- KI im Unternehmen: Definition von Potenzialen, Technologien & Herausforderungen / Effektive Prompting-Frameworks
- KI-Readiness & Unternehmensanalyse: KI-Reifegrad erfassen / Fragebogen zur Use-Case-Identifizierung / GAP- & SWOT-Analyse für KI-Projekte / Trends in der
- KI-Nutzung und Benchmarking
- Projekt-Implementierung & ROI-Ermittlung: Projektsteckbrief und Business Case Entwicklung / ROI-Berechnung für KI-Investitionen / Vendor Selection & Make-or-Buy-Entscheidungen
- Change-Management bei KI-Projekten: Menschliche Reaktionen auf Veränderung verstehen / Elemente für erfolgreiche Change-Strategien / Nachhaltigen Wandel bei KI-Einführung gestalten / Stakeholder-Management und Kommunikationsstrategien
- KI-Ethik & Governance: Definition von Ethik & Governance im KI-Kontext / Recht, Compliance, Bias, Fairness, Transparenz & Sicherheit / Der Governance-Baukasten für verantwortliche KI-Nutzung / Organisationsstrukturen und Verantwortlichkeiten definieren
Modul 2: KI-Agenten und Automatisierung
- Grundlagen & Typen von KI-Agenten: Definition & Architektur von KI-Agenten, Einsatzszenarien in Unternehmen, Produktivität & Automatisierung
- Copilot Studio & No-/Low-Code Entwicklung: Einführung in Microsoft Copilot Studio & Power Platform, Visuelle Agentenentwicklung ohne Programmierkenntnisse, FAQ-, Sprach-, autonome & Flow-Agenten
- Prompt Engineering & Agenten-Logik: Strukturierte Prompts für KI-Agenten (Identity, Self-Reflection, Iterative Refinement), Trigger, Aktionen, Variablen & Bedingungen im Agenten-Flow
- Debugging & Weiterentwicklung: Besonderheiten des KI-Debuggings (OODA-Loop Framework), Einsatz von LLMs als Debugging-Partner
- Tools, Flows & Trigger in Copilot Studio: Connector, Flow, Model Context Protocol, Integration externer Systeme & Datenquellen (Excel, SharePoint, APIs), unterschiedliche Trigger-Arten
- Agenten-Flows & Automatisierung: Aufbau & Komponenten von Agent-Flows, Praxis: Erstellung eines Agenten mit Flow, Trigger & Tool-Anbindung
- Multi-Agenten-Systeme & Orchestrierung: Unterschiede zwischen Single-Agent & Multi-Agent-Systemen (MAS), MAS-Strukturen, Best Praxisbeispiele
- Abschlussprojekt & Zukunftsperspektiven: Entwicklung eines voll funktionsfähigen KI-Agenten mit Business Use Case, Anwendung von Growth Mindset in der Agentenentwicklung
WAS DU VON UNS ERWARTEN KANNST:
- Vermittlung von aktuellem und praxisnahem Know-how
- Dozierende mit angewandter Berufserfahrung
- Praktische Übungen, Diskussionen und Tipps & Tricks der Dozierenden
- Teilnahmezertifikat und zusätzliche Zertifizierung durch eine Abschlussprüfung
- Individuelle Coachingstunde zur Orientierung bei der Jobwahl
- Auf Wunsch Verleih von Schulungsequipment, wie z. B. Laptop, Monitor, Kamera