Management Analytics & AI in Practice Certificate
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In 5 Tagen vom KI-Verständnis zur strategischen Führungskompetenz
Daten, Algorithmen und Künstliche Intelligenz verändern grundlegend, wie Unternehmen entscheiden, wachsen und geführt werden. Die Frage ist nicht mehr ob sondern wie Sie als Führungskraft diese Transformation aktiv gestalten.
Dieses Programm richtet sich an Senior Manager:innen und Führungskräfte, die Analytics und KI dort einsetzen wollen, wo sie wirklich zählen: in der Strategie, in der Unternehmenssteuerung, in der Transformation. Sie lernen, wie datengetriebene und KI-gestützte Entscheidungen Wachstum generieren, Risiken früher sichtbar machen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile schaffen – von Predictive Analytics und Data Science über GenAI bis zu KI-Agenten für Managementprozesse. Und Sie erfahren, welche organisationsbezogenen Voraussetzungen nötig sind, um KI skalierbar und verantwortungsvoll zu verankern.
Das Ziel: Sie verstehen KI und Analytics nicht nur. Sie gestalten sie aktiv und treffen bessere Entscheidungen für Ihr Unternehmen.
Übersicht
Struktur
Python-Selbststudium (online)
2 Präsenzmodule (insg. 5 Tage)
Dauer
Modul 1: 8.-9.10.2026
Modul 2: 12.-14.11.2026
Online Kick-Off: 24.09.2026, 15-16 Uhr
Ort
Mannheim
Kurssprache
Deutsch, manche Kursunterlagen und Videos sind auf Englisch
Kursgebühr
Regulär: 5400 €
Frühbucherrabatt (bis 10. August 2026): 4900 €
20% Rabatt für Studierende und Alumni der MBS und Universität Mannheim
Voraussetzungen
Für Executives und Führungskräfte mit strategischer Entscheidungsfunktion, mind. 5 Jahren Berufserfahrung und guten Deutsch- und Englischkenntnisse
Zertifikat
Ausgestellt von der Mannheim Business School
Reputation
Eine Weiterbildung für Führungskräfte an Deutschlands renommiertester Business School
Erfahrungsberichte
Jana Benzinger, Project Manager im internationalen Big Data Team bei Würth“Das Management Analytics & AI in Practice Certificate an der Mannheim Business School hat mich mit technischem Wissen ausgestattet, mich in die Grundlagen von Python eingeführt und mein Verständnis dafür erweitert, wie Daten zur Wertschöpfung genutzt werden können. Besonders beeindruckt hat mich der praxisnahe Ansatz des Programms und die Möglichkeit, in individuellen Coachings die Anwendung des theoretischen Wissens auf praktische Szenarien aus dem Arbeitsalltag zu vertiefen.”
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Ich habe am MAC teilgenommen, weil ich sehr daran interessiert bin, mehr über die technischen Hintergründe unserer Big Data- und KI-Projekte zu erfahren. Ich wollte verstehen, wie Daten verwaltet werden müssen und wie wir bei der datengestützten Entscheidungsfindung vorgehen sollten. Außerdem wollte ich verstehen, wie wir Daten noch stärker in unsere Prozesse integrieren können und was im Hintergrund passieren muss, damit Daten zielgerichtet genutzt werden können.
Giammaria Panunzio, Engineering Quality Management bei Robert Bosch GmbH - Division Vehicle Motion„Die ausgewogene Mischung aus akademischen Inhalten, Diskussionen über Case Studies und Praxisübungen hat mir geholfen, die Vorteile und Grundlagen der Datenanalyse zu verstehen und auf verschiedene Branchen anzuwenden. Mithilfe dieser Grundprinzipien kann ich Daten viel wirksamer für die Entscheidungsfindung nutzen. Das Programm, das von renommierten Dozenten unterrichtet wird, hat sich als wertvolle Investition in meine berufliche Weiterentwicklung erwiesen."
