AI Literacy & Datenbasis
Verstehe Modelle, Datenqualität, Evaluationsmetriken. Outcome: kleines KI-Gestaltungsdokument + Responsible-AI-Checkliste.
Nexastra bündelt Arbeitsmarkt-Signale, Forschung und Praxis-Know-how zu einem handfesten Navigationssystem: Welche Fähigkeiten wachsen, welche schrumpfen, wie du sie lernst – und in welcher Reihenfolge. Keine Buzzwords, sondern Roadmaps, die tragen.
Der Strukturwandel beschleunigt sich: Automatisierung, Dekarbonisierung und digitale Zusammenarbeit verschieben Jobprofile fundamental. Gewinner sind Kompetenzen, die transferierbar sind: Datenanalyse, KI-Gestaltung, systemische Problemlösung, Produktsicht, saubere Prozesse und klare Kommunikation. Routinen mit geringer Kontextbindung dagegen werden zunehmend automatisiert.
Fünf kuratierte Pfade bündeln Grundlagen, Branchenwissen und ein Praxis-Capstone. Jeder Slide enthält eine kurze Orientierung und messbare Outcomes.
Verstehe Modelle, Datenqualität, Evaluationsmetriken. Outcome: kleines KI-Gestaltungsdokument + Responsible-AI-Checkliste.
CO₂-Bilanz verstehen, Material- und Energiedaten erheben, Quick-Wins identifizieren. Outcome: 90-Tage Maßnahmenplan.
Workflows verbinden, manuelle Schritte reduzieren, Governance klären. Outcome: dokumentierter End-zu-End-Prozess.
Insights in Entscheidungen übersetzen: Dashboards, One-Pagers, Narratives. Outcome: Wirkungs-Case mit Metriken.
Identitäten, Rechte, Datenzugriffe: pragmatisch absichern. Outcome: Minimal-Policy + Team-Onboarding.
Ob Mittelstand oder skaliertes Tech-Team – die Nachfrage konzentriert sich dort, wo Effizienz, Nachhaltigkeit und Kundennutzen zusammenfallen. Unsere Heatmap zeigt typische Einsatzfelder:
Prozessdaten, Prognosen, Lastspitzen, Instandhaltung.
Dokumentation, Triage, Qualitätssicherung, Terminlogistik.
Routen, Belegung, Wartung, Ticket-Betrugserkennung.
OEE, Qualitätsdaten, Nachverfolgung, Energieverbrauch.
Wir verbinden offene Daten, Branchenberichte und Praxisgespräche zu einem kompakten Kompetenzmodell. Jede Empfehlung ist nachvollziehbar dokumentiert – mit Annahmen, Quellen und Grenzbedingungen. So entstehen Lernstrecken, die prüfbar sind.
Lineare Durchlaufzeit reduziert, Engpass-Signalisiert, Energieverbrauch sichtbar gemacht. Outcome: SOP + Dashboard-KPIs.
Lastspitzen vorhersagen, Einsatzplanung balancieren, einfache MLOps-Disziplin aufsetzen.
Sprachgestützte Notizen, sichere Freigaben, Prozessleitfaden und Schulungen.
Quellen: Wikimedia Commons (verschiedene Dateien, Symbolbilder für Branchenkontexte).
1) Datenkompetenz: Von Datenerhebung bis Interpretation – das Fundament für Produkt, Betrieb und Wirkung. 2) KI-Gestaltung: Modelle verstehen, Risiken adressieren, Aufgaben neu zuschneiden. 3) Automatisierung: Wiederholbares standardisieren, Wertschöpfung beschleunigen.
4) System- & Prozessdenken: Abhängigkeiten erkennen, Engpässe auflösen. 5) Ökologische Betriebsführung: Ressourcen, Emissionen und Kreisläufe aktiv steuern. 6) Produkt- & Kundensicht: Outcomes definieren, Hypothesen testen, iterieren. 7) Kommunikation & Zusammenarbeit: Entscheidungen erklären, Wissen teilen, Ergebnisse präsentieren.
Arbeite mit Outcomes (z. B. „X Prozessstunden reduziert“, „Y% Fehlerquote gesenkt“) statt mit reinen Kursstunden. Dokumentiere Artefakte in einem Portfolio.
Starte mit Tabellen, Skripten/Automationen und einem klaren Wissensspeicher. Spezial-Tools kommen später – wenn der Nutzen nachweisbar ist.
Ja, in 6–8 Wochen-Sprints mit 2–4 Stunden pro Woche. Fokus auf praxisnahe Sprints statt Theorie-Marathon.
Kostenlose Kurz-Analyse: Wir skizzieren Prioritäten, Risiken und messbare Quick-Wins.
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