Entscheidungsdilemma – Single oder Multiple Choice in meiner KI-Toollandschaft
Es beginnt oft harmlos. Ein Team testet ein neues KI-Tool für Protokolle. Ein anderes führt eine
Anwendung für Marketingtexte ein. Die IT beschafft eine Lösung für Automatisierung, der Vertrieb
probiert ein Analyse-Tool aus. Jede Entscheidung für sich klingt vernünftig. Fortschrittlich. Effizient.
Doch am Ende des Monats kommt die Überraschung: Die Lizenzkosten sind explodiert.
Was als Innovationsschub gedacht war, entwickelt sich schleichend zu einem unübersichtlichen, teuren
Tool-Dschungel.
Wie viele Tools sind genug? Wie viele sind zu viel? Und wie viele lassen sich tatsächlich sinnstiftend
einsetzen? Gibt es so etwas wie eine Tool-Grenze oder ist die Anzahl letztlich irrelevant? Und was
bedeutet es für EntscheiderInnen, wenn jedes Team ein anderes Tool benötigt?
Bewusstes Entscheiden wird 2026 zur Kernkompetenz. Die zentralen Fragen lauten: Habe ich ein Tool
im Griff oder mehrere? Wie behalte ich Kontrolle, Transparenz und Wirtschaftlichkeit in meiner KI-
Toollandschaft?
Einordnung des Problems – Entscheidung zwischen Kostentransparenz und Performance
Grundsätzlich lassen sich KI-Tools in zwei Kategorien einteilen:
Generalisten-Tools
Dabei handelt es sich um breit aufgestellte KI-Lösungen mit hoher Lösungsabdeckung. In vielen Fällen
sind dies generative KI-Tools mit Fokus auf Large Language Models, wie etwa Copilot oder Claude.
Diese Tools bieten eine Vielzahl an Funktionen für unterschiedlichste Anwendungsfälle im Arbeitsalltag.
Der Vorteil: Viele Probleme können mit einem zentralen Tool gelöst und überschaubaren, gebündelten
Lizenzkosten gelöst werden.
Spezialisten-Tools
Diese Tools fokussieren sich auf klar abgegrenzte Problemstellungen. Sie sind meist auf wenige,
domänenspezifische Anwendungsfälle trainiert und liefern dort eine deutlich höhere Performance und
Genauigkeit.
Generalisten-Tools entwickeln sich zunehmend zu Hygiene-Faktoren der zukünftigen Zusammenarbeit –
unabhängig davon, ob es sich um Eigenentwicklungen oder kommerzielle Lösungen handelt. KI wird
zum selbstverständlichen Bestandteil des Arbeitsalltags.
Bei Spezialisten-Tools hingegen ist die „Warum“-Frage deutlich präsenter und erfordert daher eine
fundierte Argumentation. Diese sollte stets in einer klaren Kosten-Nutzen-Betrachtung münden:
- Wie hoch sind die Kosten eines Prozesses ohne Tool?
- Welchen Nutzen erziele ich ohne Tool?
- Wie verändern sich Kosten mit dem Tool?
- Welchen zusätzlichen Nutzen generiert das Tool?
Diese Fragen ermöglichen fundierte Einzelentscheidungen. Gleichzeitig gilt: Einzelentscheidungen
ersetzen keine ganzheitliche Tool-Strategie. Ohne diese stehen EntscheiderInnen täglich vor neuen,
isolierten Bewertungen.
Typische Herausforderungen – Die Tool-Flut mit einer dynamischen Architektur beherrschen
Täglich entstehen neue Tools, Modelle und technologische Möglichkeiten. Die
Innovationsgeschwindigkeit ist hoch und trifft auf interne Anforderungen, bestehende Prozesse und
vorhandenes Know-how.
Im Spannungsfeld zwischen internen Voraussetzungen und externen Möglichkeiten steht eine zentrale
Frage: Ist es machbar, weitere Tools sinnvoll in bestehende Strukturen zu integrieren?
Zur strukturierten Bewertung helfen drei zentrale Architekturen:
- Fachliche Architektur (Prozesse, Know-how, Nutzen)
- Technische Architektur (Systeme, Daten, Integrationsfähigkeit)
- Zwischenmenschliche Architektur (Akzeptanz, Fähigkeiten, Zusammenarbeit)
Diese Perspektiven helfen, Komplexität zu reduzieren. Anforderungen entstehen meist isoliert aus einer dieser Architekturdimensionen. Echter Mehrwert entsteht jedoch nur durch deren Zusammenspiel.
