CAS Smart Services: von datengetriebener Innovation zur digitalen Wertschöpfung

Der CAS richtet sich an Personen, die vor der Herausforderung stehen, digitale Technologien, Daten und künstliche Intelligenz in messbare Wertschöpfung für Kunden, Unternehmen und Gesellschaft zu überführen. Typische Teilnehmende sind:

• Innovations- und Transformationsverantwortliche
• Produkt- und Service-Manager:innen
• Entwicklungs- und Technologieleiter:innen
• Business Developer:innen und Consultants
• Mitglieder von Geschäftsleitungen und Verwaltungsräten
• Fachspezialist:innen aus Industrieunternehmen, KMU und technologieorientierten Organisationen

Der CAS beantwortet insbesondere folgende Fragen:

• Wie schaffen Unternehmen mit Daten, Generative AI und intelligenten Technologien neue Wertschöpfung?
• Welche neuen Services, Produkte und Geschäftsmodelle werden durch künstliche Intelligenz überhaupt erst möglich?
• Wie identifiziert und validiert man attraktive Value Propositions für Kunden und weitere Stakeholder?
• Wie entwickelt man wirtschaftlich tragfähige und nachhaltige Geschäftsmodelle für daten- und AI-basierte Angebote?
• Wie lassen sich wirtschaftliche, gesellschaftliche und ökologische Wertbeiträge systematisch bewerten und quantifizieren?
• Welche rechtlichen, datenschutzrechtlichen und ethischen Anforderungen sind beim Einsatz von Daten und AI zu berücksichtigen?

Die Studierenden erwerben fundierte theoretische Grundlagen und praxisorientierte Kompetenzen in den folgenden Bereichen:

• Entwicklung innovativer Services mit Data-Driven, AI- und User-Centric Design-Ansätzen
• Gestaltung und Bewertung daten- und KI-basierter Geschäftsmodelle
• Entwicklung, Prototyping, Validierung und Testing digitaler Produkte und Services
• Identifikation, Quantifizierung und Kommunikation von wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und ökologischer Wertschöpfung
• Datenschutz, Datensicherheit, Governance und verantwortungsvoller Einsatz von Daten und künstlicher Intelligenz

Modul "Smart Service und Data Product Design"

Leitidee

Dieses Modul vermittelt, wie aus Daten, künstlicher Intelligenz und digitalen Technologien innovative Services und Smart Products entstehen. Die Studierenden lernen, Kundenbedürfnisse systematisch zu analysieren, attraktive Wertversprechen zu entwickeln und den Nutzen digitaler Lösungen für verschiedene Stakeholder sichtbar und messbar zu machen.

Inhalte

• Grundlagen des Service Design und Smart Service Engineering (Customer Insight, Customer Journey, Value Proposition Design)
• Einführung in Service Science, Service-Dominant Logic und digitale Wertschöpfung
• Service Blueprinting und Gestaltung moderner Service Experiences
• Charakteristika daten- und KI-basierter Smart Services und Smart Products
• Entwicklung und Bewertung von Value Propositions für Kunden und weitere Stakeholder
• Quantifizierung des Nutzens von Smart Services in wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und ökologischen Dimensionen

Praxisbeispiele und Fallstudien aus Industrie und Dienstleistungsunternehmen

Lernziele

Nach Abschluss des Moduls:

• verstehen Sie die wesentlichen Konzepte des Service Designs, des Smart Service Engineering und der digitalen Wertschöpfung.
• können Sie Kundenbedürfnisse und Wertschöpfungspotenziale systematisch analysieren und in Servicekonzepte überführen.
• können Sie Daten- und KI-bezogene Aspekte gezielt in die Entwicklung von Services und Smart Products integrieren.
• beherrschen Sie zentrale Methoden des Service Designs und können diese in eigenen Praxisprojekten anwenden.
• können Sie den wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und ökologischen Nutzen von Smart Services für Kunden, Anbieter und weitere Stakeholder bewerten und kommunizieren.

