Mit diesem Universitätsexperten, der zu 100% online angeboten wird, beherrschen Sie den Einsatz von KI, um berufliche Entwicklungspläne zu personalisieren, die das Potenzial eines jeden Mitarbeiters steigern, indem sie seinen Karriereweg an seine Stärken und Bedürfnisse anpassen“ 

Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewertung und Verbesserung der beruflichen Entwicklung und der Arbeitszufriedenheit. In der Tat setzen Unternehmen KI-Tools ein, um Einstellungs- und Leistungsbewertungsprozesse zu automatisieren, was nicht nur Zeit spart, sondern auch eine bessere Personalisierung der Mitarbeitererfahrung ermöglicht.

So entsteht dieser Universitätsexperte, in dem Fachleute in der Lage sein werden, berufliche Entwicklungspläne durch den Einsatz von KI zu personalisieren und das Wachstum von Mitarbeitern an ihre individuellen Bedürfnisse und Fähigkeiten anzupassen. Sie werden auch Techniken zur Identifizierung von Schlüsseltalenten innerhalb von Organisationen analysieren und wirksamere Bindungsstrategien entwickeln, die auf langfristiges Wachstum ausgerichtet sind.

Darüber hinaus wird die Durchführung präziser und kontinuierlicher Leistungsbeurteilungen, unterstützt durch KI-Systeme, die Echtzeit-Feedback liefern, eingehend untersucht. In diesem Sinne werden Fähigkeiten entwickelt, um große Mengen von Leistungsdaten zu analysieren und Muster und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, die für das Wachstum des Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind. Dies wird es ermöglichen, zeitnahes und relevantes Feedback zu geben.

Schließlich wird die Analyse und Verbesserung des Arbeitsklimas mit Hilfe von KI-Tools angegangen, die das Wohlbefinden der Mitarbeiter durch Stimmungsanalysen und andere wichtige Messgrößen überwachen. So wird es möglich sein, potenzielle Arbeitsprobleme zu erkennen, bevor sie eskalieren, die interne Kommunikation zu verbessern und eine größere Arbeitszufriedenheit zu fördern.

Auf diese Weise hat TECH ein umfassendes, vollständig online verfügbares Programm entwickelt, das nur ein elektronisches Gerät mit Internetzugang benötigt, um auf alle Lehrmaterialien zugreifen zu können, wodurch Unannehmlichkeiten wie Reisen zu einem physischen Ort oder die Notwendigkeit, einen festen Zeitplan einzuhalten, entfallen. Darüber hinaus basiert das Programm auf der revolutionären Relearning-Lernmethodik, die sich auf die ständige Wiederholung der wichtigsten Konzepte konzentriert, um eine natürliche und effiziente Aufnahme der Inhalte zu ermöglichen.

Sie werden Tools für genauere Leistungsbewertungen in Echtzeit beherrschen, die die datengestützte Entscheidungsfindung verbessern, und zwar an der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt: TECH”

Dieser Universitätsexperte in Bewertung und Verbesserung der Beruflichen Entwicklung und Arbeitszufriedenheit durch Künstliche Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz im Bereich des Personalwesens vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden proaktiv arbeitsbezogene Probleme erkennen und Lösungen umsetzen, die die interne Kommunikation und die allgemeine Teamzufriedenheit verbessern, dank einer umfangreichen Bibliothek mit innovativen Multimedia-Ressourcen“ 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Experten von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Training ermöglicht, das auf reale Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden KI einsetzen, um die wichtigsten Talente innerhalb des Unternehmens zu identifizieren und die Entwicklung effektiver Bindungsstrategien zu erleichtern, die für die Bindung der wertvollsten Mitarbeiter entscheidend sind"

Sie werden Fähigkeiten in der Analyse großer Mengen von Leistungsdaten entwickeln, die es Ihnen ermöglichen, Muster und spezifische Bereiche für Verbesserungen zu erkennen, und dabei die besten Lernmaterialien auf dem akademischen Markt nutzen"

