Trainings

KI-Trainings, die nicht bei der Folie enden.

Modulare Formate für Teams und Führungskräfte – von den Grundlagen generativer KI bis zum AI Discovery Lab. Jedes Training ist der Einstieg in konkrete Umsetzung.

01 – Einstieg

Generative KI verstehen und im Arbeitsalltag einsetzen

Was ist Generative KI? Wie funktionieren Large Language Models, Transformer-Architekturen und Embeddings? In diesem Grundlagentraining vermitteln wir das nötige Verständnis, um KI-Tools sicher und datenschutzkonform im Arbeitsalltag einzusetzen – mit Hands-on-Übungen an realen Aufgabenstellungen.

Agenda

  1. Was ist Generative KI? – Grundlagen, Begriffe und Abgrenzung zu klassischer KI
  2. Wie funktionieren LLMs? – Transformer, Tokenisierung, Embeddings verständlich erklärt
  3. Die wichtigsten KI-Tools im Überblick – ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini & Co.
  4. Prompt Engineering Basics – klare Anweisungen, Rollen, Kontext und Output-Formate
  5. Datenschutz & Compliance – Was darf in den Prompt? Unternehmensrichtlinien und sichere Nutzung
  6. Hands-on: KI-gestützte Aufgaben aus dem eigenen Arbeitsalltag bearbeiten

Zielgruppe

Alle Fachbereiche

Teilnehmende

5–20

Format

Online / Präsenz

Dauer

6–8 Stunden

Sprachen

DE & EN

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02 – Fortgeschritten

Vom Prompt zum System – Chain-of-Thought, Tool Use und erste Agenten

Aufbauend auf den Grundlagen vertiefen wir fortgeschrittene Prompting-Techniken: von Chain-of-Thought über Few-Shot-Learning bis hin zu Systemanweisungen, Kontext-Engineering und dem Einsatz von Tool Use. Die Teilnehmenden arbeiten an eigenen Use Cases und lernen, wie aus einem einzelnen Prompt ein zuverlässiges System wird.

Agenda

  1. Chain-of-Thought & Tree-of-Thought – strukturiertes Reasoning für komplexe Aufgaben
  2. Few-Shot-Learning & In-Context-Learning – Beispiele als Steuerungsinstrument
  3. Systemanweisungen & Kontext-Engineering – konsistente Ergebnisse über Sitzungen hinweg
  4. Tool Use & Function Calling – LLMs mit externen Systemen verbinden
  5. Von Prompts zu Agenten – Architekturmuster für autonome KI-Workflows
  6. Hands-on: Eigene Use Cases als promptbasierte Systeme umsetzen

Zielgruppe

Mitarbeitende mit KI-Grundkenntnissen

Teilnehmende

5–15

Format

Online / Präsenz

Dauer

4–8 Stunden

Voraussetzung

Modul 1 oder vergleichbare Kenntnisse

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03 – Innovation

Innovationspotenziale identifizieren und erste Umsetzungsschritte ermöglichen

Im AI Discovery Lab arbeiten wir gemeinsam mit Ihren Fachabteilungen an konkreten KI-Anwendungsfällen. Vom strukturierten Brainstorming über die Bewertung im KI-Canvas bis zum ersten Blueprint für die Umsetzung – in 1,5 Tagen entsteht eine priorisierte Roadmap mit klaren nächsten Schritten.

Ablauf

Phase Beschreibung
1. Brainstorming Strukturierte Ideenfindung mit Fachabteilungen – Welche Prozesse, Aufgaben und Entscheidungen haben KI-Potenzial?
2. KI-Canvas Bewertung nach Impact, Machbarkeit und Datenreife – Priorisierung der vielversprechendsten Use Cases
3. KI-Blueprint Technische Lösungsskizze für die Top-Use-Cases – Architektur, Datenquellen, Tooling und erste Aufwandsschätzung
4. Agentische Umsetzung Erster funktionaler Prototyp oder Proof-of-Concept – direkt im Workshop oder als Folgeprojekt

Zielgruppe

Fach- und Führungskräfte

Teilnehmende

4–5

Format

Präsenz

Dauer

1,5 Tage + 4–5h Vorbereitung

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04 – C-Level

Neu

KI-Strategie für Entscheider:innen – technisches Verständnis ohne Buzzword-Bingo

Kompakt und auf den Punkt: Dieses Training gibt Geschäftsführung und Bereichsleitung ein belastbares technisches Grundverständnis von KI, ohne in Buzzwords abzudriften. Im Fokus stehen strategische Bewertungskompetenz, organisatorische Verankerung und die Fähigkeit, KI-Initiativen im eigenen Unternehmen fundiert zu steuern.

