KI Intensiv
Unsere Master Classes
KI verstehen, anwenden und strategisch einsetzen – mit unseren Master Classes.
Erfolgreiche KI-Einführung im Unternehmen und kritische Erfolgsfaktoren
€8906h
- Aufbau einer umsetzbaren KI-Strategie für Ihr Unternehmen
- Identifikation und Priorisierung konkreter Business-Use-Cases
- Integration generativer KI in reale Unternehmensprozesse und Strukturen
Professionelles Prompt Engineering als Produktivitätshebel im Unternehmen
€8906h
- Entwicklung steuerbarer Prompts für produktive Business-Anwendungen
- Praxisworkshops zur direkten Optimierung von Arbeitsabläufen
- Einsatz von Prompt-Techniken in Einkauf, Vertrieb, Marketing, HR und Finance
Praxisnahe KI-Agenten zum Effizienzgewinn und Wachstum
€8906h
- Entwicklung eigener KI-Agenten für operative Geschäftsprozesse
- Optimierung von Workflows durch Integration von Multi-Agent-Systemen
- Automatisierung ohne Programmieraufwand mit No-Code-Lösungen
Warum Sie teilnehmen sollten
Praxisorientierte Inhalte für Unternehmen
Unsere Master Classes bieten Ihnen fundiertes Wissen, das unmittelbar auf reale Geschäftsprozesse übertragbar ist. Anwendungsfälle aus verschiedenen Unternehmensbereichen sichern einen direkten Praxisbezug und erhöhen die Umsetzbarkeit im Alltag.
Strukturiertes Lernen mit direkter Umsetzung
Die Master Classes kombinieren kompakte Wissensvermittlung mit interaktiven Übungen. Sie entwickeln eigene Prompts und Use Cases, die direkt auf Ihre Unternehmensrealität abgestimmt sind – für schnellen Transfer und messbare Ergebnisse.
Aufbau strategischer KI-Kompetenz
Neben technischem Verständnis wird in den Master Classes gezielt die Fähigkeit vermittelt, generative KI strategisch einzusetzen. So befähigen Sie Ihr Unternehmen, KI nicht nur zu nutzen, sondern aktiv Wettbewerbsvorteile daraus zu entwickeln.
Umsetzungs-sicherheit und KI-Act-Grundlagen
In allen Master Classes werden die wesentlichen Anforderungen des EU AI Act vermittelt. Sie erfahren, wie Sie regulatorische Vorgaben in Ihre KI-Projekte integrieren und Compliance-Anforderungen von Anfang an zuverlässig berücksichtigen.
Erfolgreiche KI-Einführung im Unternehmen und kritische Erfolgsfaktoren
Düsseldorf oder Frankfurt am Main
Generative KI fundiert verstehen und unternehmensweit produktiv nutzen.
Diese Master Class vermittelt praxisnah und strategisch, wie Unternehmen das Potenzial generativer KI gezielt ausschöpfen. Die Teilnehmenden lernen, wie moderne Sprachmodelle funktionieren, wie sie über Prompt-Engineering und Agententechnologie gesteuert werden – und wie sie reale Prozesse, Analysen und Entscheidungsroutinen messbar verbessern.
Der Fokus liegt auf einem systematischen Einstieg in die professionelle Arbeit mit generativer KI. Die Agenda reicht von Grundlagenwissen und Tool-Anwendung über die Entwicklung eigener Prompts und Agenten bis hin zu konkreten Einsatzszenarien in Fachbereichen wie Einkauf, Produktentwicklung, Marketing, Vertrieb, Finanzen oder Qualitätssicherung.
Strategischer Einsatz von KI
Neben intensiven Übungseinheiten zur unmittelbaren Anwendung werden auch technologische, strategische und regulatorische Aspekte beleuchtet – inklusive Anforderungen des EU AI Act und Best Practices für die Unternehmensintegration.
Termine
Weitere Termine folgen in Kürze.