Der Schlüssel liegt darin, von ad-hoc Entscheidungen zu einem strategischen Rahmen zu gelangen, der flexibel genug ist, um mit der Marktdynamik Schritt zu halten, ohne ihr operativ hinterherzulaufen.
Konkrete Leitfragen für EntscheiderInnen – Strategisch analysieren, klar entscheiden
Ein nachhaltiger Umgang mit KI-Tools beginnt mit den richtigen Fragen:
Diese Fragen bieten einen strukturierten Einstieg und reduzieren Komplexität – müssen jedoch immer unternehmens- und branchenspezifisch interpretiert werden.
Lösungsansatz / Best Practice – Standardlösungen greifen zu kurz
Der optimale Ansatz ist immer unternehmensspezifisch. In der Praxis lassen sich drei Ebenen unterscheiden:
Grundausstattung (Generalisten-Tools)
Breit einsetzbare KI-Assistenten für den gesamten Arbeitsalltag:
- Textbearbeitung und -erstellung
- Bildbearbeitung
- Allgemeine Assistenzfunktionen
Funktionsspezifische Tools (Generalisten oder Spezialisten)
Unterstützung in Support- und Managementbereichen:
- Protokollverarbeitung
- Entscheidungsaufbereitung
- Datenanalyse
Wertschöpfungsspezifische Tools (Spezialisten)
Direkter Einsatz im Kerngeschäft:
- Qualitätskontrolle
- Effizienzsteigerung
- Produktoptimierung
Die konkrete Ausprägung hängt stark vom KI-Reifegrad, der Veränderungsbereitschaft und externen Faktoren wie Wettbewerbsdruck oder demografischen Entwicklungen ab.
Entscheidend ist: KI-Tools dürfen nicht isoliert eingeführt werden, sondern müssen Teil einer abgestimmten Gesamtstrategie sein.
Fazit – Der richtige Fit entsteht zwischen Spielraum und Synergie
Bevor EntscheiderInnen über einzelne Tools entscheiden, müssen sie den Reifegrad ihres Unternehmens verstehen. Die Betrachtung der drei Architekturen schafft die Grundlage für nachhaltige Entscheidungen und einen klaren Handlungsrahmen. Innerhalb dieses Rahmens entsteht eine individuelle Toollandschaft (zwischen Single- und Multiple-Ansatz) die langfristigen Synergien ermöglicht.
Ohne strategische Klarheit drohen zwei Extreme. Entweder entsteht ein unkontrollierter Tool-Wildwuchs und Aktionismus oder ein schleichender Verlust der Wettbewerbsfähigkeit. Beides führt zu intransparenten Mehrkosten.
Ein klar definierter strategischer Ansatz schafft Orientierung. Welche Tools sind bereits sinnvoll im Einsatz? Und wo entsteht echter Mehrwert durch Ergänzungen? Wer beginnt, sich strukturiert mit seiner KI-Toollandschaft auseinanderzusetzen, schafft die Grundlage für nachhaltigen Erfolg mit Künstlicher Intelligenz.
Wenn Sie beginnen, sich aktiv mit ihrer KI-Toollandschaft auseinanderzusetzen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt für einen strukturierten Einstieg.
Künstliche Intelligenz oder digitale Souveränität
Digitale Souveränität und Künstliche Intelligenz. Funktioniert das für EntscheiderInnen in österreichischen Unternehmen? Oder ist es ein Widerspruch?
Tatsächlich stehen viele Organisationen vor einem klaren Entscheidungsdilemma. Dieses lässt sich nur lösen, wenn sich EntscheiderInnen im Jahr 2026 proaktiv mit KI-Souveränität beschäftigen und eine klare Linie vorgeben.
Digitale Souveränität beschreibt die Fähigkeit von Individuen, Unternehmen und Staaten, ihre digitale Infrastruktur, Daten und Prozesse selbstbestimmt, sicher und unabhängig zu gestalten und zu kontrollieren.
Einordnung des Problems – Wer nicht entscheidet, über den wird entschieden
Aktuell besteht noch die Möglichkeit, diese Entscheidung aktiv zu treffen. Gleichzeitig sind Unternehmen
und EntscheiderInnen unterschiedlichen Einflussfaktoren ausgesetzt. Diese bilden das zentrale
Spannungsfeld rund um digitale Souveränität.
