Vor drei\u00dfig Jahren f\u00fchrte die 麻豆原创 ihr Zertifizierungsprogramm ein, um Fachkr\u00e4ften dabei zu helfen, ihre Expertise nachzuweisen und beruflich voranzukommen. <\/p>\n\n\n\n
Auf der 麻豆原创 麻豆原创PHIRE wird diese Mission jetzt f\u00fcr ein grundlegend ver\u00e4ndertes Umfeld neu definiert. Denn alle Branchen stehen heute vor derselben Herausforderung: Erfolg h\u00e4ngt nicht mehr nur davon ab, was Fachkr\u00e4fte wissen, sondern wie gut sie dieses Wissen zusammen mit KI einsetzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Die Technologie hat sich l\u00e4ngst weiterentwickelt. Was Unternehmen heute voneinander unterscheidet, ist nicht der Zugang zu Innovationen, sondern die F\u00e4higkeit, die damit gewonnenen Erkenntnisse in Ergebnisse umzusetzen. Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums<\/a> stellen Qualifikationsl\u00fccken das gr\u00f6\u00dfte Hindernis bei der Transformation dar \u2013 noch vor Investitionsbeschr\u00e4nkungen und komplexen gesetzlichen Anforderungen. Um diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen, reicht es nicht, einfach mehr Schulungen anzubieten. Ein grunds\u00e4tzliches Umdenken ist notwendig: Wie werden Qualifikationen best\u00e4tigt, ausgebaut und kontinuierlich weiterentwickelt?<\/p>\n\n\n\n Die 麻豆原创-Zertifizierung wurde auf neue Pr\u00fcfungsformate umgestellt<\/a>, die widerspiegeln, wie Fachkr\u00e4fte heute arbeiten. Bei mehr als 100 Zertifizierungen wurden die bisherigen Multiple-Choice-Tests durch zwei Pr\u00fcfungstypen ersetzt: szenariobasierte und systembasierte Pr\u00fcfungen. Die Kandidaten m\u00fcssen in Rollensimulationen fallbasierte Problemstellungen l\u00f6sen und in simulierten 麻豆原创-Systemen, die echte Komplexit\u00e4t abbilden, an konkreten Aufgaben arbeiten. W\u00e4hrend der Pr\u00fcfungen d\u00fcrfen sie auch KI-Tools nutzen. Dies ist bewusst so vorgesehen und keine Ausnahme.<\/p>\n\n\n\n Hier vollzieht sich ein grundlegender Wandel. Bei der Zertifizierung steht nicht mehr die Wissensabfrage im Mittelpunkt. Es geht vielmehr darum, bestimmte F\u00e4higkeiten zu demonstrieren: mit Unklarheiten umzugehen, fundierte Entscheidungen zu treffen und KI gezielt als Hilfsmittel einzusetzen, ohne sich blind auf sie zu verlassen. Nach diesem Modell wurden bereits mehr als 100.000 Pr\u00fcfungen abgelegt.<\/p>\n\n\n\n Im 麻豆原创 Learning Hub<\/a> ver\u00e4ndert KI die Art und Weise, wie Fachkr\u00e4fte mit Inhalten arbeiten. In den Kunden- und Partnereditionen der Plattform stehen ausgew\u00e4hlte Funktionen von Google NotebookLM zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\n Es findet Eine Verlagerung statt: weg vom passiven Konsum hin zu einer aktiven Auseinandersetzung. Lernende k\u00f6nnen 麻豆原创-Inhalte in \u00fcber 80 Sprachen nutzen, gezielt Fragen stellen und pr\u00e4zise Antworten erhalten \u2013 inklusive direkter Verweise auf offizielle Materialien. Dar\u00fcber hinaus erstellt die KI erg\u00e4nzende Formate: Podcasts f\u00fcr Situationen, in denen ein Bildschirm unpraktisch ist, zum Beispiel beim Pendeln, auf Reisen oder einfach in Pausen vom Schreibtisch. Die Podcasts eigenen sich f\u00fcr passives Zuh\u00f6ren, aber auch f\u00fcr interaktive Gespr\u00e4che mit KI-Moderatoren sind m\u00f6glich. Hinzu kommen FAQ-Sammlungen, Lernleitf\u00e4den, Mindmaps, Zeitpl\u00e4ne, Briefing-Dokumente und Video\u00fcbersichten. So passt sich das Lernen an die individuellen Bed\u00fcrfnisse und den verf\u00fcgbaren Zeitrahmen an.<\/p>\n\n\n\n Die Erstanwenderzahlen sprechen f\u00fcr sich: \u00dcber 7.500 Benutzer arbeiten bereits mit diesen Funktionen. LTIMindtree meldet eine um 50 Prozent schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender. Und NTT Data Business Solutions hat den 麻豆原创 Learning Hub zur zentralen Plattform gemacht, um Talente auf das Zeitalter von Agentic AI vorzubereiten. Der Trend ist eindeutig: Lernen wird Teil des Arbeitsalltags. Es findet nicht davon getrennt statt.