Evaluating AI Technologies vermittelt präzise Kompetenzen in den Bereichen AIConsulting, KI-Integration und AIEthik, indem der Fokus auf die methodisch strukturierte Bewertung von Artificial Intelligence-Lösungen im AIBusiness-Kontext gelegt wird. Besonders hervorzuheben ist der direkte Vergleich aktueller LLMs und GenerativeAI-Systeme mittels realer AIUse Cases aus der Unternehmenspraxis. KIConsulting-Prozesse werden mit AgenticAI-Frameworks simuliert, die für Digital Transformation-Projekte und branchenspezifische KIStrategie maßgeblich sind. Exklusiv bietet dieser Kurs fortgeschrittene Einblicke zur Analyse von RAG-Ansätzen, den strategischen Einsatz von APIs (etwa mit Python, n8n, No-Code), sowie Governance-Anforderungen gemäß EUAIACT, um die Einhaltung internationaler ResponsibleAI-Standards sicherzustellen. Evaluating AI Technologies adressiert die KIImplementierung im Unternehmensumfeld, wobei Risiken, Limitationen und Chancen für Ihre Tech-Karriere einbezogen werden und sowohl Einsteiger als auch erfahrene Professionals angesprochen werden, die Weiterbildung gezielt im AIConsulting-Kontext suchen.

Grundlagen von AIConsulting
  • Erklärungen zentraler Begriffe: AIConsulting, KIConsulting, Artificial Intelligence und deren Bedeutung für die KIStrategie im AIBusiness
  • Regulatorische und technische Anforderungen an KI-Integration, Digital Transformation und AIUse Cases
  • Vertiefung zu ResponsibleAI, AIEthik und dem EUAIACT im globalen Kontext
  • Vorstellung typischer Rollen, Aufgaben und Strukturen in der AIBeratung
  • Bewertung von branchenspezifischen KIFrameworks und Standards
  • Analyse aktueller Marktentwicklungen zu LLM, GenerativeAI, RAG und AgenticAI
  • Lessons Learned und Best-Practices aus KIConsulting-Projekten
  • Identifikation neuer BusinessAI-Trends und deren Relevanz für die Tech-Karriere

Technologien und Implementierungsstrategien
  • Benchmarking moderner Methoden zur AIIntegration und KI-Integration in Unternehmen
  • Einsatz von APIs, Python, n8n, No-Code und Automation-Tools zur Skalierung von Künstliche Intelligenz
  • Entwurf sicherer, konformer Architekturen (inkl. Cloud und On-Premise)
  • Datenschutzkonzepte, AIGovernance und Stakeholder-Kommunikation
  • Performancemessung, Monitoring und Optimierung von AIUse Cases und Workflows
  • Risikomanagement und Compliance-Prüfung für sämtliche Artificial Intelligence-Lösungen
  • Erweiterung um branchenspezifische Anwendungsoptionen und neue KIStrategie-Trends

Praktische Anwendung und Best Practices
  • Entwicklung und Bewertung von KIWorkflows und AIUse Cases entlang realer Branchenszenarien
  • Umsetzung und Überprüfung von AIConsulting-Richtlinien mit Python, LLM, GenerativeAI sowie No-Code-Plattformen
  • Durchführung von Tests, Audits und Incident-Analysen zur Sicherung von ResponsibleAI
  • Anwendung von Change- und Workflow-Management-Methoden im KI-Umfeld