Integrating AI into Legacy IT Landscapes richtet sich gezielt an IT-Fachkräfte, die KIConsulting, AIConsulting und die Integration von Artificial Intelligence in bestehende, komplexe Systemlandschaften meistern wollen. Das Besondere: Der Schwerpunkt liegt auf Herausforderungen beim Zusammenspiel von AIIntegration, Altsystemen und modernen Technologien wie LLM, GenerativeAI, Python, Automation und RAG in produktiven Infrastrukturen. Ausgehend von typischen Pain Points - etwa erhöhte Sicherheitsanforderungen, Kompatibilität sowie rechtliche Rahmen wie EUAIACT - wird Wissen vermittelt, das herkömmliche Digital Transformation- und Bootcamp-Angebote nicht abdecken. Aktuelle AIUse Cases und essentielle AIGovernance-Aspekte werden in BusinessAI-Kriterien eingeordnet und mit ResponsibleAI-Strategien verbunden.
Grundlagen von AIConsulting- AIConsulting und KIConsulting: Begriffsdefinitionen und Abgrenzungen zu klassischer IT-Architektur
- Nutzen und Risiken von AIIntegration in unternehmensrelevanten Legacy-Umgebungen
- Rollenstruktur: Schnittstellen zwischen IT, AIBeratung, Management und Fachabteilungen
- Organisatorische Anforderungen zur Implementierung von KIStrategie in klassischen IT-Landschaften
- Relevanz von Compliance (z.B. EUAIACT) und AIEthik im Integrationsprozess
- Industrierichtlinien und AIBestPractices für Systemmigration und Transformation
- Marktüberblick zu BusinessAI-Lösungen für Bestands-IT
- Typische Fehlerquellen und Lessons Learned aus realen Migrationsprojekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Plattformen und Tools für AIIntegration: Python, n8n, No-Code, APIs und AgenticAI
- Verbindungswege zwischen klassischen Backend-Systemen und modernen AI-Komponenten
- Implementierung sicherer Datenflüsse auf Basis von ResponsibleAI und Governance-Anforderungen
- Hybrid-Architekturen: Cloud, On-Premise und Multi-Cloud-Integration
- Kontinuierliche Automation und Performance-Optimierung von KI-Anwendungen
- Best-Practices für skalierbare Rollouts und produktives Deployment
- API-Security, Datenschutzkonzepte und technische Absicherung
Praktische Anwendung und Best Practices
- Szenarien für die KI-Integration mit Fokus auf n8n-Automation und LLM-Services
- Troubleshooting bei AIUse Cases: Von der Systemaufnahme bis zur Problembehebung
- Erstellung robuster Baselines und Absicherung von AI-getriebenen Workflows
- Projektdokumentation und Governance-Checklisten für die Steuerung von AIConsulting-Prozessen
- Überprüfung und Optimierung von KI-gesteuerten Betriebsabläufen
- Wartung und Change Management nach AIImplementierung
- Integration von BusinessAI und Stakeholder-Anforderungen
Monitoring, Optimierung und Governance
- Einsatz von KPIs und Dashboards für Überwachung von Künstliche Intelligenz-Anwendungen
- Monitoring-Lösungen speziell für hybride AI-Systeme im Legacy-Kontext