Begrüßung und Seminarstart
- Vorstellung des Programms und Ziele der Master Class
- Einordnung: Warum generative KI jetzt strategisch relevant ist
Grundlagen und Funktionsweise generativer KI
- Was LLMs wie ChatGPT leisten – und wie sie im Unternehmen eingesetzt werden
- Datenschutz in der Praxis: Umgang mit Unsicherheiten und rechtlichen Anforderungen
- Grenzen, Risiken und typische Missverständnisse im Umgang mit generativer KI
Professionelles Prompt-Engineering
- Aufbau, Wirkung und Struktur effektiver Prompts
- Generierung, Datenstrukturierung, Ideenentwicklung
- Umgang mit Halluzinationen: Identifikation, Korrektur, Prävention
- ChatGPT auf Unternehmensstil anpassen: Prompting mit Styleguides
Praxisnaher Einsatz in Unternehmensbereichen
- Einkauf: Vertragsanalysen, Rollenspiele, Vorbereitungen auf Verhandlungen
- HR: Profilbildung, KI-basierte Simulation von Bewerberprofilen
- Produktmanagement: Ideenentwicklung, User Feedback simulieren
- Marketing: Textbausteine, SEO-optimierte Inhalte, Alt-Texte
- Vertrieb: Einwandbehandlung, Account-Strukturen, Response-Simulation
- Controlling & Finance: Finanzdaten analysieren, kommentieren, verdichten
- Qualitätssicherung: Prozessanalysen, Regelwerke und Handbücher
Agentenbasierte Anwendungen entwickeln
- Digitale Personas für Simulation, Feedback und Interaktion erstellen
- Empathisches Prompting: Emotionale Wahrnehmung in PR, Produkt oder Sales
- Browsing- und Interview-Szenarien mit KI-gestützten Rollenmodellen
Datenanalytik mit generativer KI
- Daten auswerten, Trends erkennen, Hypothesen ableiten
- Kombination strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
- Analyse von Websites, Dokumenten und Datenbanken
Toolkompetenz und erweiterte Funktionen
- Arbeiten mit SearchGPT, Canvas und Deep Research
- Reasoning-Modelle verstehen und anwenden
- Einsatz praxistauglicher KI-Werkzeuge im Geschäftsalltag
KI-Agenten konzipieren und umsetzen
- Systemarchitektur von LLMs und Agenten verstehen
- RAG vs. Fine Tuning: wann welche Methode sinnvoll ist
- Unternehmensanbindung: API-Schnittstellen, Systemintegration
Eigenentwicklung von KI-Agenten
- Erstellung von Custom Instructions und zielgerichteten Agenten
- Entwicklung eigener GPT-Modelle mit/ohne interne Daten
- Performance-Tuning und Feedback-basiertes Agenten-Feintuning
Integration in reale Unternehmensprozesse
- Beispiele aus Fachbereichen und Branchen
- Function Calling, Threads, API-Anbindung (z. B. mit Zapier)
- GPTs als operative Helfer im Arbeitsalltag
Regulatorik, Governance und Compliance
- Anforderungen des EU AI Act kompakt erklärt
- Hochrisiko-KI, Kennzeichnungspflichten und Datenschutzanforderungen
- Aufbau von KI-Governance, Zieldefinition, Ressourcenplanung
Strategischer Rahmen für KI-Adaption
- Bewertung geschäftlicher Auswirkungen auf Prozesse, Produkte, Organisation
- Definition von Werttreibern, Priorisierung von Projekten
- Planung unter Berücksichtigung strategischer und operativer Ziele
Trends, Ausblick und Zukunftsszenarien
- Vergleich großer Modelle, Open Source vs. proprietär
- Aufstieg autonomer Agenten und KI-basierter Strukturen
- Neue Einsatzfelder und unternehmerische Potenziale
Preis
890€ p.P. zzgl. MwSt.
inkl. Verpflegung
Uhrzeit
10.00-16.00 Uhr
Professionelles Prompt Engineering als Produktivitätshebel im Unternehmen
Düsseldorf oder Frankfurt am Main
Professionelles Prompt Engineering als strategischer Vorteil im Unternehmen.
Diese interaktive Master Class richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die generative KI nicht nur verstehen, sondern gezielt in unternehmerische Abläufe integrieren möchten. Im Fokus stehen die professionelle Entwicklung und Anwendung von Prompts – als Kerntechnologie zwischen Mensch, Daten und KI.
Die Teilnehmenden erlernen ein strukturiertes Vorgehen für den Aufbau, das Testen und die Optimierung von Prompts. Dabei werden nicht nur Standardtechniken vermittelt, sondern auch Methoden für unternehmensspezifische Anpassungen, verhaltensgesteuertes Prompting und explorative KI-Nutzung im Geschäftsalltag.