Die größten KI-Unternehmen der Welt befinden sich derzeit überwiegend in den USA. Damit besetzen
die USA einen zukunftsträchtigen Markt, der die Entwicklung vieler weiterer Branchen maßgeblich
beeinflussen wird.
Gleichzeitig ist zu beobachten, dass sich europäische Unternehmen und Institutionen zunehmend
diverser aufstellen. Organisationen wie staatliche Stellen in Dänemark, der Internationale
Strafgerichtshof in Den Haag oder das Robert Koch-Institut prüfen verstärkt Alternativen zu etablierten
Anbietern wie Microsoft – obwohl diese über Jahrzehnte hinweg den Standard im Alltag geprägt haben.
Der wirtschaftliche Druck steigt und gleichzeitig sind souveräne Lösungen häufig kostenintensiver. Die
zentrale Herausforderung liegt darin, diese Zwickmühle strategisch zu lösen.
Welche Daten müssen zwingend souverän bleiben, um die eigene Intellectual Property zu schützen?
Und welche Anwendungsfälle können bewusst in kosteneffizientere Lösungen ausgelagert werden?
Regulatorik wird oft als Bremse wahrgenommen. Tatsächlich kann sie jedoch ein Wettbewerbsvorteil
sein. Unternehmen, die regulatorische Entwicklungen frühzeitig antizipieren, schaffen sich ein stabiles
und vertrauenswürdiges Geschäftsumfeld. Wo klare Regeln gelten, entsteht Vertrauen Dieses Vertrauen
ist eine zentrale Grundlage für nachhaltige Geschäftsmodelle im KI-Zeitalter. EntscheiderInnen sind
gefordert, der Regulierung nicht hinterherzulaufen, sondern ihr strategisch voraus zu sein.
Digitale Souveränität kann sowohl Beschleuniger als auch Bremse sein. Wenn es gelingt, flexible und
anpassbare Lösungsarchitekturen zu etablieren, können Unternehmen schneller auf
Marktveränderungen reagieren. Wird Souveränität jedoch mit übermäßiger Bürokratie verbunden,
verlangsamt sie die Organisation erheblich.
Digitale Souveränität muss daher immer im Kontext dieser Spannungsfelder betrachtet werden. Nur so
können fundierte operative und technologische Entscheidungen getroffen werden. Dabei ist es wichtig
die Spannungsfelder strukturiert in operative und technologische Souveränität zu unterteilen. Eine
sinnvolle Strukturierung erfolgt entlang folgender Entscheidungsebenen:
Beispiel – Entscheidungsebenen strukturieren und anwenden
Ein praxisnaher Einstieg erfolgt über die Prozessebene:
Unternehmensprozesse werden in Wertschöpfungs-, Support- und Managementprozesse unterteilt.
Darauf aufbauend wird analysiert, in welchen Prozessen der Einsatz von Künstlicher Intelligenz sinnvoll ist. Aus dieser Analyse ergeben sich zwei klare Kategorien:
- Prozesse mit KI-Potenzial und kritischen Daten / Intellectual Property
→ Einsatz souveräner KI-Lösungen - Prozesse mit KI-Potenzial ohne kritische Daten / Intellectual Property
→ Einsatz nicht-souveräner KI-Lösungen
Um den richtigen Fokus zu setzen, helfen klare Leitfragen:
Welche Entscheidung muss getroffen werden?
- Strategisch oder operativ?
- Auf Unternehmens-, Prozess-, Technologie- oder Organisationsebene?
Was soll die Entscheidung bewirken?
- Absicherung oder Wertschöpfung?
- Interne Effizienz oder externe Differenzierung?
Wie profitieren wir konkret davon?
- Wo liegen die Chancen?
- Welchen messbaren Nutzen bringt die Entscheidung?
und für EntscheiderInnen greifbar und damit umsetzbar zu machen.
Ein strukturierter Umgang mit digitaler Souveränität erfolgt entlang drei Perspektiven:
Diese Perspektiven helfen, die Chancen digitaler Souveränität gezielt zu erkennen. EntscheiderInnen
müssen verstehen, wo die strategische Position ihres Unternehmens liegt:
- Vorreiter – z. B. großangelegte europäische KI-Initiativen von Deutsche Telekom und SAP
- Differenzierer – z. B. europäische KI-Anbieter wie Mistral AI
- Geschäftsmodell-Innovatoren – z. B. souveräne Cloud-Anbieter wie STACKIT
Digitale Souveränität bedeutet nicht Autarkie. Sie bedeutet Gestaltungsfähigkeit. Sie bedeutet nicht, auf
die Dynamik globaler Märkte zu verzichten. Vielmehr geht es darum, bewusst zu entscheiden, wo
Unabhängigkeit notwendig ist – und wo Offenheit Innovation ermöglicht. Der entscheidende Erfolgsfaktor
liegt in der Balance, zwischen schneller Innovation und nachhaltigem Wettbewerbsvorteil.
