KI-Management Advanced – Strategien und Praxis (Bundle)
Das Advanced-Komplettpaket für wirksames KI-Management
Dieses Advanced Ausbildungs-Bundle im KI-Management vereint drei praxisorientierte Kursmodule zu einem kompakten Kompetenzpaket für den professionellen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext. Als gezielte Erweiterung Ihrer Fähigkeiten – beispielsweise aufbauend auf der Ausbildung zum zertifizierten KI-Manager – vertiefen Sie Ihre Kompetenzen von der strategischen und nachhaltigen Implementierung von KI über den produktiven Einsatz moderner KI-Assistenten bis hin zur Entwicklung automatisierter KI-Agenten und Workflows. Der Fokus liegt auf konkreten Anwendungsfällen, praxisnaher Umsetzung und direkt nutzbarem Know-how. Das Bundle richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die Künstliche Intelligenz nicht nur verstehen, sondern gezielt, verantwortungsvoll und wirkungsvoll im eigenen Unternehmensumfeld einsetzen möchten.
Bundle-Konditionen: Dieses Kurs-Bundle umfasst mehrere Kursmodule, die auch einzeln buchbar sind, und bietet Ihnen im Vergleich zu den Einzelkursen einen erheblichen Preisvorteil!
Dieses Bundle vereint drei aufeinander abgestimmte Module. Die vollständige Terminübersicht finden Sie kompakt in der Broschüre.
Module
KI im Unternehmen – Strategie, Einführung & Weiterentwicklung (KIMANAG)
- Die sechs Stufen der KI-Transformation
- Vom grundlegenden KI-Bewusstsein bis hin zu autonomen KI-Agenten
- Wesentliche Aspekte, die in jeder Stufe berücksichtigt werden sollten
- Erfolgreich in KI einsteigen
- Erste Schritte und Voraussetzungen für den Start
- Praktische Tipps für Pilotprojekte und Umsetzung
- KI-Chatbots im Unternehmensalltag
- Vergleich gängiger Anbieter
- On-Premise-Lösungen: lokale und hybride Systeme
- Chancen und Herausforderungen: Datenschutz, Infrastruktur, Kosten
- KI-Assistenten gezielt einsetzen
- Einfach, aber wirkungsvoll: Potenzial von KI-Assistenten
- Ideenfindung und Use Case-Entwicklung
- Bewertung und Business Case-Erstellung
- Wertschöpfung steigern durch unternehmensinterne Daten
- Anwendungsbereiche kennenlernen
- Risiken und Chancen abschätzen
- Einführung in RAG-Systeme und Vektordatenbanken
- Unterschiede zwischen RAG-Systemen und APIs
- Erweiterte Autonomie: Intelligente KI-Agenten
- Automatisierung vs. Assistenten vs. Agenten
- Verschiedene Agenten- und Workflow-Typen kennenlernen
- Richtige Anwendung im Unternehmen evaluieren
- Ausblick: Multi-Agenten-Systeme
- Zukunftsvisionen und innovative Einsatzmöglichkeiten
KI-Assistenten in der Praxis (KIASSP)
- Grundlagen moderner KI-Assistenten
- Aufbau und Funktionsweise von Custom GPTs, Gems und ähnlichen Werkzeugen
- Typische Einsatzszenarien im Arbeitsalltag
- Effizienzsteigerung und Strukturierung von Arbeitsabläufen
- Typen von KI-Assistenten
- Passive Assistenten, autonome Systeme und klassische Agenten
- Aufgabenbereiche, Fähigkeiten und Grenzen
- Verantwortlichkeiten und Rolle im eigenen Workflow
- Praktische Umsetzung: Aufbau eines Custom GPT
- Gestaltung klarer Instruktionen mit Metaprompting
- Aufbau und Pflege einer Wissensdatenbank
- Feintuning für spezifische Aufgaben
- Sicherer Betrieb und Schutz vor Fehlverhalten oder Missbrauch
- Integration und Zusammenarbeit
- Einbindung in größere Systeme über API-Keys
- Gemeinsame Entwicklung, Pflege und sinnvoller Austausch von Assistenten im Team
- Ausblick und zukünftige Entwicklungen
- App-Integrationen und erweiterte Verknüpfungen
- Rolle von KI-Assistenten in zukünftigen KI-Betriebssystemen
KI-Agenten als No-Code-Workflows realisieren (KIAGWF)
- Von der Idee zum Workflow
- Analyse und Auswahl geeigneter Unternehmensprozesse für KI-Automatisierung
- Unterscheidung linearer, verzweigter und agentischer Workflows
- Identifikation von Triggern, Datenquellen und Entscheidungspunkten
- Typische KI-Fähigkeiten in Workflows (LLM, Vision, Speech, Decision)
- Workflow-Blueprint & Planung
- Strukturierte Planung mit dem Workflow Blueprint Canvas
- Definition von Zielen, Triggern, Eingabedaten, KI-Schritten und Outputs
- Erstellung eines individuellen Flow-Diagramms als technische Blaupause
- Bewertung von Aufwand, Nutzen und Machbarkeit
- Umsetzung mit No-Code-Tools (am Beispiel n8n)
- Einführung in n8n: Aufbau, Nodes, Verbindungen und Variablen
- Schritt-für-Schritt-Erstellung eines AI-Flows
- Kombination klassischer Automatisierung mit KI-Modellen (z. B. GPT, Gemini)
- Umgang mit Daten, API-Keys und Logging
- Testing & Optimierung
- Validierung und Fehlersuche
- Human-in-the-loop und Qualitätskontrolle
- Skalierung und Weiterentwicklung produktiver Workflows
- Ergebnis aus dem Training
- Ein eigener, funktionsfähiger KI-Workflow-Prototyp
- Dokumentation durch Blueprint und Flow-Diagramm
- Praktische Grundlage zur Automatisierung von Unternehmensprozessen
- Die sechs Stufen der KI-Transformation
Zielgruppe
- Fach- und Führungskräfte, die KI strategisch, operativ oder organisatorisch einsetzen möchten
- Projektverantwortliche, Innovationsmanager:innen und Digitalisierungsbeauftragte
- Personen mit Interesse an KI‑gestützten Assistenten, Automatisierungen und effizienten Workflows
- Absolvent:innen der Ausbildung zum zertifizierten KI‑Manager oder Personen mit vergleichbaren Erfahrungen
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Unternehmensprozessen, Digitalisierung und digitalen Workflows
- Offenheit für Innovation, KI‑Technologien und Automatisierung
- Interesse an KI‑Anwendungen, datengetriebenen Entscheidungen und der Optimierung von Arbeitsabläufen
- Abgeschlossene Ausbildung zum zertifizierten KI‑Manager oder vergleichbare Erfahrungen
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
Abschluss
Nach Seminarabschluss erhalten Sie ein tecTrain-Teilnahmezertifikat.
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