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Ich habe mich für das Management Analytics & AI in Practice Certificate entschieden, um durch den Einsatz von Datenanalysen Produktentwicklungsprozesse zu optimieren. Der Kurs war eine intellektuell anregende Erfahrung, die über das reine Erlernen von technischen Tools hinausgeht. Das Programm fördert kritisches, datenorientiertes Denken und hilft mir, mich in der aktuellen Dynamik der Tansformation durch KI zurechtzufinden.
Das Programm
5 Tage und ein klarer Weg von der Datenstrategie zur KI-Transformation.
Dieses Programm ist für maximale Tiefe und unmittelbare Anwendbarkeit konzipiert. Über fünf intensive Tage bewegen Sie sich von den Grundlagen datengetriebener Entscheidungen über Data-Science-Methoden und KI-Anwendungen in der Unternehmenspraxis bis hin zu Governance, Regulierung und strategischer Transformation – alles im Kontext realer Managemententscheidungen.
Jeder Programmtag verbindet konzeptionelle Einführung mit sofortiger Anwendung: Simulationen auf Basis realer Unternehmensdaten, interaktive Fallstudien, Peer-Diskussionen und Strategieübungen, deren Ergebnisse Sie direkt in Ihren Unternehmensalltag mitnehmen.
Sie analysieren, entscheiden, hinterfragen und gestalten gemeinsam mit erfahrenen Führungskräften aus unterschiedlichen Branchen und Funktionen.
Sie verlassen das Programm mit einem fundierten Verständnis davon, wo KI und Analytics in Ihrem Unternehmen Wert schaffen, wie Sie Initiativen priorisieren sowie mit der Führungskompetenz, diese Transformation aktiv zu steuern.
Für wen ist dieses Programm?
Für Führungskräfte, die KI nicht delegieren. Sondern gestalten.
Um KI und Analytics wirkungsvoll einzusetzen, benötigen Sie keinen technischen Hintergrund, sondern: die strategische Klarheit, um den richtigen Einsatz zu identifizieren, die methodische Kompetenz, um Entscheidungen zu fundieren und die Führungsstärke, um Transformation zu steuern.
Dieses Programm ist das richtige für Sie, wenn Sie:
Senior Manager oder C-Level mit strategischer oder P&L-Verantwortung sind. Führungskraft in Transformation, Strategie oder Operations sind. Bereichsleiter in Finance, Marketing, HR oder Supply Chain sind.
Keine Programmierkenntnisse oder Vorerfahrung in KI und Data Science erforderlich. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse werden vorausgesetzt.
Englischsprachiges Programm gesucht?
Das AI Business Impact Certificate ist ein eigenständiges dreitägiges Programm auf Englisch – für Professionals aller Funktionen und Karrierestufen, die auf der Suche nach einem fokussierten Einstieg in KI-Strategie und Business Value sind.
Was Sie aus dem Programm mitnehmen und was Sie bewegen
Strategische Führungskompetenz für das KI-Zeitalter: Sie verstehen, wie Daten, Algorithmen und KI die Logik von Unternehmensentscheidungen verändern und führen diesen Wandel aktiv.
Methodische Tiefe: Von Predictive Analytics über Kausalanalyse bis zu GenAI und Prompt Engineering: Sie lernen, welche Methoden welche Managementfragen beantworten und wie Sie Ergebnisse in Entscheidungen übersetzen.
Business Cases, die überzeugen: Sie entwickeln Bewertungsmodelle für KI-Investitionen, lernen Portfolio-Logiken kennen und üben, Entscheidungsszenarien board-ready aufzubereiten.
Governance und Regulierung als strategische Dimension: EU AI Act, ethische Anforderungen, Compliance: Sie verankern Verantwortlichkeit auf Führungsebene – als strategischen Faktor, nicht nur als Pflichtaufgabe.
Transformationskompetenz für die gesamte Organisation: Sie erarbeiten, welche Voraussetzungen KI-Skalierung ermöglichen und wie Top-Management KI-Initiativen über Funktionsbereiche hinweg steuert.
Teilnehmendenprofil
Die Teilnehmenden des Programms bringen Folgendes mit sich: Konkrete Fragen, unternehmerische Verantwortung und den Anspruch, echte Veränderungen anzustoßen.