Hands-on-Training für Unternehmen
Der intensive Praxisanteil verbindet Business-Szenarien mit technologischem Tiefgang – etwa zur Rolle von GPT in der Entscheidungsunterstützung, zur Integration in Workflows oder zur Konzeption domänenspezifischer Agenten. Zusätzlich werden regulatorische Fragen (EU AI Act, Compliance) eingeordnet.
Termine
Weitere Termine folgen in Kürze.
Einführung & Zielbild
- Kontextualisierung von Prompt Engineering als Schlüsselkompetenz der digitalen Wissensarbeit
- Erwartungsmanagement: Wo lohnt KI-Einsatz, wo (noch) nicht?
- Ziele und Relevanz für unterschiedliche Rollen im Unternehmen
Dynamik generativer Modelle verstehen
- Technische Grundlagen: Warum LLMs funktionieren – und wie sie denken
- Unterschiede zwischen Modellen: Basis-GPT, Fine-Tuned, Retrieval-enhanced
- Sprachmodelle vs. andere KI-Ansätze: Entscheidungshilfe für den Einsatz
Aufbau wirksamer Prompts – von der Absicht zur Wirkung
- Der „Prompt Frame“: Ziel, Format, Tonalität und Kontext korrekt definieren
- Prinzipien des responsiven Promptings: Wie man relevante, steuerbare Antworten erzielt
- Feedback-Design: Wie man KI zum Dialogpartner statt zum Antwortgeber macht
Prompt Engineering in unternehmerischen Kontexten
- Rollenbasierte Prompts: Wie Entscheider, Analysten oder Kundenberater arbeiten lassen
- Prototyping im Prompt-Baukasten: schneller Entwurf, iterative Verbesserung
- Beispiele für adaptive Prompts in Planung, Kommunikation, Analyse
Exploratives Arbeiten mit GPT
- Vom Prompt zur Hypothese: Wie GPT neue Fragestellungen generiert
- Strukturieren von Ideen, Clustern von Feedback, Entwerfen von Alternativen
- Denkprozesse beschleunigen, nicht automatisieren: GPT als „intelligente Assistenz“
Prompt-Audits & Risikobewertung
- Wie bewertet man die Qualität eines Prompts systematisch?
- Umgang mit Bias, Halluzinationen und semantischer Drift
- Prompt-Effektivität messen und verbessern
Entwicklung agentenähnlicher Routinen mit Prompts
- Prompt-Chaining: Komplexe Abläufe in sprachbasierte Abläufe übersetzen
- Zuweisung von Rollen, Zielen und Selbstreflexion an KI-Komponenten
- Steuerung von Prompt-Dialogen über APIs und Funktionsaufrufe
Business-spezifische Prompting-Szenarien
- Controlling & Reporting: automatische Voranalysen und Kommentierung
- Customer Service: Einwandbearbeitung, Segmentanalyse, Persona-Simulation
- HR & Recruiting: Profilchecks, Interviewfragen, Feedback-Spiegelungen
- Strategie & Innovation: Prompt-Gestützte SWOT-, Trend- und Risikoanalysen
Tools & Technologieintegration
- Überblick über Tools zur Prompt-Verwaltung, Testung und Versionierung
- Integration in Notion, Slack, Excel, interne Wissenssysteme
- Einführung in SearchGPT, DeepResearch, Reasoning Layer
Regulatorik und interne Kontrolle
- Überblick zu Anforderungen aus dem EU AI Act (Transparenz, Risikobewertung, Nachvollziehbarkeit)
- Prompt-Dokumentation als Teil von Governance
- Technische Kontrollpunkte (Versionierung, Logging, Kennzeichnung)
Interaktive Projektphasen
- Erstellung eigener Prompt-Use-Cases
- Validierung durch Partner, Feedbackrunden und Live-Verfeinerung
- Lessons Learned: Fehler erkennen, Transfer sichern
Abschluss & Transfer in die Praxis
- Zusammenfassung der methodischen Kernelemente
- Priorisierung von Einsatzfeldern nach Reifegrad und Nutzen
- Diskussion offener Fragen und Transferstrategien ins Unternehmen
Preis
890€ p.P. zzgl. MwSt.
inkl. Verpflegung
Uhrzeit
10.00-16.00 Uhr
Praxisnahe KI-Agenten zum Effizienzgewinn und Wachstum
Düsseldorf oder Frankfurt am Main
KI-Agenten produktiv einsetzen – für wirkungsvolle Automatisierung in Ihrem Unternehmen.