Die Teilnehmer des Studiengangs werden sich mit den Schlüsselkonzepten der künstlichen Intelligenz und ihrer Anwendung in der Leistungsbewertung und im Personalmanagement befassen. Zu den Themen gehören Methoden der Datenanalyse, Techniken zur Messung der Arbeitszufriedenheit und die Entwicklung von Programmen zur Fortbildung und kontinuierlichen Verbesserung. Darüber hinaus werden Strategien zur Förderung des organisatorischen Wohlbefindens und der Feedback-Kultur sowie die Gestaltung und Umsetzung von Umfragen und Bewertungsinstrumenten behandelt. Ein weiteres Augenmerk wird auf prädiktive Analysen und Techniken des maschinellen Lernens gelegt, die für die Ermittlung von Mustern und Trends im Arbeitsverhalten unerlässlich sind. 

Der Inhalt dieses Universitätsexperten wird eine Vielzahl grundlegender Themen abdecken, die Theorie und Praxis am Arbeitsplatz miteinander verbinden"

Modul 1. KI und ihre Anwendung im Talentmanagement und der beruflichen Entwicklung

1.1. Einführung in die Anwendung von KI im Talentmanagement und in der beruflichen Entwicklung

1.1.1. Historische Entwicklung der KI im Talentmanagement und wie sie die Branche verändert hat
1.1.2. Definition von künstlicher Intelligenz im Kontext des Personalwesens
1.1.3. Die Bedeutung von Talentmanagement und beruflicher Entwicklung. Glint

1.2. Automatisierung von Talentmanagementprozessen

1.2.1. Einsatz von KI für die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben im Talentmanagement
1.2.2. Implementierung von KI-basierten Systemen zur Verwaltung von Personaldaten
1.2.3. Bewertung der betrieblichen Effizienz und Kostensenkung durch Automatisierung mit KI

1.3. Identifizierung und Bindung von Talenten mit KI

1.3.1. Einsatz von KI-Algorithmen zur Identifizierung und Bindung von Talenten im Unternehmen
1.3.2. Prädiktive Analytik zur Erkennung von Mitarbeitern mit hohem Wachstumspotenzial
1.3.3. Integration von KI in Personalmanagementsysteme zur kontinuierlichen Überwachung von Leistung und Entwicklung

1.4. Personalisierung der beruflichen Entwicklung. Leader Amp

1.4.1. Implementierung von personalisierten KI-basierten Programmen zur beruflichen Entwicklung
1.4.2. Verwendung von Empfehlungsalgorithmen, um Lern- und Wachstumsmöglichkeiten vorzuschlagen
1.4.3. Anpassung der beruflichen Entwicklungswege an die Prognosen der Arbeitsmarktentwicklung mithilfe von KI

1.5. Analyse von Kompetenzen und Qualifikationslücken

1.5.1. Einsatz von KI zur Analyse der aktuellen Fähigkeiten und Kompetenzen der Mitarbeiter
1.5.2. Identifizierung von Kompetenzlücken und Fortbildungsbedarf mithilfe von Datenanalysen
1.5.3. Implementierung von Fortbildungsprogrammen in Echtzeit auf der Grundlage automatischer KI-Empfehlungen

1.6. Mentoring und virtuelles Coaching

1.6.1. Implementierung von KI-unterstützten virtuellen Mentoring-Systemen. Crystal
1.6.2. Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten für ein personalisiertes Coaching
1.6.3. Bewertung der Auswirkungen von virtuellem Coaching durch Datenanalyse und automatisiertes KI-Feedback

1.7. Anerkennung von Erfolgen und Leistung

1.7.1. Einsatz von KI-basierten Systemen zur Leistungsanerkennung, um Mitarbeiter zu motivieren. BetterUp
1.7.2. Automatisierte Analyse der Leistung und Produktivität von Mitarbeitern mithilfe von KI
1.7.3. Entwicklung eines KI-basierten Belohnungs- und Anerkennungssystems

1.8. Bewertung des Führungspotenzials

1.8.1. Anwendung von KI-Techniken zur Bewertung des Führungspotenzials von Mitarbeitern
1.8.2. Identifizierung aufstrebender Führungskräfte und Entwicklung personalisierter Führungsprogramme
1.8.3. Einsatz von KI-gesteuerten Simulationen zum Trainieren und Bewerten von Führungskompetenzen