Die bisherigen Kohorten (insg. ca. 130 Teilnehmende) zeichnen sich durch eine produktive Mischung aus Führungsverantwortung, wirtschaftlichem Know-how und analytischer Kompetenz aus. Die akademischen Hintergründe reichen von Betriebswirtschaft, Ingenieurwesen und Naturwissenschaften bis zu Geisteswissenschaften, Mathematik und Jura. Rund ein Drittel der Teilnehmenden sind Frauen.
Was alle Teilnehmenden verbindet: Sie kommen aus Unternehmen aller Größen und Branchen und sind bereit, KI und Analytics nicht nur zu verstehen, sondern in ihrer Organisation wirksam zu machen.
Fachlicher Hintergrund
Branchen
Methodik und Kursinhalte
Jeder Programmtag beginnt mit einer konzeptionellen Einführung und überträgt diese unmittelbar auf typische Managemententscheidungen. Die Teilnehmenden arbeiten mit realen Business-Szenarien, bewerten Handlungsalternativen und reflektieren Trade-offs, Risiken und strategische Implikationen. Interaktive Fallstudien und simulationsbasierte Aufgaben sorgen für hohen Praxisbezug und ermöglichen unmittelbare Entscheidungsanwendung.
Wie verändern Daten und KI die Logik von Unternehmensentscheidungen?
Sie lernen, Datenstrategien aus Managementperspektive zu bewerten, relevante Datenquellen zu identifizieren und den Einfluss von Datenqualität auf betriebswirtschaftliche Steuerungsgrößen einzuschätzen.
Von explorativen Verfahren zur Hypothesenbildung bis zu Kausalmethoden zur Bewertung von Business-Optionen:
Sie lernen, welche Methoden welche Managementfragen beantworten, wie Sie Prognosegüte beurteilen und wie analytische Ergebnisse in Investitions- und Priorisierungsentscheidungen einfließen.
Wie verändern KI-basierte Tools Entscheidungen in Strategie, Operations, Marketing und Finance?
Forecasting, Pricing, Segmentierung, Automatisierung – Sie analysieren reale Entscheidungsfelder, entwickeln Szenarien und reflektieren das Zusammenspiel von Intuition, Evidenz und organisationalen Zwängen.
Governance-Strukturen, Compliance-Anforderungen, EU AI Act:
Sie lernen, regulatorische und ethische Implikationen einzuordnen und Risikoanalysen in KI-Entscheidungen zu integrieren.
Wie nutzen Führungskräfte KI-Systeme so, dass sie Entscheidungen verbessern statt Komplexität erhöhen?
Sie lernen, wie KI-Anfragen für strategische Planung, Marketing und operative Prozesse strukturiert werden und wie Prompt Engineering als Steuerungsinstrument für den verantwortungsvollen Einsatz von GenAI in Managementprozessen funktioniert. In einem praxisnahen Workshop entwickeln Sie eigene Prompts für konkrete Anwendungsfälle aus Ihrem Unternehmensalltag.
Wo sollte KI im Unternehmen eingesetzt werden? Mit welchem Ziel, zu welchen Kosten und erwarteten Wirkungen?
Sie erarbeiten Bewertungsmodelle für Business Cases, Portfolio-Logiken für KI-Investitionen und Entscheidungskriterien für Priorisierung und Skalierung und adressieren die Frage, wie Top-Management KI-Initiativen organisationsübergreifend steuert.
Synthese der Kursinhalte in einen umfassenden Strategievorschlag and Präsentation der Daten- und KI-Strategie
Lehrende
Prof. Dr. Florian Stahl
Prof. Dr. Florian Stahl ist Akademischer Direktor aller Management-Analytics- und AI-Programme und -Initiativen an der Mannheim Business School und Co-Direktor des Mannheim Center for Data Science. Seine Forschungsinteressen liegen vor allem im Bereich des empirisch-quantitativen Marketings, Marketing-Analytics und angrenzenden Fachgebieten. In seiner Forschung befasst sich Florian Stahl mit betriebswirtschaftlichen Fragen der digitalen Ökonomie und der digitalen Transformation des Marketings in Unternehmen. Insbesondere beschäftigt er sich mit digitaler (Unternehmens-)Kommunikation, Ökonomie von Daten, Preisgestaltung von (digitalen) Produkten, Promotions, Social Media, User-Generated Content und Influencer Marketing.
