Interview mit Amir Tabakovic zum neuen CAS Agentic AI for Business der Weiterbildung BFH Wirtschaft

Das bisherige CAS wurde überarbeitet und trägt jetzt einen neuen Namen. Was war der Ausschlag für die Neuausrichtung?

Der Ausschlag war weniger eine einzelne technologische Neuerung als eine grundlegende Verschiebung im Markt. Unternehmen erwarten heute, dass KI nicht nur Informationen liefert oder einzelne Aufgaben unterstützt, sondern ganze Arbeitsabläufe koordiniert und innerhalb klarer Leitplanken Aufgaben übernimmt. Deshalb haben wir das CAS grundlegend neu konzipiert. Neben einem breiten Methodenportfolio entwickeln die Teilnehmenden ausserdem einen funktionsfähigen AI-Agenten für einen realen Geschäftsprozess. So lernen sie den gesamten Weg von der Problemstellung bis zum Prototyp kennen.

Der Begriff «Agentic AI» ist noch relativ neu. Was verstehst du darunter und weshalb wird dieses Thema für Unternehmen immer wichtiger?

Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die nicht nur auf eine einzelne Eingabe reagieren, sondern ein Ziel verfolgen und dafür mehrere Schritte koordinieren können. Ein AI-Agent beschafft Informationen, nutzt Werkzeuge und Schnittstellen, führt eigenständig Aufgaben aus und bezieht bei Bedarf den Menschen an definierten Kontrollpunkten ein. Entscheidend ist dabei, dass Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Grenzen klar definiert sind. Für Unternehmen wird Agentic AI immer wichtiger, weil sich damit wiederkehrende Wissens- und Prozessarbeit effizienter organisieren lässt. Gleichzeitig gewinnen Themen wie Datenschutz, Sicherheit und Governance an Bedeutung.

Was ist aus deiner Sicht der grösste Mehrwert gegenüber dem bisherigen CAS?

Im neuen CAS steht die Umsetzung noch stärker im Zentrum. Die Teilnehmenden starten mit einer konkreten betrieblichen Problemstellung, analysieren den Prozess und entscheiden, welche Technologie – etwa ein AI-Agent, ein LLM, Machine Learning oder regelbasierte Automatisierung – den grössten Mehrwert bietet. Daraus entwickeln sie einen getesteten Funktionsprototyp. So erwerben sie nicht nur Methodenwissen, sondern sammeln echte Umsetzungserfahrung – von der Problemdefinition bis zur Einführungsperspektive.

Für wen ist dieses CAS besonders geeignet und was müssen die Teilnehmenden mitbringen?

Das CAS richtet sich an Fach- und Führungspersonen sowie Projekt-, Prozess- und Innovationsverantwortliche, die Geschäftsprozesse gestalten oder optimieren. Ebenso angesprochen sind Business Analysts, interne Consultants sowie Unternehmer*innen und Verantwortliche in KMU. Voraussetzung sind Basiskenntnisse in Artificial Intelligence und Data Science sowie Interesse an betrieblichen Prozessen. Programmierkenntnisse sind nicht nötig. Wichtiger sind Neugier und die Bereitschaft, einen realen Anwendungsfall zu bearbeiten, sowie die Fähigkeit, technologische, wirtschaftliche und organisatorische Fragestellungen zu verbinden.

Wodurch unterscheidet sich das CAS von den anderen Angeboten rund um die KI?

Unser CAS folgt seit der ersten Durchführung im 2024 dem Prinzip: AI-Agenten selbst entwickeln, um ihren Einsatz fundiert beurteilen und verantworten zu können. Wir beschränken uns weder auf Tool-Demonstrationen noch auf eine rein strategische Betrachtung. Die Studierenden arbeiten an einem eigenen Praxisprojekt und verbinden Fachinputs, geführte Tool-Labs und Peer Reviews. Gleichzeitig lernen sie, die entscheidenden Fragen für einen erfolgreichen Einsatz von AI-Agenten zu beantworten. Das geht von der Problemdefinition über die Wahl der passenden Technologie bis hin zu Datenschutz, Sicherheit und der Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, IT und Management.

Welche Themen und Kompetenzen stehen im Zentrum des CAS?

Im Zentrum steht die Lernreise von der Problemidee bis zum validierten Funktionsprototyp. Die Teilnehmenden lernen, geeignete Automatisierungspotenziale zu identifizieren, die passende Technologie auszuwählen und einen AI-Agenten für einen konkreten Geschäftsprozess zu entwickeln und zu testen. Ergänzt wird dies durch Themen wie AI Governance, Datenschutz, Sicherheit und Change. Ziel ist eine Lösung, die technisch überzeugt und sich in der Praxis bewährt.

Angenommen, ich besuche das CAS. Was kann ich danach ganz konkret?

Nach dem CAS kannst du betriebliche Prozesse strukturiert analysieren, Automatisierungspotenziale erkennen und fundiert entscheiden, ob dafür ein AI-Agent, ein LLM, klassische Automatisierung oder Machine Learning die richtige Lösung ist. Du kannst einen AI-Agenten konzipieren, einen funktionsfähigen Prototyp entwickeln und diesen systematisch testen. Zudem bist du in der Lage, Nutzen, Risiken und organisatorische Voraussetzungen zu beurteilen und eine realistische Roadmap für die Einführung zu erstellen.

Kurz gesagt: Du kannst Automatisierungsinitiativen fundiert beurteilen, erfolgreich umsetzen und deren Einführung kompetent begleiten.

Petra Steiner bedankt sich bei Amir für das aufschlussreiche Interview.

CAS Agentic AI for Business

Sie wollen nicht nur verstehen, wie AI-Agenten funktionieren, sondern selbst einen entwickeln? Dann schauen Sie sich unser Angebot unbedingt an. Bei Fragen ist Amir Tabakovic gerne für Sie da.