Agenda

  1. KI-Landscape: Was funktioniert heute wirklich – und was ist Hype?
  2. Technisches Grundverständnis: LLMs, Agenten, RAG – ohne Informatikstudium
  3. Strategische Bewertung: Wo hat KI den größten Hebel in Ihrem Unternehmen?
  4. Organisation & Governance: KI-Rollen, Verantwortlichkeiten und Richtlinien
  5. Make vs. Buy vs. Partner: Wann eigene Entwicklung, wann Standardlösung?
  6. Roadmap-Workshop: Erste Schritte und Quick Wins für Ihr Unternehmen definieren

Zielgruppe

GF / Bereichsleitung

Teilnehmende

5–12

Format

Präsenz / Online

Dauer

4 Stunden

Moderation

Anne Decker & Simon Müller

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05 – Expert

Neu

KI-Agenten bauen – von der Architektur zum autonomen System

Für technische Teams, die KI nicht nur nutzen, sondern bauen wollen: In diesem Workshop entwerfen und implementieren die Teilnehmenden einen funktionierenden KI-Agenten. Von der Architektur über Tool-Integration bis zum Deployment – mit aktuellem Stack und Best Practices aus unserer eigenen Produktentwicklung.

Agenda

  1. Agenten-Architekturen: ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent-Systeme
  2. Tool Use & Function Calling: APIs, Datenbanken und interne Systeme anbinden
  3. Memory & State Management: Langzeitgedächtnis und Kontextsteuerung
  4. Evaluation & Testing: Agenten systematisch testen und verbessern
  5. Deployment & Monitoring: Vom Prototyp zum produktiven System
  6. Hands-on: Eigenen Agenten bauen – von der Idee zum funktionierenden System

Zielgruppe

Entwickler:innen / Data Scientists

Teilnehmende

4–10

Format

Präsenz

Dauer

1–2 Tage

Voraussetzung

Python oder Modul 2

Trainer

Simon Müller

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06 – Multiplikatoren

Interne KI-Kompetenz aufbauen, die bleibt

Das KI-Promotor:innen-Programm bildet interne Multiplikator:innen aus, die KI-Wissen in ihre Teams tragen. In mehreren Phasen – von der initialen Schulung über ein betreutes Praxisprojekt bis zum Train-the-Trainer – entsteht nachhaltige, eigenständige KI-Kompetenz in Ihrem Unternehmen.

Programmphasen

Phase Dauer Beschreibung
Kickoff 1 Tag Grundlagen, Tool-Setup und erste Hands-on-Übungen
Praxisphase 4–8 Wochen Betreutes Praxisprojekt im eigenen Arbeitsumfeld mit wöchentlichem Coaching
Vertiefung 1 Tag Erfahrungsaustausch, fortgeschrittene Techniken und Ergebnispräsentation
Train-the-Trainer 0,5 Tage Didaktik und Materialien für die eigenständige Weitergabe an Kolleg:innen
Abschluss 0,5 Tage Zertifizierung, Feedback und Planung der internen Rollout-Strategie

Teilnehmende

3–8

Format

Blended

Dauer

3–6 Monate

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Weitere Module

Spezialisierte Formate auf Anfrage.

Compliance

EU AI Act Qualifizierung

Regulatorische Anforderungen des EU AI Act verstehen und im Unternehmen umsetzen. Risikoklassifizierung, Dokumentationspflichten und Governance-Strukturen für KI-Systeme.

Anfragen
Deep Dive

RAG & Wissensmanagement Deep Dive

Retrieval-Augmented Generation in der Praxis: Von der Datenaufbereitung über Embedding-Strategien bis zur produktiven Wissensplattform. Mit Architektur-Blueprints und Hands-on.

Anfragen
Individuell

Individuelle Workshops

Kein passendes Format dabei? Wir konzipieren maßgeschneiderte Trainings für Ihre spezifischen Anforderungen – von der Branchenvertiefung bis zum technischen Deep Dive.

Gespräch vereinbaren
Ablauf

So läuft ein Training ab

Von der ersten Anfrage bis zur Umsetzung – ein klarer, erprobter Prozess.

01

Erstgespräch

Wir lernen Ihr Unternehmen kennen, verstehen den Bedarf und empfehlen das passende Format.

02

Maßgeschneidertes Konzept

Agenda, Beispiele und Übungen werden auf Ihre Branche und Ihre konkreten Herausforderungen zugeschnitten.

03

Durchführung

Interaktives Training mit Hands-on-Anteil – kein Frontalunterricht, sondern gemeinsames Arbeiten.

04

Use Cases & Roadmap

Am Ende steht eine priorisierte Liste konkreter KI-Anwendungsfälle mit klaren nächsten Schritten.

05

Umsetzung (optional)

Wir setzen die identifizierten Use Cases gemeinsam um – vom Prototyp bis zum produktiven System.

Bereit, KI nicht nur zu verstehen – sondern einzusetzen?

Ob Training, Use-Case-Identifikation oder direkte Umsetzung – in einem kurzen Gespräch finden wir heraus, wo KI bei Ihnen den größten Hebel hat.

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