Modul "Business Ecosystems und Models für Smart Services"

Leitidee

Dieses Modul soll den Studierenden aufzeigen, wie mit Data Products wirtschaftliche Geschäftsmodelle entwickelt werden.

Inhalte

• Grundlagen des Business Model Design und Business Model Canvas
• Entwicklung daten- und KI-basierter Geschäftsmodelle
• Service Ecosystem Design und Gestaltung digitaler Wertschöpfungsnetzwerke
• Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Entwicklung neuer Services, Geschäftsmodelle und Wertangebote
• Quantifizierung und wirtschaftliche Bewertung von Geschäftsmodellen
• Service- und Business-Model-Testing sowie Rapid Prototyping
• Iterative Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen bis zur Marktreife
• Praxisbeispiele und Fallstudien aus Industrie- und Dienstleistungsunternehmen

Lernziele

Nach Abschluss des Moduls:

• verstehen Sie die wesentlichen Konzepte des Business Model Designs und der digitalen Wertschöpfung.
• können Sie daten- und KI-basierte Geschäftsmodelle entwickeln und bewerten.
• verstehen Sie die Rolle von Service Ecosystems und können digitale Wertschöpfungsnetzwerke gezielt gestalten.
• können Sie für innovative Services und Smart Products tragfähige Geschäftsmodelle und passende Partnerökosysteme entwickeln.
• können Sie die wirtschaftlichen Potenziale und zentralen Kennzahlen eines Geschäftsmodells quantifizieren und beurteilen.
• können Sie Geschäftsmodelle mithilfe von Prototyping, Testing und Feedbackschleifen systematisch weiterentwickeln.

Modul "Praxis Workshop"

AI-enabled Service Innovation Lab

Leitidee

In diesem anwendungsorientierten Modul führen die Studierenden ihre eigene Fallstudie zu einem integrierten Service- und Geschäftsmodellkonzept zusammen. Aufbauend auf den zuvor erlernten Methoden entwickeln sie daten- und KI-basierte Services entlang einer realen Problemstellung, gestalten die zugehörigen Wertschöpfungsnetzwerke und validieren ihre Ideen anhand erster digitaler Prototypen. Im Zentrum steht die Frage, wie aus technologischen Möglichkeiten konkrete und nachweisbare Wertschöpfung entsteht.

Inhalte

• Weiterentwicklung der eigenen Fallstudie zu einem konsistenten Service-, Ecosystem- und Geschäftsmodell
• Analyse und Gestaltung von Stakeholdern, Wertbeiträgen und Werteflüssen
• Schärfung und Validierung von Value Propositions
• Entwicklung erster digitaler Prototypen mit Low-Code-, No-Code- und AI-basierten Werkzeugen
• Storytelling und Kommunikation von Innovations- und Wertschöpfungskonzepten
• Experten-Review und Feedback durch Industrievertreter:innen

Lernziele

Nach Abschluss des Moduls:

• können Sie Methoden des Service Designs, Business Model Designs und Ecosystem Designs gesamtheitlich auf eigene Praxisfälle anwenden.
• können Sie Value Propositions systematisch entwickeln, überprüfen und weiterentwickeln.
• können Sie digitale Serviceideen mithilfe moderner Prototyping-Werkzeuge visualisieren und testen.
• können Sie die wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und ökologischen Wirkungen eines Servicekonzepts argumentieren und bewerten.
• können Sie Innovationsvorhaben adressatengerecht kommunizieren und überzeugend präsentieren.
• können Sie einen daten- und KI-basierten Service von der Problemstellung bis zu einem validierten Konzept mit erstem Prototypen entwickeln.

Modul "Datenschutz und Datensicherheit"

Leitidee

Dieses Modul vermittelt die Grundlagen eines verantwortungsvollen Umgangs mit Daten und künstlicher Intelligenz. Die Studierenden lernen, wie Datenschutz, Datensicherheit, Data Governance, Datenethik und rechtliche Anforderungen bereits bei der Entwicklung digitaler Produkte und Services berücksichtigt werden können, um Risiken zu minimieren, Vertrauen zu schaffen und nachhaltige Wertschöpfung zu ermöglichen.

