Modul 1: Modelle, Werkzeuge und fortgeschrittene Arbeitsweise

• Modelllandschaft und Auswahl nach Aufgabe; Reasoning-Modelle, Multimodalität, Kontextfenster
• Kosten- und Verbrauchslogik der Anbieter
• Betriebsmodelle von Cloud über EU-Hosting bis lokal
• Fortgeschrittene Aufgabenstellung und Kontextgestaltung (Prompting)
• Arbeitsräume und Projekte strukturiert nutzen
• Recherche- und Analysewerkzeuge produktiv einsetzen
• Strukturierte Ausgaben für die Weiterverarbeitung
• Grenzen erkennen statt umgehen

Modul 2: Unternehmenswissen nutzbar machen

• Datenschutz, Dokumente und Datenquellen aufbereiten
• Aufbau von Wissensdatenbanken und das Prinzip der wissensgestützten Antwort (Retrieval-Augmented Generation, RAG)
• Zerlegung, Metadaten und Aktualisierung
• Berechtigungen und Rechtevererbung
• Antwortqualität messen und verbessern
• Typische Fehlerquellen bei Wissensbasen und wie sie sich vermeiden lassen

Modul 3: Assistenten, Agenten und Automatisierung bauen

• Eigene Assistenten und KI-Agenten in gängigen Plattformen konfigurieren (exemplarisch Microsoft Copilot und ChatGPT)
• Werkzeug- und Datenanbindung über Konnektoren, Schnittstellen (APIs) und offene Anbindungsstandards (MCP)
• Mehrstufige Arbeitsabläufe mit Automatisierungswerkzeugen abbilden und an Bestandssysteme koppeln
• Entscheidungspunkte mit menschlicher Freigabe setzen
• Fehlerbehandlung und Rückfallebenen
• Kleine Hilfswerkzeuge per Sprachanweisung erstellen: Beschreiben statt Programmieren
• Von der Einzelautomatisierung zum abgestimmten Zusammenspiel mehrerer Agenten

Modul 4: Qualität, Test und sicherer Betrieb

• Systematisch testen statt stichprobenhaft ausprobieren
• Bewertungskriterien und Testfälle aufbauen
• Fehlausgaben erkennen und begrenzen
• Angriffsflächen agentischer Systeme: eingeschleuste Fremdanweisungen (Prompt Injection), manipulierte Werkzeugausgaben, Datenabfluss
• Zugriffs- und Rechtekonzept
• Protokollierung und Nachvollziehbarkeit
• Rechtliche Leitplanken aus KI-Verordnung (EU AI Act) und Datenschutz für den Betrieb
• Kosten- und Lastkontrolle

Modul 5: Praxisanwendung

• Eigener Anwendungsfall von der Anforderung bis zum lauffähigen Piloten
• Abstimmung mit Fachbereich, IT und Datenschutz
• Dokumentation und Übergabe in den Betrieb
• Betreuung, Aktualisierung und Wirkungsmessung
• Präsentation der Lösung und Vorbereitung auf die Zertifizierung