KI in der Lebensmittelindustrie

Ein praxisnaher Einstieg in die Welt der KI:

• Was KI heute schon leistet und wo ihre Grenzen liegen
• Wie Unternehmen profitieren – von Datenanalyse bis Automatisierung
• Erfolgsfaktoren für den nachhaltigen KI-Einsatz

Wie Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz ihre Strukturen effizienter gestalten:

• Aufbau einer zukunftsfähigen KI-Strategie im Unternehmen
• Automatisierung von Vertriebsprozessen durch KI-gestützte Systeme
• Effizientere Marketingkampagnen dank datengetriebener Entscheidungsfindung
• Integration von KI in alltägliche Arbeitsabläufe zur Produktivitätssteigerung
• Praxisbeispiele erfolgreicher KI-Implementierungen

Interaktiver Einblick in Tools und Systeme, die Prozesse vereinfachen und Zeit sparen:

• Wie man die passenden Tools auswählt
• Beispiele aus Vertrieb, Marketing und Backoffice
• Wie Mensch und Maschine optimal zusammenarbeiten

Warum Technologie nur funktioniert, wenn Menschen sie verstehen und mittragen:

• Mindset und Weiterbildung im Zeitalter der Automatisierung
• Ängste und Vorurteile abbauen
• Chancen für neue Rollen und Aufgaben im Unternehmen

Ein Blick nach vorn – welche Trends und Entwicklungen auf Unternehmen zukommen:

• Von Automatisierung zu echter Intelligenz
• Welche Bereiche besonders profitieren
• Wie Führungskräfte sich strategisch vorbereiten

Fragen, Ideen und Anwendungsbeispiele aus der Praxis. Austausch zu individuellen Herausforderungen und Lösungen im eigenen Unternehmen.

• Überblick: KI entlang der Wertschöpfungskette und aktueller Reifegrad
• Praxisnahe Use Cases: Beispiele von Qualitätskontrolle bis dynamische Content-Erstellung
• Querschnittsrisiken und Governance: Datenqualität, Robustheit, menschliche Aufsicht
• Regulatorik-Landschaft: EU‑KI‑VO und Verzahnung mit Lebensmittel‑ und Datenschutzrecht

• Grundlagen und Systematik: Risikobasierter Ansatz, Transparenz, Übergangsfristen
• Rollen und Pflichten: Verantwortlichkeiten von Anbietern, Betreibern und Händlern
• Dokumentationspflichten: Nachweise für Compliance und Prüfunge
•  Branchenspezifisch: Einstufungen in Produktion, Traceability und Kommunikation
• Umsetzung und Compliance: Schritte von Gap‑Analyse bis Auditfähigkeit

• Trainings- und Versuchsdaten: Rechte, Nutzung und Schutz
• Schutz von KI‑Ergebnissen: Urheberrechtliche Einordnung
• Patentierbarkeit: Grenzen und Anforderungen
• Haftung in F&E: Pflichten, Risiken und Absicherung

• Lauterkeit und Kennzeichnung: Vermeidung von Irreführung, Health‑Claims
• Markenrecht: Automatisierte Analyse und Überwachung
• Datenschutz: Rechtsgrundlagen, Transparenz, Rechte der Betroffenen
• Dynamische Preisgestaltung: Kartellrechtliche Leitplanken und Risiken

Dieses Online-Seminar vermittelt den Teilnehmenden einen fundierten Einstieg in den Einsatz generativer KI im QM. Ziel ist, dass die Teilnehmenden die Grundlagen verstehen, Prompts gezielt entwickeln und die Methoden in praxisnahen Szenarien sicher anwenden können.

Grundlagen

• Überblick zur Funktionsweise generativer KI
• Chancen und Risiken im Qualitätsmanagement
• Praxisbezug bei Datenschutz, Datensicherheit und Verlässlichkeit der Ergebnisse

Prompting

• Entwicklung praxistauglicher Prompts für QM-Aufgaben:
  • Fragenerstellung
  • Recherche
  • Dokumentation
  • Berichte
• Methoden zur Bewertung und Verbesserung von Prompts

• Interaktive Arbeit mit realen QM-Szenarien
• Testen vorbereiteter Prompts, Analyse und Optimierung der Ergebnisse
• Handouts mit Beispielen und Sicherheitshinweisen sichern die nachhaltige Umsetzung

Zugangsvoraussetzung: Für eigene Übungen wird ein Zugang zu einem generativen KI-Chatbot (z. B. ChatGPT, Mistral Le Chat, Microsoft Copilot oder eine interne bzw. lokale Lösung) empfohlen. Die aktive Mitarbeit ist jedoch optional.