Inhalte

• Grundlagen von Datenschutz, Datensicherheit und Data Governance
• Rechtliche Rahmenbedingungen für daten- und KI-basierte Produkte und Services
• Privacy by Design und Security by Design
• Datenethik und verantwortungsvoller Einsatz von Daten und künstlicher Intelligenz
• Compliance-Anforderungen für digitale Services
• Analyse und Diskussion von Praxisbeispielen und Fallstudien

Lernziele

Nach Abschluss des Moduls:

• kennen Sie die wesentlichen Grundlagen von Datenschutz, Datensicherheit, Data Governance und Datenethik.
• verstehen Sie die wichtigsten rechtlichen, organisatorischen und ethischen Anforderungen an daten- und KI-basierte Services.
• können Sie Datenschutz-, Sicherheits- und Ethikaspekte frühzeitig in die Entwicklung von Smart Services und digitalen Produkten integrieren.
• können Sie Risiken im Zusammenhang mit Daten und künstlicher Intelligenz identifizieren, bewerten und geeignete Massnahmen ableiten.
• können Sie daten- und KI-basierte Lösungen hinsichtlich ihrer rechtlichen, gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen kritisch reflektieren.

Das Weiterbildungsprogramm umfasst verschiedene Aktivitäten, wie etwa Vorlesungen, praxisorientierte Übungen und Fallbeispiele, Firmenpräsentationen, Gruppenarbeiten und Selbststudium (Vor- und Nachbereitung).

Modulprüfungen

Das «CAS Smart Services: von datengetriebener Innovation zur digitalen Wertschöpfung» wird berufsbegleitend absolviert. Ein Unterrichtstag ist in zwei Blöcke von je 4 Lektionen unterteilt, wobei die Lektionen gemischt aus Unterrichtsanteilen und praktischen Arbeiten bestehen. In den praktischen Arbeiten vertiefen die Teilnehmer:innen das Gelernte an konkreten Beispielen und an eigenen Fallstudien, die in kleinen Teams bearbeitet werden.

Der Unterricht für die Module A, B und D findet einmal pro Woche freitags von 9:00 bis 17:00 (8 Lektionen) statt. Der Praxis-Workshop (Modul C) wird an einem Unterrichts-Freitag vorbereitet und anschliessend an zwei aufeinanderfolgenden Tagen (Donnerstag/Freitag) durchgeführt.

Den Stundenplan finden Sie hier.

Das Team der Dozierenden besteht aus ausgewiesenen Fachpersonen mit Kompetenzen im akademischen und praktischen Bereich. Hier ein Auszug der Dozierendenliste:

• PD Dr. Jochen Wulf
• Prof. Dr. Jürg Meierhofer
• Dr. Michael Widmer

Zulassungsbedingungen für Personen mit Hochschulabschluss

Die Zulassung zum Lehrgang setzt voraus:

• Abschluss (Diplom, Lizentiat, Bachelor- oder Masterabschluss) einer staatlich anerkannten Hochschule beziehungsweise einer der Vorgängerschulen.
• 2 Jahre qualifizierte Berufserfahrung zum Zeitpunkt des Starts der Weiterbildung.

Zulassungsbedingungen für Personen ohne Hochschulabschluss

Die Zulassung zum Lehrgang setzt voraus:

• Nachweis eines Abschlusses in der höheren Berufsbildung (Tertiär-B): Berufsprüfung BP (eidgenössischer Fachausweis) oder Höhere Fachprüfung HFP (eidgenössisches Diplom) oder Höhere Fachschule HF. In Ausnahmefällen können weitere Personen zugelassen werden, wenn sich deren Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt.
• 3 Jahre qualifizierte Berufserfahrung zum Zeitpunkt des Starts der Weiterbildung.
• Bestehen eines Zulassungsgesprächs.

Wir führen keine Wartelisten und bieten keine Platzreservationen an.
Sollte bei der vorangehenden Durchführung ein Platz frei werden, berücksichtigen wir die Reihenfolge gemäss Anmeldeeingang.