1.9. Änderungsmanagement und organisatorische Anpassungsfähigkeit

1.9.1. Prädiktive Analytik zur Antizipation von Veränderungserfordernissen und zur Förderung der organisatorischen Widerstandsfähigkeit
1.9.2. Planung des organisatorischen Wandels mithilfe von KI
1.9.3. Einsatz von KI zur Bewältigung des organisatorischen Wandels und zur Förderung der Anpassungsfähigkeit. Cognician

1.10. Ethik und Verantwortlichkeit im Talentmanagement mit KI

1.10.1. Ethische Überlegungen beim Einsatz von KI im Talentmanagement und in der Karriereentwicklung. Reflektive
1.10.2. Sicherstellung von Fairness und Transparenz bei KI-Algorithmen, die bei der Entscheidungsfindung im Talentmanagement eingesetzt werden
1.10.3. Implementierung von Audits zur Überwachung und Anpassung von KI-Algorithmen, um ethische Praktiken sicherzustellen

Modul 2. Leistungsbeurteilungen

2.1. Einführung in die Anwendung von KI bei Leistungsbeurteilungen

2.1.1. Definition von künstlicher Intelligenz und ihre Rolle bei der Leistungsbeurteilung. 15Five
2.1.2. Bedeutung des Einsatzes von KI zur Verbesserung der Objektivität und Effizienz von Leistungsbeurteilungen
2.1.3. Grenzen der KI bei der Leistungsbeurteilung

2.2. Automatisierung von Beurteilungsprozessen

2.2.1. Einsatz von KI zur Automatisierung der Datenerfassung und -analyse bei Leistungsbeurteilungen. Peakon
2.2.2. Implementierung von KI-basierten automatisierten Beurteilungssystemen
2.2.3. Erfolgreiche Studien zur Automatisierung mit KI

2.3. Datenanalyse und Leistungsmetriken

2.3.1. Einsatz von KI-Algorithmen zur Analyse von Leistungsdaten und Trends
2.3.2. Identifizierung von Schlüsselmetriken und KPIs unter Verwendung fortgeschrittener Datenanalysetechniken
2.3.3. Fortbildung zur KI-Datenanalyse

2.4. Kontinuierliche Auswertung und Echtzeit-Feedback

2.4.1. Implementierung von KI-gestützten Systemen zur kontinuierlichen Bewertung. Lattice
2.4.2. Einsatz von Chatbots und Echtzeit-Feedback-Tools, um den Mitarbeitern Feedback zu geben.
2.4.3. Auswirkungen von KI-gestütztem Feedback

2.5. Identifizierung von Stärken und verbesserungswürdigen Bereichen

2.5.1. Anwendung von KI zur Identifizierung von Stärken und Schwächen der Mitarbeiter
2.5.2. Automatische Analyse von Kompetenzen und Fähigkeiten mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens. Workday Performance Management
2.5.3. Verknüpfung mit der beruflichen Entwicklung und Planung

2.6. Erkennen von Leistungstrends und -mustern

2.6.1. Einsatz von KI zur Erkennung von Trends und Mustern in der Mitarbeiterleistung. TAlentSoft
2.6.2. Prädiktive Analytik, um potenzielle Leistungsprobleme zu erkennen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
2.6.3. Fortgeschrittene Datenvisualisierung und Dashboards

2.7. Individuelle Anpassung von Zielen und Entwicklungsplänen

2.7.1. Implementierung von maßgeschneiderten KI-basierten Zielvereinbarungssystemen. Reflektive
2.7.2. Verwendung von Empfehlungsalgorithmen, um individualisierte Entwicklungspläne vorzuschlagen
2.7.3. Langfristige Auswirkungen von personalisierten Zielen

2.8. Beseitigung von Verzerrungen bei Bewertungen

2.8.1. Anwendung von KI zur Identifizierung und Abschwächung von Verzerrungen bei Leistungsbeurteilungen
2.8.2. Implementierung von unvoreingenommenen und fairen Algorithmen in Beurteilungsprozessen
2.8.3. Fortbildung in KI-Ethik für Bewerter

