CAS AI-Driven Modern Business

In diesem Kurs bringen Sie die digitale Transformation mit Low Code, Künstlicher Intelligenz und Citizen Development auf die nächste Ebene. Sie erfahren, wie AI als Gamechanger Prozesse verändert und Innovationen vorantreibt. Praxisnah entwickeln Sie erste eigene Apps, automatisieren Abläufe und sammeln wertvolle Hands-on-Erfahrungen mit Low Code und AI. Darüber hinaus wird die Rolle des Fachexperten als Citizen Developer beleuchtet, inklusive verschiedener Ausprägungen, Potenziale und der damit verbundenen Herausforderungen. So erwerben Sie das Wissen und die praktischen Fähigkeiten, um digitale Transformationsprojekte erfolgreich umzusetzen.

Je nach Vertiefung, die Sie wählen, erwerben Sie weitere spezifische Kompetenzen. Folgende drei Richtungen werden angeboten:

«Enabling»
Modern AI/IT Specialists

• Die Low-Code-/Pro-Code-Möglichkeiten der Azure- und Power-Platform-Welt erschliessen
• Die Power-Platform-, Azure-AI-Foundry- und Service Fabrics-Infrastruktur bereitstellen und betreiben, dafür Governance, Sicherheit und Lifecycle-Management festlegen
• Copilot Studio Agenten, Retrieval
• Augmented Generation und andere fortgeschrittene Szenarien umsetzen

«Making»
Modern AI Consultants

• Basiswissen für Citizen Developer: Anforderungsanalyse, Prozessmodellierung, Domänenmodellierung, User Interface Design, vereinfachte Programmiersprachen, AI-gestütztes «Low Coding», Grundlagen in Systemarchitekturen, agile Anwendungsentwicklung
• Functional Consulting auf Power Platform: Erstellen von AI-Anwendungen, AI-Agents, und AI-Automatisierungen mit Low-/No Code

«Managing»
Modern AI Managers

• Strategien für AI, Low Code & Citizen Development («Citizen Makers»/Modern Business)
• Change Management for Modern Business
• Governance Ansätze für AI, Low Code und Citizen Development
• Projekte mit Low & No Code & AI: Do’s & Don’ts

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an

• IT-Expertinnen und -Experten
• Citizen Developer
• AI-Managerinnen und -Manager

Zulassung

Zugelassen sind Personen

• mit einem anerkannten Tertiärabschluss (Universität, Fachhochschule, Höhere Fachschule sowie Technikerschule oder Höhere Fachprüfung);
• mit qualifizierter Berufserfahrung;
• mit einer Tätigkeit in einem Arbeitsfeld, in dem sie das Gelernte umsetzen können (Prinzip Transferorientierung).

Bewerberinnen und Bewerber, die über vergleichbare Abschlüsse und entsprechende Berufserfahrung verfügen, können auf Basis einer individuellen Prüfung des Dossiers aufgenommen werden. 

Nach Abschluss dieses CAS sind Sie in der Lage,

• die Potenziale und Grenzen von LC-Technologien und Künstlicher Intelligenz (AI) im Kontext der digitalen Transformation zu beurteilen;
• das Vorgehen zur Erstellung einer AI-Strategie verstehen und beurteilen zu können;
• die Rolle von Citizen Development im Zusammenspiel von Business, IT und Management strategisch einzuordnen;
• ein AI -/LC- Use-Case-Portfolio aufzubauen;
• Ausprägungen von LC- und AI-Ansätzen zu benennen;
• grundlegende AI-Werkzeuge (Copilot, Azure AI, …) und LC-Plattformen (Microsoft Power Platform inkl. Copilot Studio) praxisnah einzusetzen;
• erste Apps, AI-Agenten und Automatisierungen mit LC und AI umzusetzen;
• die Implikationen von AI hinsichtlich Ethik, Compliance und Risiko zu reflektieren;
• Low-/No-Code-Potenziale kontextbezogen einzuschätzen.

Die weiteren Abschlusskompetenzen variieren je nach gewählter Vertiefungsrichtung. 

Zusätzliche Lernziele für die Vertiefung Modern AI/IT Specialists:
Nach Abschluss der Vertiefung sind Sie zusätzlich in der Lage,

• die Low-Code-/Pro-Code-Möglichkeiten der Azure- und Power-Platform-Welt zu erschliessen;
• die Power-Platform-, Azure-AI-Foundry und Service-Fabrics-Infrastruktur bereitzustellen und zu betreiben;
• AI-Komponenten der Power-Platform (Power Apps, Power Automate, AI Builder, Copilot Studio) zu konfigurieren und produktiv einzusetzen;
• Copilot-Studio-Agents professionell zu erstellen, zu veröffentlichen und mit Datenquellen (Microsoft Fabric, SharePoint, Dataverse, Azure SQL, APIs) zu verbinden;
• Sicherheits- und Governance-Mechanismen für AI-Lösungen umzusetzen (DSGVO-/EU-AI-Act-konform);
• Monitoring und Lifecycle-Management von Power Apps, Agents und AI-Workloads effizient durchzuführen;
• fortgeschrittene Szenarien wie KI-Bots, Prozessautomatisierungen und RAG-Ansätze praxisnah umzusetzen.

Zusätzliche Lernziele für die Vertiefung Modern AI Consultants: 
Nach Abschluss der Vertiefung sind Sie zusätzlich in der Lage,

• digitale Anforderungen systematisch zu erfassen und in Prozess- und Domänenmodelle zu überführen;
• einfache User Interfaces zielgruppengerecht zu gestalten;
• AI-gestützte Anwendungen, Automatisierungen und Agents mit der Microsoft Power Platform (Power Apps, Power Automate, Copilot Studio, AI Builder, Power BI, …) zu realisieren;
• Best Practices im LC Development anzuwenden;
• eigene Lösungen in eine Systemarchitektur einzuordnen;
• LC-/AI-Projekte agil zu planen und durchzuführen;
• mit IT-Teams, Management und Fachbereichen zielgerichtet zusammenzuarbeiten und die eigene Rolle als Citizen Developer, als Modern AI Consultant auszugestalten. 

Zusätzliche Lernziele für die Vertiefung Modern AI Managers:
Nach Abschluss der Vertiefung sind Sie zusätzlich in der Lage:

• einschlägige Anwendungsfälle für den Einsatz von AI und LC im Unternehmenskontext zu analysieren und zu bewerten;
• typische Einsatzszenarien und Potenziale von Citizen Development zu verstehen und strategisch einzuordnen;
• Praxisbeispiele kritisch zu reflektieren und auf die eigene Organisation zu übertragen;
• geeignete Führungs- und Organisationsmodelle für den Einsatz von LC und AI im Unternehmen zu gestalten;
• Einführungsvorhaben für Modern Business unter Berücksichtigung von Technologie, Organisation und Kultur exemplarisch zu planen;
• Change-Management-Prinzipien gezielt auf den Kontext von Citizen Development und AI-gestützter Transformation anzuwenden;
• Governance-Ansätze für den Einsatz von LC, AI und Citizen Development zu unterscheiden und einzuordnen;
• Risiken im Umgang mit generativer AI- und LC-Plattformen zu identifizieren und regulatorische Rahmenbedingungen wie den EU AI Act zu berücksichtigen;
• ein exemplarisches Governance Framework (z. B. für Microsoft Power Platform) in seinen Bausteinen zu erklären und auf eigene Kontexte zu übertragen;
• Do’s & Don’ts für Projekte mit LC und AI zu benennen und deren Relevanz anhand konkreter Projektkontexte zu diskutieren.