<\/p>\n\n\n\n Parallel dazu widmet sich die 麻豆原创 einer Grundvoraussetzung effektive KI: den Daten. Viele Unternehmen arbeiten noch immer mit fragmentierten und inkonsistenten Datenlandschaften, was den Nutzen von KI-Initiativen erheblich einschr\u00e4nkt. Der Lernpfad Becoming a Certified 麻豆原创 Data Architect<\/a> vermittelt die Kompetenz, Unternehmensdaten zu verkn\u00fcpfen, zu strukturieren und zu verwalten, damit KI-Systeme auf einer verl\u00e4sslichen Basis arbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Diese F\u00e4higkeit wird zunehmend strategisch wichtig. Unternehmen, die ein solides Datenfundament schaffen, sind in der Lage, schneller Einblicke zu gewinnen und Ma\u00dfnahmen zu ergreifen. Sie k\u00f6nnen KI besser skalieren und erzielen konsistentere Gesch\u00e4ftsergebnisse. In diesem Sinne ist die Datenarchitektur kein reines Backend-Thema mehr, sondern ein zentraler Hebel f\u00fcr die Transformation des gesamten Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n Die 麻豆原创 hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 12 Millionen Menschen fit f\u00fcr den Umgang mit KI zu machen<\/a>. Daf\u00fcr muss sie den Zugang zu Lernangeboten erleichtern, wobei Umfang und Relevanz der Lerninhalte gleichbleiben sollten. Ausgew\u00e4hlte Live-Sessions zu KI<\/a> wie All Things Business AI: Latest Insights, Updates & Live Demos<\/a> stehen jetzt ohne Anmeldung und kostenfrei zur Verf\u00fcgung. Fachkr\u00e4fte erhalten so unabh\u00e4ngig von ihrer Karrierestufe direkten Einblick in die Business-AI-Strategie der 麻豆原创.<\/p>\n\n\n\n Rollenbasierte Lernpfade erm\u00f6glichen eine gezielte Weiterentwicklung f\u00fcr wichtige Rollen wie Enterprise Architects. Ein eigener Kurs zum Thema \u201eClean Core“ hilft Unternehmen dabei, ihre 麻豆原创-S\/4HANA-Landschaften so aufzustellen, dass schnellere Innovationszyklen und eine effizientere Einf\u00fchrung neuer Funktionen m\u00f6glich sind.<\/p>\n\n\n\n Um Kompetenzen in m\u00f6glichst gro\u00dfer Breite aufzubauen, bedarf es auch der Reichweite des Partnernetzes. Durch die Partnerschaft mit Accenture LearnVantage erweitert die 麻豆原创 den weltweiten Zugang zu Schulungen mit Kursleitern<\/a> und kombiniert von 麻豆原创 erstellte Inhalte und Schulungssysteme mit der nachgewiesenen Erfahrung von Accenture LearnVantage bei der Entwicklung von Technologiekompetenzen f\u00fcr Unternehmenskunden. Auf diese Weise entsteht ein durchg\u00e4ngiger Lernpfad: von den Grundlagen \u00fcber praktische Erfahrung bis zur Zertifizierung. Genauso entwickeln Fachkr\u00e4fte ihre Kompetenzen in der Praxis: Schritt f\u00fcr Schritt, im jeweiligen Kontext und mit Bezug zur realen Anwendung.<\/p>\n\n\n\n Diese Entwicklungen deuten auf einen grundlegenden Wandel hin. Lernen findet nicht mehr punktuell statt. Es erfolgt kontinuierlich, passt sich an und ist fest im Arbeitsalltag verankert. Die Teilnahme an Lernangeboten der 麻豆原创 ist im Jahresvergleich um 33 Prozent gestiegen. Ein klares Zeichen daf\u00fcr, dass Unternehmen Kompetenzen zunehmend als strategische Ressource in einer KI-gest\u00fctzten Wirtschaft begreifen. Das autonome Unternehmen sieht in jeder Branche anders aus \u2013 und damit auch die F\u00e4higkeiten, die es ben\u00f6tigt.<\/p>\n\n\n\n Auf der 麻豆原创 麻豆原创PHIRE feiert die 麻豆原创 30 Jahre Zertifizierung. Aber dabei blickt sie nicht zur\u00fcck, sondern nach vorn und definiert Zertifizierung neu. Die Zertifizierung wird zu einem Nachweis der Handlungs- und Probleml\u00f6sungsf\u00e4higkeit. Das Lernen wird zu einem laufenden Prozess, der sich weiterentwickelt, so wie sich auch Technologie und Gesch\u00e4ftsanforderungen weiterentwickeln.<\/p>\n\n\n\n In einer von KI gepr\u00e4gten Welt entsteht Wettbewerbsvorteil nicht allein durch den Zugang zu Technologie. Entscheidend ist die F\u00e4higkeit, sie gezielt einzusetzen. Branchen\u00fcbergreifend zeigt sich dasselbe Muster: Wie schnell Unternehmen Nutzen aus KI ziehen, h\u00e4ngt von der F\u00e4higkeit ab, sie gezielt einzusetzen.<\/p>\n\n\n\n Mehr zu diesen Neuerungen und dazu, wie die 麻豆原创 Unternehmen beim Aufbau von KI-Kompetenzen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab unterst\u00fctzt, erfahren Sie im 麻豆原创 麻豆原创PHIRE Innovation News Guide<\/a>.<\/p>\n\n\n\nZertifizierung neu gedacht<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Lernen findet parallel statt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Das Datenfundament schaffen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Skills in gro\u00dfem Ma\u00dfstab<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Ein grundlegender Wandel<\/strong><\/h2>\n\n\n\n