Diese Master Class vermittelt, wie Unternehmen KI-Agenten gezielt entwickeln und in die Automatisierung operativer Abläufe integrieren. Der Fokus liegt auf der konkreten Anwendung generativer KI in der Automatisierung: Von datengetriebenen Entscheidungen über digitale Assistenzsysteme bis hin zu intelligenten Workflows.
Teilnehmende lernen, wie KI-Agenten konzipiert, trainiert und in reale Unternehmensprozesse eingebettet werden – auf Basis von LLM-Technologie, modularer Promptsteuerung und No-Code-Architekturen. Begleitet wird dies durch strategische Use-Case-Planung, methodische Validierung und regulatorische Einordnung nach EU AI Act.
Optimale Automatisierung durch KI-Agenten
Ergänzt wird das Programm durch interaktive Übungen zur Erstellung eigener Agentenlösungen – inklusive CustomGPT, API-Steuerung und Frameworks wie CrewAI oder Autogen. Ziel ist ein sofort übertragbarer Kompetenzaufbau für den Einsatz von KI-Agenten im Unternehmensalltag.
Termine
Weitere Termine folgen in Kürze.
Seminarauftakt und Zielbild
- Einordnung von KI-Agenten im Kontext der digitalen Unternehmensarchitektur
- Was Automatisierung heute bedeutet – und wo Agenten neue Ansätze ermöglichen
- Überblick über Ziele, Module und Methodik des Seminars
Grundlagen und Architektur von KI-Agenten
- Wie KI-Agenten funktionieren: Von LLMs zur Agentenlogik
- Architekturentscheidungen: modulare Systeme, Prompt Chains, API-Integration
- Typen von Agenten: analytisch, beratend, operativ
Entwicklung und Steuerung intelligenter Agenten
- Zielorientiertes Agentendesign: Rollen, Aufgaben, Zugriffspunkte
- Steuerung über Custom Instructions und verhaltensgesteuerte Prompts
- Dynamische Anpassung: Kontexte erfassen, Output justieren
Use Case Mapping und Agenten-Strategie
- Methoden zur Use-Case-Identifikation: von Bottom-up bis Business Canvas
- Bewertungskriterien: Automatisierungspotenzial, Wirkung, Umsetzbarkeit
- Priorisierung, Pilotierung und schrittweise Einführung
Erstellen agentengestützter Routinen
- Entwicklung einfacher Agenten mit No-/Low-Code-Tools
- Einsatz von Make, Zapier, n8n & Microsoft Power Automate
- Kombination mit GPTs: Strukturierte Dialoge, Dokumentenverarbeitung, Triggerlogik
Multi-Agenten-Systeme verstehen und nutzen
- Was Multi-Agent-Frameworks leisten – und wo ihre Grenzen liegen
- CrewAI, Autogen, Swarm, ChatDev im Überblick
- Orchestrierung und Rollenverteilung im Unternehmenskontext
Integration in reale Prozesse und Workflows
- Beispiele aus Einkauf, Finance, Produkt, Vertrieb und HR
- Verbindung mit bestehenden Tools und Datenquellen
- Governance-Fragen: Transparenz, Monitoring, Fehlerhandling
Technische Umsetzungsbausteine
- API- und Function-Calling-Grundlagen für Unternehmensteams
- Threads, Speicher, Protokolle: wie Agenten intern operieren
- Prompt-Management und Teststrategien für langlebige Agenten
Compliance und regulatorischer Rahmen
- Der EU AI Act in der Praxis: Transparenz, Risikoklassifizierung, Dokumentation
- Anforderungen an unternehmensinterne Agenten-Nutzung
- Sicherheit, Datenschutz und Verantwortung im Automatisierungskontext
Anwendung, Feedback und Ausblick
- Interaktive Übung: Entwicklung eines agentenbasierten Use Cases
- Peer-Feedback, Optimierung, Transferdiskussion
- Markttrends, Technologieradar und Zukunftsstrategien
Preis
890€ p.P. zzgl. MwSt.
inkl. Verpflegung
Uhrzeit
10.00-16.00 Uhr