MAS AI Leadership HWZ

Der Master of Advanced Studies in AI Leadership richtet sich speziell an Fachspezialistinnen und -spezialisten, Nachwuchsführungskräfte sowie etablierte Führungskräfte, die eine leitende Position im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) anstreben. Das Programm bietet ein umfassendes Wissen in den Bereichen AI-Management, Transformation und Leadership, eingebettet in einen stark praxisbezogenen Kontext. Die Absolventinnen und Absolventen sind optimal auf die Übernahme von Führungspositionen vorbereitet, in denen spezialisierte Kenntnisse in AI-Leadership von zentraler Bedeutung sind.

Der MAS AI Leadership HWZ vermittelt, die essenziellen Komponenten für eine erfolgreiche Implementierung von KI in Unternehmen. Dies umfasst nicht nur Aspekte der Digitalisierung, sondern auch eine fundiertes Fachwissen im Bereich KI. Diese Weiterbildung verbindet strategische Überlegungen mit operativem Fachwissen und betont, dass Entscheidungen bezüglich AI-Strategien fundiert getroffen werden müssen. Dies erfordert ein solides Verständnis aktueller State-of-the-Art Technologien und -Methoden im Bereich KI, effektive Teambildung für AI-Projekte sowie Kenntnisse in AI Operations, einschliesslich Organisation, Prozessmanagement und Qualitätssicherung.

Der MAS AI Leadership richtet sich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger, Projektleiterinnen und Projektleiter sowie Fachkräfte mit direkter Verantwortung oder indirektem Bezug zu Strategie, Management oder Operations von datengetriebenen Projekten oder dem Betrieb von Systemen im Bereich AI.

Teilnehmende

Angesprochen sind Mitarbeitende von Unternehmen, die in einem der relevanten Geschäftsfelder tätig sind oder den Schritt in diese Bereiche bzw. Funktionen wechseln wollen:

• Strategy & Business Development

• Transformation & Innovation Management

• Digital Transformation Leader

• AI Management

• AI Transformation

• AI Strategist

• Data Strategist

• AI Product Manager

• AI Product Owner

• Machine Learning Engineer

• Analytics Translator

• Head of Analytics Center of Excellence

• Chief (Data) Analytics Officer

• AI Ethics Officer

• Chief Innovation Officer

Dabei kann es sich sowohl um Fachverantwortliche in Stabs- oder Entwicklungsabteilungen als auch um Linienverantwortliche handeln, die für einen der genannten Bereiche zuständig sind. Die Teilnehmenden sind hauptsächlich auf der mittleren Führungsebene tätig. 

Der MAS AI Leadership kann semesterunabhängig und nach eigenem Ermessen gestaltet werden. Er umfasst drei verschiedene CAS (Certificates of Advanced Studies), die sich auf einen bestimmten Themenbereich und Reifegrade fokussieren. Für den erfolgreichen Abschluss des MAS absolvieren Sie mindestens zwei der nachfolgenden drei CAS.

• CAS AI Management HWZ

• CAS AI Transformation HWZ

• CAS AI Innovation HWZ (in Arbeit, weitere Infos folgen)

Modulaufbau MAS AI Leadership HWZ

Als dritten CAS anrechenbar sind zusätzlich folgende Studiengänge der HWZ:

• CAS Machine Learning HWZ

• CAS Applied Data Analytics HWZ

• CAS Digital Ethics HWZ

• CAS Digital Leadership HWZ

Mehr Praxisbezug geht nicht. Alle Inhalte werden mit neuesten Lehrmethoden und in vernetzter Anwendung vermittelt.

Dozierende

Die Dozierenden sind namhafte Persönlichkeiten und Entscheidungsträger aus Wirtschaft und Wissenschaft. Mit ihrer Unterrichtserfahrung in Master-Studien stellen sie einen aktuellen, praxisnahen und anwendungsorientierten Unterricht sicher und tragen damit entscheidend zu einer hohen Qualität des Studiums bei.

Ausgewählte Dozierende in den CAS sind:

• Simon Hefti, Chairman, D ONE

• Dr. Sophia Ding, Trustworthy AI & AI Governance, Die Schweizerische Post

• Dr. Marcel Blattner, CTO – AlpineAI

• Dr. Michel Neuhaus, Head Advanced Analytics, Co-Lead of Center of Excellence for Data & Analytics at UBS Switzerland

• Sarah Stemmler, Data & AI Strategist, Synsugar

• Martin Szugat, Managing Director, Datentreiber

• Patrick Senti, Founder, OmegaML 

Um diesen MAS (Master of Advanced Studies) abzuschliessen, gelten folgende Regelungen:

Sie bringen einen Hochschulabschluss und mind. 2 Jahre studienrelevante Berufserfahrung mit. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden.