Mit diesem 100%igen Online-Universitätsexperte werden Sie das Beste aus der künstlichen Intelligenz herausholen, um individualisierte Pläne für die berufliche Entwicklung zu erstellen und das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu optimieren“

Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme. 

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

95% Der Studenten von TECH schließen ihr Studium erfolgreich ab.

Networking

Fachleute aus der ganzen Welt nehmen an der TECH teil, so dass der Student ein großes Netzwerk von Kontakten knüpfen kann, die für seine Zukunft nützlich sein werden.

+100.000 jährlich spezialisierte Manager, +200 verschiedene Nationalitäten.

Empowerment

Der Student wird Hand in Hand mit den besten Unternehmen und Fachleuten von großem Prestige und Einfluss wachsen. TECH hat strategische Allianzen und ein wertvolles Netz von Kontakten zu den wichtigsten Wirtschaftsakteuren auf den 7 Kontinenten aufgebaut.  

+500 Partnerschaften mit den besten Unternehmen.

Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.   

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:  

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben" 

Der Universitätsexperte in Bewertung und Verbesserung der Beruflichen Entwicklung und Arbeitszufriedenheit durch Künstliche Intelligenz ist ein maßgeschneiderter Lehrplan, der in einem 100%igen Online-Format bereitgestellt wird, das sich an Ihren eigenen Zeitplan anpasst. Er legt die Grundlagen für Ihre berufliche Entwicklung und bereitet Sie auf strategische Aufgaben wie die Personalleitung vor.  

Sie werden eine spezielle Software für künstliche Intelligenz beherrschen, um die berufliche Entwicklung zu messen und die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter zu erhöhen“

Lehrplan

Der Universitätsexperte in Bewertung und Verbesserung der Beruflichen Entwicklung und Arbeitszufriedenheit durch Künstliche Intelligenz der TECH Technologische Universität ist ein intensives Programm, das Sie darauf vorbereitet, geschäftliche Entscheidungen im Bereich der Personalverwaltung zu treffen. 

Der Lehrplan befasst sich mit den ausgefeiltesten Techniken der künstlichen Intelligenz zur Automatisierung von Verwaltungsaufgaben wie Leistungsbewertungssystemen, Überwachung der Einhaltung von Arbeitsrichtlinien und sogar Vertragsmanagement.  

Der Lehrplan befasst sich auch mit fortgeschrittenen Techniken des Machine Learning, um Mitarbeiter mit hohem Wachstumspotenzial zu erkennen und individualisierte Fortbildungsprogramme zu entwickeln, um Talente zu binden.

Modul 1. Künstliche Intelligenz und ihre Anwendung im Talentmanagement und in der beruflichen Entwicklung 
Modul 2. Leistungsbeurteilungen 
Modul 3. Überwachung und Verbesserung des Arbeitsklimas mit künstlicher Intelligenz 

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Universitätsexperte in Bewertung und Verbesserung der Beruflichen Entwicklung und Arbeitszufriedenheit durch Künstliche Intelligenz vollständig online zu absolvieren. Während der 6-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten.

Modul 1. Künstliche Intelligenz und ihre Anwendung im Talentmanagement und in der beruflichen Entwicklung 

1.1. Einführung in die Anwendung von künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz 

1.3. Identifizierung und Bindung von Talenten mit künstlicher Intelligenz 

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 künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz

1.5. Analyse von Kompetenzen und Qualifikationslücken  

1.5.1. Einsatz von künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz  
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 künstlicher Intelligenz  
1.9.3. Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Bewältigung des organisatorischen Wandels und zur Förderung der Anpassungsfähigkeit. Cognician  

1.10. Ethik und Verantwortlichkeit im Talentmanagement mit künstlicher Intelligenz 

1.10.1. Ethische Überlegungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz bei Leistungsbeurteilungen  

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

2.2. Automatisierung von Beurteilungsprozessen  

2.2.1. Einsatz von künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz  

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 künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz 

3.1. Anwendung von künstlicher Intelligenz im Management des Arbeitsklimas  

3.1.1. Definition und Bedeutung des Arbeitsklimas  
3.1.2. Überblick über künstliche Intelligenz im Management des Arbeitsklimas  
3.1.3. Vorteile des Einsatzes von künstlicher Intelligenz 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. Künstliche Intelligenz, Stimmungs- und Gefühlsanalyse 

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. Künstliche Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz 

3.6.1. Chatbots für die interne Kommunikation  
3.6.2. Netzwerkanalyse mit künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz 

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

3.9. Integration von künstlicher Intelligenz 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 künstlicher Intelligenz 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 

Sie werden die effektivsten prädiktiven Analysen entwickeln, um produktivere Arbeitsumgebungen zu schaffen und die Talententwicklung in Unternehmen zu fördern“