SAS Foundations of Applied AI & Human-AI Interaction

Hochschule für Informatik

Im SAS Foundations of Applied AI & Human-AI Interaction lernst du, KI-Use-Cases fundiert zu beurteilen und die Interaktion zwischen Mensch und KI gezielt zu gestalten. Du entwickelst ein AI Use-Case Assessment für deine eigene Organisation – kompakt, praxisnah und direkt anwendbar.

Steckbrief

Abschluss: Short Advanced Studies (SAS)
Lernsetting: Präsenz
ECTS-Punkte: 2
Nächster Start: 16.10.2026
Dauer: 2 Unterrichtstage (16.10.2026 und 23.10.2026)
Durchführungsort: Brugg-Windisch
Preis: CHF 1500.-
Dokumente: Modulbeschreibung SAS Foundations of Applied AI Human-AI Interaction_signed.pdf

Auf einen Blick

Du beurteilst KI-Use-Cases strukturiert und erkennst typische Versagensmuster betrieblicher KI-Initiativen.
Du gestaltest Mensch-KI-Interaktionen mit Blick auf Automatisierungsgrad, Vertrauen, Kontrolle sowie Chancen und Risiken.
Du entwickelst ein konkretes AI Use-Case Assessment für deine Organisation und schaffst damit zugleich die Grundlage für den späteren Einstieg ins CAS Applied GenAI & Human-AI Interaction.

Ziele und Nutzen

Rund 95 Prozent aller KI-Initiativen in Unternehmen scheitern - meist nicht an der Technologie, sondern an der Art, wie sie aufgesetzt und in Produkte und Prozesse eingebettet wird. Ein entscheidender, oft unterschätzter Faktor ist dabei die Mensch-KI-Interaktion. Sie entscheidet über Akzeptanz und Erfolg KI-basierter Systeme, denn die Interaktion bestimmt, wie einfach und effizient ein System nutzbar ist, wie hoch das Fehlerrisiko ausfällt und welche Kosten daraus entstehen. Das war schon immer so - der Wechsel von klassischer Software zu KI ändert diese Grundprämisse nicht. Er verändert aber die Interaktions-Fallstricke und die Ansätze, die für die neue Technologie sinnvoll sind.

Du verlässt das Modul mit einem strukturierten AI-Use-Case Assessment für deine eigene Organisation - einer belastbaren Grundlage dafür, wie ein KI-Use-Case und seine Mensch-KI-Interaktion konkret gestaltet werden könnten.

Zielpublikum

Du triffst Entscheidungen rund um KI in Produkten, Prozessen oder Dienstleistungen - als Product Manager, Business Analyst, Requirements Engineer, System- oder Product Designer, UX Professional oder in einer vergleichbaren Funktion - und programmierst nicht selbst.

Das SAS richtet sich zusätzlich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger, die zunächst die Grundlagen brauchen, ohne sich gleich auf ein ganzes Zertifikat festzulegen - und an alle, die prüfen möchten, ob das CAS die richtige Investition für sie ist.

Aufbau und Inhalte

Theorie wird konsequent am eigenen Use-Case angewandt. Inhalte werden mit Übungen, Demos, Q&A, oder Peer-Feedback verbunden. Das Modul gliedert sich in zwei Tage:

•Tag 1 - KI-Grundlagen und ein erster Blick durch die menschliche Linse. Versagensmuster betrieblicher KI-Initiativen, wie KI und LLMs konzeptionell funktionieren (ohne Entwickler-Hintergrund) und welche Verzerrungen entstehen daraus, Erkennen geeigneter KI-Use Cases.
•Tag 2 - Mensch-KI-Interaktion und die Rolle des Menschen im KI-System. Automatisierung und die Ironie der Automatisierung, Mixed-Initiative-Systeme, Grundprinzipien der Interaktion und Interaktionsfehler, Interaktionsbedingte Chancen und Risiken, Vertrauen und Complacency, Anwendung von Resource Management Prinzipien auf Mensch-KI Interaktion.

Das SAS ist zugleich das Eröffnungsmodul des CAS “Applied GenAI & Human-AI Interaction”: Es bildet dessen erste zwei Unterrichtstage und kann bei einem späteren Einstieg ins CAS angerechnet werden.

Verlinkung von SAS zu CAS

Das SAS steht für sich, ist aber zugleich der erste Baustein des CAS "Applied GenAI & Human-AI Interaction". Wer im Anschluss das CAS belegt, kann das Modul nach dem üblichen FHNW-Verfahren anrechnen lassen («Anrechnung von Vorleistungen»). Auch das Use-Case-Assessment fliesst als erster Baustein in die Zertifikatsarbeit des CAS ein - der Weg vom Modul ins volle Zertifikat ist damit durchgehend.

Dozierende

Die Dozierenden kommen aus dem FHNW Institut für Interaktive Technologien IIT, aus der angewandten Forschung sowie aus der Praxis. Dadurch erhältst du nicht nur theoretisch fundiertes Wissen, sondern auch eine Einordnung, welche Ansätze sich in produktiven Projekten tatsächlich bewähren.