Dafür braucht es eine KI-Strategie, die genau diese Balance ermöglicht, ohne sich in Bürokratie oder
Entscheidungsunfähigkeit zu verlieren. Digitale Souveränität ist damit keine Einschränkung, sondern
eine Chance für österreichische Unternehmen, bestehende Stärken gezielt einzusetzen und neue
Geschäftsfelder zu erschließen.
Wenn Sie beginnen, sich aktiv mit digitaler Souveränität auseinanderzusetzen, ist jetzt der
richtige Zeitpunkt für einen strukturierten Einstieg.
KI-Tipps für ProjektmanagerInnen
Künstliche Intelligenz verändert die Projektarbeit In unserer Tipp Serie zeigt Michael Rattay, wie Projektmanager*innen KI gezielt einsetzen können, um den Arbeitsalltag zu erleichtern, Entscheidungen zu verbessern und mehr Zeit für das Wesentliche zu gewinnen.
KI-Tipp#1
KI als Assistent*in für effiziente Projektmeetings
Viele Stunden voller Termine und online-Meetings machen meinen Tag endlos. Und die Kommunikation der getroffenen Entscheidungen muss – natürlich zielgruppengerecht – noch heute raus! Zum Glück habe ich ein neues Projektmitglied: Nach längerem Hin und Her habe ich ihn CharlyGPT genannt. Seine Stärken? Er wird nie müde, ist rechenstark und versteht meine Anforderungen immer besser – oder formuliere ich sie einfach klarer?
Schritt für Schritt zum erfolgreichen Delegieren
Was ich in den letzten Tagen gelernt habe: Auch ich muss dazulernen. Aufgaben richtig zu delegieren, ist die neue Kunst im Projektmanagement. Nach den ersten Ergebnissen hätte ich unser Arbeitsverhältnis kaum über die Probe(abo)zeit hinaus verlängert. Doch nach einer kurzen Onboarding-Phase zeigte sich: Charly lernt schnell, ist fleißig und zuverlässig.
Ich musste nur verstehen, dass schwache Ergebnisse kein Zeichen von Inkompetenz sind, sondern ein Lernmoment – für uns beide. Heute lasse ich ihn die Meeting-Minutes überarbeiten und den Statusreport für morgen vorbereiten. Auch wenn Charly keine Vorlaufzeit braucht, schlafe ich einfach besser, wenn ich die Aufgabe an ihn delegiere und von meiner Taskliste streichen kann.
Conclusio: Teil des Projektteams
Mit klarer Kommunikation, transparenten Erwartungen und dem Vertrauen in neue Technologien kann KI von einem bloßen Tool zu einem echten Teil des Projektteams werden. Das bringt mehr Effizienz für Projektmeetings, aber auch in vielen anderen Bereichen!
KI-Tipp#2
Claudia und der Erste-Hilfe-Dreisatz für KI
Heute ist es so weit: Ich habe endlich die Bestätigung für das Lizenzupdate von unserer IT-Abteilung bekommen. Damit kann ich loslegen – meine neue Kollegin Claudia, die Künstliche Intelligenz, ist startklar. Die internen Einschulungen waren ausführlich und natürlich EU-AI-Act-konform. Nur eines blieb offen: Wie arbeite ich jetzt eigentlich am besten mit ihr?
Der Prompting-Dreisatz
Ein kleiner Hinweis kam dann doch: Eine Datei namens „Anweisung zur ersten Hilfe mit Künstlicher Intelligenz“. Darin nur drei Worte: Kontext, Input, Outcome. Ob das mein KI-Leben wirklich rettet, bezweifelte ich anfangs.
Also fragte ich Claudia selbst. Gemeinsam haben wir den „Prompting-Dreisatz“ entschlüsselt:
1. Kontext – das sind meine Projektrolle, Aufgaben und Rahmenbedingungen.
2. Input – alle relevanten Quellen, Dateien und Fakten.
3. Outcome – mein gewünschtes Ergebnisformat oder Output.
Einfache Regel, große Wirkung
Seit ich diesen simplen Dreisatz anwende, funktionieren unsere Chats reibungslos. Und das Erstaunlichste: Diese Regel hilft nicht nur im Umgang mit KI, sondern auch mit echten Menschen.