Florian Stahl erwarb 2001 einen Abschluss in Volkswirtschaftslehre an der Universität Zürich und 2005 in Betriebswirtschaftslehre an der Universität St. Gallen, Schweiz promoviert. Von 2005 bis 2008 war er Postdoc-Researcher an der Columbia Business School in New York. Bevor er 2013 an die Fakultät für Betriebswirtschaftslehre der Universität Mannheim wechselte, war er Assistenzprofessor für Quantitatives Marketing an der Universität Zürich.
Prof. Dr. Jens Förderer
Prof. Dr. Jens Förderer ist Professor für Information Systems und seit 2025 Inhaber des Lehrstuhls für Information Systems an der Fakultät für Betriebswirtschaftslehre der Universität Mannheim. Seine Forschung untersucht, wie digitale Technologien – darunter Künstliche Intelligenz, Analytics, soziale Medien, digitale Plattformen und Software – Geschäftsstrategien und Marktstrukturen beeinflussen. Ziel seiner Arbeiten ist es, zu verstehen, welche wirtschaftlichen Chancen und Herausforderungen diese Technologien für Unternehmen mit sich bringen und wie sie Märkte verändern. Seine Arbeit wurde vielfach ausgezeichnet, unter anderem durch Spitzenplatzierungen in renommierten Forschungsrankings – etwa der WirtschaftsWoche – sowie durch die Aufnahme in die „Top 40 unter 40“ der Zeitschrift Capital. Vor seiner Position an der Universität Mannheim war er von 2019 bis 2025 Professor an der Technischen Universität München (TUM).
Prof. Dr. Markus Strohmaier
Prof. Dr. Markus Strohmaier ist Inhaber des Lehrstuhls für Data Science in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an der Universität Mannheim. Zudem ist er Wissenschaftlicher Koordinator für digitale Verhaltensdaten am GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften sowie externes Fakultätsmitglied am Complexity Science Hub Vienna. Von 2013 bis 2017 war er Professor für Web-Science an der Universität Koblenz-Landau und gründete sowie leitete dort die Abteilung Computational Social Science bei GESIS.
Von 2017 bis 2021 hatte Prof. Strohmaier den Lehrstuhl für Methodik und Theorie computerbasierter Geistes- und Sozialwissenschaften an der RWTH Aachen inne. Zuvor war er unter anderem Postdoc an der University of Toronto (Kanada), Assistenzprofessor an der Technischen Universität Graz (Österreich), Gastwissenschaftler bei Xerox PARC (USA) sowie Visiting Assistant Professor an der Stanford University (USA). Von 2018 bis 2022 war er Chefredakteur des Journals EPJ Data Science und Mitbegründer der Sektion Computational Social Science der Gesellschaft für Informatik.
In seiner Forschung beschäftigt sich Prof. Strohmaier mit der Anwendung von Methoden des Machine Learning und der Data Science an der Schnittstelle von Informatik, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften.
Anstehende Masterclasses
So lernen Sie bei uns: fundiert, praxisnah, wirkungsvoll.
Die "Mannheim Masterclass Series" bringt frische Impulse in Ihren Arbeitsalltag: kompakt, relevant und direkt umsetzbar.
In nur 60 Minuten erleben Sie, wie führende Expert:innen die wichtigsten Business-Themen unserer Zeit entschlüsseln – von KI über Strategie bis Kundenzentrierung. Sie erhalten klare Frameworks, frische Perspektiven und Ideen, die Sie in Ihrer Arbeit wirksam einsetzen können.
Alle Masterclasses werden in englischer Sprache durchgeführt und finden online statt. Die Teilnahme ist kostenfrei.
Anmeldung und Kursgebühren
- Die Kursgebühr beträgt 5400 € und beinhaltet zwei zweitägige Module und einen Online Kickoff.