2.9.  Datensicherheit und Datenschutz bei KI-Bewertungen

2.9.1. Ethische und rechtliche Erwägungen bei der Verwendung personenbezogener Daten in KI-Leistungsbeurteilungen. LEver
2.9.2. Gewährleistung des Datenschutzes und der Sicherheit von Mitarbeiterdaten in KI-basierten Bewertungssystemen.
2.9.3. Implementierung von Datenzugriffsprotokollen

2.10. Kontinuierliche Verbesserung und Anpassungsfähigkeit des Systems

2.10.1. Nutzung von Feedback und Datenanalyse zur kontinuierlichen Verbesserung der Bewertungsprozesse
2.10.2. Anpassung der Bewertungssysteme an die sich ändernden Bedürfnisse und Ziele der Organisation
2.10.3. Überprüfungsausschuss zur Anpassung der Metriken

Modul 3. Überwachung und Verbesserung des Arbeitsklimas mit KI

3.1. Anwendung von KI im Management des Arbeitsklimas

3.1.1. Definition und Bedeutung des Arbeitsklimas
3.1.2. Überblick über KI im Management des Arbeitsklimas
3.1.3. Vorteile des Einsatzes von KI bei der Überwachung des Arbeitsklimas

3.2. KI-Tools für die Datenerfassung am Arbeitsplatz

3.2.1. Echtzeit-Feedback-Systeme mit IBM Watson
3.2.2. Automatisierte Umfrageplattformen
3.2.3. Sensoren und Wearables für die Erfassung von physischen und Umweltdaten

3.3. Stimmungsanalyse mit KI

3.3.1. Grundlagen der Stimmungsanalyse
3.3.2. Verwendung von Google Cloud Natural Language zur Analyse von Emotionen in schriftlicher Kommunikation
3.3.3. Anwendung der Stimmungsanalyse in E-Mails und sozialen Unternehmensnetzwerken

3.4. Machine Learning für die Identifizierung von Verhaltensmustern

3.4.1. Clustering mit K-means in Python zur Segmentierung des Arbeitsverhaltens
3.4.2. Mustererkennung in Verhaltensdaten
3.4.3. Vorhersage von Trends im Arbeitsklima

3.5. KI bei der proaktiven Erkennung von Problemen am Arbeitsplatz

3.5.1. Vorhersagemodelle zur Erkennung von Konfliktrisiken
3.5.2. KI-basierte Frühwarnsysteme
3.5.3. Erkennung von Belästigung und Diskriminierung durch Textanalyse mit spaCy

3.6. Verbesserung der internen Kommunikation mit KI

3.6.1. Chatbots für die interne Kommunikation
3.6.2. Netzwerkanalyse mit KI zur Verbesserung der Zusammenarbeit mit Gephi
3.6.3. KI-Tools zur Personalisierung der internen Kommunikation

3.7. KI-gestütztes Änderungsmanagement

3.7.1. KI-Simulationen zur Vorhersage der Auswirkungen von organisatorischen Veränderungen mit AnyLogic
3.7.2. KI-Tools für den Umgang mit Widerstand gegen Veränderungen
3.7.3. KI-Modelle für die Optimierung von Veränderungsstrategien

3.8. Bewertung und kontinuierliche Verbesserung des Arbeitsklimas mit KI

3.8.1. Systeme zur kontinuierlichen Überwachung des Arbeitsklimas
3.8.2. Algorithmen zur Analyse der Wirksamkeit von Interventionen
3.8.3. KI für die Anpassung von Plänen zur Verbesserung des Arbeitsklimas

3.9. Integration von KI und Organisationspsychologie

3.9.1. Psychologische Theorien angewandt auf die KI-Analyse
3.9.2. KI-Modelle zum Verständnis von Motivation und Arbeitszufriedenheit
3.9.3. KI-Tools zur Unterstützung des emotionalen Wohlbefindens von Mitarbeitern

3.10. Ethik und Privatsphäre bei der Nutzung von KI zur Überwachung des Arbeitsklimas

3.10.1. Ethische Überlegungen zur Arbeitsplatzüberwachung
3.10.2. Datenschutz und Einhaltung von Vorschriften
3.10.3. Transparente und rechenschaftspflichtige Datenverwaltung

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