Wer Kontext, Input und Outcome sauber kommuniziert, rettet mehr als nur das KI-Gespräch – vielleicht sogar das nächste Meeting.
KI-Tipp#3
ColePilot & Co: Mein KI-Dreamteam im Projekt
Morgen ist es wieder soweit: Das Monatsende naht, und das Projektsteuerungsmeeting steht bevor. Überraschungen gab es in diesen Meetings selten – nur der enorme Arbeitsaufwand davor hat so manche Abendstunde gekostet.
Doch seit einigen Monaten läuft alles deutlich entspannter. Einen Tag vor dem Meeting kümmern wir uns heute nur noch darum, uns auf die Teilnehmenden einzustimmen. Der Grund für diesen Wandel?
Eine gelungene Kombination aus zwei Welten: Projektmanagementsoftware und Künstliche Intelligenz.
Unsere KI ColePilot arbeitet Hand in Hand mit der Projektsoftware. Sie zieht automatisch die Statusberichte zum Projektfortschritt, analysiert die Daten und bereitet sie managementtauglich und zielgruppengerecht auf. Nach einer intensiven Trainingsphase versteht Cole die Sprache unseres
Projekts – und liefert Ergebnisse, die im Steuerungskreis valide Entscheidungen ermöglichen.
Cole hat sich mit seiner Effizienz und seinem Sinn für Teamgeist fest im digitalen Projektteam etabliert.
Auf unseren Projektfeiern ist er inzwischen Ehrengast – vielleicht auch, weil er sein Stück Kuchen immer großzügig an das restliche Team abgibt. Es zeigt sich: Wenn KI-Tools strategisch kombiniert werden, entsteht nicht nur Effizienz, sondern auch ein echtes digitales Teamgefühl.
KI-Tipp#4
Wie LiamAI und meine Prompt-Bibliothek mich retten
Pünktlich auf die Minute meldet sich vier Tage vor Quartalsende die Buchhaltung: „Bitte Projektkosten
freigeben!“
Normalerweise löst diese Mail hektisches Tippen und kleine Panikattacken aus. Doch diesmal kann ich sie getrost ignorieren – mit einem zufriedenen Schmunzeln. Die Projektkosten sind nämlich schon längst gemeldet.
Ob ich das ohne meinen neuen KI-Master-Short-Cut geschafft hätte?
Fraglich. Der eigentliche Gamechanger war der Aufbau meiner projektspezifischen Prompt-Bibliothek – eine Sammlung perfekter Eingaben für wiederkehrende Aufgaben. Fast wie ein digitales Schummelheft, nur ohne schlechtes Gewissen!
Immer wenn ich mit unserem KI-Tool Liam ein gutes Ergebnis für eine Standardaufgabe erziele, wandert der Prompt in die Bibliothek. Anfangs war das ein kleiner Mehraufwand – aber schon ab der zweiten Anwendung hat es sich bezahlt gemacht. Heute regnet es zum Quartalsende keine hektischen Timesheets mehr, sondern nur noch ein leichter Herbstregen aus automatisierten Ergebnissen.
Bleibt nur eine Frage: Ob ich das Reminder-Abo der Buchhaltung fürs nächste Quartal vielleicht einfach
abbestellen sollte?
KI-Tipp#5
Effektivere Meetings durch KI-gestütztes Sprachcoaching
Heute waren es nur sieben „Ähm“, fünf „Genau“ und siebzehn „Ja“. Mittlerweile denke ich bei jedem Füllwort in meinen Meetings an GiovanniAI, meinen persönlichen Sprachtrainer.
GiovanniAI ist mittlerweile fester Bestandteil meiner Meetingroutine. Begonnen hat alles vor ein paar Wochen, als mich ein Kollege nach dem Sprint-Planning auf meine Kommunikationsskills angesprochen hat. Das hat mich gefreut und direkt meine Gedanken angeregt, dass ich mich hier schon lange nicht mehr herausgefordert habe. Auf die konkrete Nachfrage der weiteren Optimierung bei meinem Kollegen, kam ein: “Ähm, läuft doch alles schon super, genau, wüsste nicht was hier noch zu verbessern ist. Ich bin ja auch kein Sprachtrainer.“ Diese Antwort hat mir zwar zu Beginn gefallen und geschmeichelt. Bringt mich aber nicht weiter und damit bin ich nach kurzer Suchmaschinensuche auf die dazugehörige Unterstützungsleistung von GiovanniAI gekommen.