- Melden Sie sich bis zum 10. August 2026 an und sparen Sie mit unserem Frühbucherangebot 500 €! Die finale Anmelde-Deadline ist der 21. September 2026.
- Alumni und Studierende der Mannheim Business School, deren Ehepartner und Lebensgefährten sowie Alumni, Mitarbeitende und Studierende der Universität Mannheim zahlen 4320 €
- Sie erhalten einen Rabatt von 1000 € auf die Studiengebühr, wenn Sie sich nach dem Management Analytics & AI in Practice Certificate für den Mannheim Master in Management Analytics & AI qualifizieren.
- Gut zu wissen: Die deutschen Finanzämter erkennen in der Regel Weiterbildungskosten an, wenn sie berufsbezogen sind. Abhängig von Ihrem Steuerstatus in Deutschland können Sie bis zu 50% der Studiengebühren und der damit verbundenen Reisekosten in Ihrer jährlichen Steuererklärung geltend machen. Außerhalb Deutschlands sollten Sie sich hierzu bei einem Steuerberater/einer Steuerberaterin in Ihrem Wohnsitzland informieren.
Bitte beachten Sie: Jedes Bundesland in Deutschland hat eigene Regelungen zum Bildungsurlaub. Informieren Sie sich hier, welche Regelungen in Ihrem Bundesland gelten, und nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf, um Ihre persönliche Situation zu besprechen.
Wenn Sie Fragen zum Management Analytics & AI in Practice Certificate haben, steht Ihnen das MBS Open Courses & Certificates Team gerne zur Verfügung.
FAQ
Bessere Entscheidungen durch KI entstehen nicht durch mehr Technologie, sondern durch die richtige Verbindung von Daten, Methoden und Managementkompetenz. Führungskräfte, die KI wirkungsvoll einsetzen, verstehen, welche Entscheidungen von Algorithmen profitieren, wie Prognosegüte bewertet wird und wo menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar bleibt. Das Management Analytics & AI in Practice Certificate vermittelt genau diese Kompetenz – in fünf praxisintensiven Tagen.
Eine wirksame KI-Strategie beginnt mit der Identifikation von Entscheidungen und Prozessen, die durch Daten und Algorithmen verbessert werden können – gefolgt von einer realistischen Bewertung der organisationalen Voraussetzungen. Das Programm führt Schritt für Schritt durch diesen Prozess: von der Datenstrategie über die Auswahl geeigneter Methoden bis zur Skalierung und Governance.
Predictive Analytics bezeichnet datenbasierte Methoden zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen – etwa in Umsatz, Nachfrage, Risiko oder Kundenverhalten. Für Führungskräfte ist entscheidend: nicht die technische Modellierung, sondern das Verstehen, Hinterfragen und Einsetzen von Prognosemodellen in Entscheidungsprozessen. Das Programm vermittelt genau diese Managementperspektive.
Der EU AI Act definiert Anforderungen an Transparenz, Risikobewertung und Verantwortlichkeit beim Einsatz von KI-Systemen. Für Führungskräfte bedeutet das: KI-Governance ist keine IT-Aufgabe, sondern eine strategische Führungsaufgabe. Das Programm hilft, regulatorische Anforderungen als Wettbewerbsfaktor zu verstehen und in Entscheidungsstrukturen zu verankern.
KI-Skalierung scheitert selten an der Technologie. Sie scheitert an Organisation, Kultur und fehlenden Governance-Strukturen. Das Programm adressiert genau diese Transformationsrealität: Welche Strukturen ermöglichen Skalierung? Welche Fähigkeiten müssen aufgebaut werden? Wie steuert das Top-Management KI-Initiativen über Funktionsbereiche hinweg?
Ansprechpartner
Downloads
- Anmeldeformular Management Analytics & AI in Practice Certificate
- Broschüre Management Analytics & AI in Practice Certificate
MANNHEIM BUSINESS SCHOOL (MBS)
Located in the heart of the German and European economy, Mannheim Business School (MBS), the umbrella organization for management education at the University of Mannheim, is considered to be one of the leading institutions of its kind in Germany and is continuously ranked as Germany’s #1.
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