Er analysiert die Aufzeichnungen meiner Meetings und gibt mir individuelle, umsetzbare Hinweise: Wie ich meine Sprache präziser gestalten kann, wie sich Füllwörter reduzieren lassen und wie ich meine Moderation noch klarer strukturiere.
Das macht mich nicht nur effizienter in Sprint Plannings – es sorgt auch dafür, dass meine Botschaften genau die Wirkung entfalten, die ich beabsichtige. Mehr über Meetingeffizienz & KI erfahren: Ich hätte nie gedacht, dass dieses Beleuchten meiner sprachlichen Verbesserungspotenziale meine Meetings effektiver gestaltet und beende meinen heutigen Meeting-Tag mit einem Blick auf die Learnings und Empfehlungen von GiovanniAI. Ich bleibe gespannt, wie viele Projektretrospektiven ich brauche, um meine Füllwörter komplett zu eliminieren. Vielleicht fünf, sieben oder doch siebzehn?
Ähm, ja, genau…
KI-Tipp#6
Mission PMO: Wie KI mein Team erweitert
Morgen steht unser monatlicher Planungstermin mit dem gesamten Projektmanagementoffice-Team an. Trotz unserer Teamgröße von neun Personen brauchen wir nur sechs Stühle. Der Rest des Teams nimmt digital Platz.Unsere zusätzliche Verstärkung besteht aus unserem KI-Agententeam. Sie sind weniger wie Ethan Hunt auf waghalsigen Missionen unterwegs, sondern eher unsere ergänzende Kompetenz im Projektalltag. Was Ethan Hunt in seinen Filmen aufklärt, übernehmen bei uns Cole, David und Eva für unsere Projektmissionen.
-Für Cole lautet der Auftrag „Mission: (Im)possible“, wenn er die Ressourcenveränderungen des vergangenen Monats analysiert und für den Termin aufbereitet.
-David unterstützt mit seinem kritischen Blick auf den Zeitplan und erstellt Szenarien, um Terminverzüge zu verhindern – seine Devise: „Deadlines – Fallout“.
– Eva verantwortet „The Task Protocol“ und stellt sicher, dass keine Aufgabe verloren geht oder versandet.
Gemeinsam deckt unser Agententeam das gesamte Projektmanagementdreieck ab und bereitet die Ergebnisse so auf, dass sich das PMO im Planungstermin und im laufenden Projekt voll auf Kommunikation und Koordination konzentrieren kann. Und nach dem Planungstermin beginnt schon wieder die nächste Monatsmission – mit den vertrauten Worten: „Ihre Mission, sollten Sie sich entscheiden, sie anzunehmen…“
- KI zum persönlichen Assistenten im Projektmanagement machen; z.B.: Projekt-Statusberichte & Protokolle mit KI-Unterstützung erstellen lassen
- KI-Unterstützungsmöglichkeiten für alle Phasen und Projektmanagement-Methoden ausgearbeitet
- ausgewählte Use Cases mit konkreten Erfahrungen
- Tool-Vorschläge plus Erfahrungen in konkreten Projektherausforderungen mit den Tools und viele praktische Tipps & Prompt-Empfehlungen
Praxis-Beispiel: Von langatmigen Meetings zu inspirierender Teamarbeit: Primas Art of Meeting Management
Kreativ Workshop im Projekt
Um ein anstehendes Problem im Projekt zu lösen, möchte ich als Projektleiterin einen Workshop durchführen, für den ich eine Zielformulierung, eine Agenda, ein grobes Design für 4h und eine Einladung für die Teilnehmer benötige.
KI-Einsatz:
- Einladung in verschiedener Tonalität erstellen lassen
- Zielformulierung, Agenda, Design vorschlagen lassen
→ Details
AI in Action - Die KI-Agenda für 2026 gestalten
Bei AI in Action diskutieren wir mit Expert*innen aus Wirtschaft und Technologie über Strategie und nachhaltigen Einsatz und präsentieren spannende Use Cases, die die Realität von 2026 prägen werden. Details dazu finden Sie in der beiliegenden Einladung. Wir freuen uns auf einen praxisorientierten Abend mit Führungskräften, inspirierende Einblicke in die nächsten Schritte der KI-Entwicklung und einen offenen Austausch zu Chancen und Herausforderungen. Gemeinsam gestalten wir die KI-Agenda für 2026! Information/Anmeldung: christiane.eschberger@primas.at
