AI Workflow Automation for Business Teams vermittelt spezifische Kompetenzen zur Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen mittels Artificial Intelligence und KIConsulting. Im Zentrum stehen die Integration von AIUse Cases, der zielgerichtete Einsatz von No-Code-Tools wie n8n sowie die Verbindung von Python-Skripting, APIs und GenerativeAI in realen Business-Workflows. Durch das Zusammenspiel von AIBusiness-Prozessen und AgenticAI-Lösungen fokussiert sich der Kurs auf skalierbare, KI-gestützte Automatisierung, die den individuellen Anforderungen moderner Teams entspricht. Sie beschäftigen sich umfassend mit ResponsibleAI, AIEthik, AIGovernance und dem aktuellen EUAIACT im Kontext betrieblicher Digitalisierung. Diese Weiterbildung hebt sich durch die systematische Vermittlung agentenbasierter Automatisierung und LLM-basierten Optimierungen für konkrete Geschäftsprozesse ab - anders als generische KI-Kurse.
Grundlagen von AIConsulting- AIConsulting, KIConsulting und die Übertragung auf Geschäftsworkflows
- Unterschiedliche Rollen bei AIIntegration und KI-Integration in agilen Teams
- Geschäftsrelevanz von Artificial Intelligence in der Unternehmenspraxis
- Strukturelle Einbindung von AIUse Cases in die Digital Transformation
- Überblick zu AIBeratung, externe vs. interne KI-Expertise
- Bedeutung von KIStrategie und ihrer Verankerung im Unternehmen
- Regulatorische Vorgaben inkl. EUAIACT, ResponsibleAI und AIEthik
Technologien und Implementierungsstrategien
- Konkrete Anwendung von No-Code-Tools, insbesondere n8n für Automation
- Python und APIs zur Anbindung externer Systeme
- Nutzung von GenerativeAI, LLM und RAG für Geschäftsprozesse
- Auswahl zwischen Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen für KI-Lösungen
- Systemarchitekturen für skalierbare Workflow Automation
- Vorgehen bei AIGovernance und technische Absicherung
- Workflow-Management-Tools zur Ressourcen-Optimierung
Praktische Anwendung und Best Practices
- Umsetzung von AIUse Cases im BusinessAI-Alltag
- praxisbezogene Automatisierungsaufgaben mit n8n und Python
- Integration von APIs, Monitoring-Tools und Dashboards für KPI-Messung
- Entwicklung von AgenticAI-Workflows und RAG-basierten Anwendungsfällen
- Umsetzung von AIGovernance und ResponsibleAI-Checklisten
Monitoring, Optimierung und Governance
- Etablierung kontinuierlicher Monitoring-Prozesse für Automation-Lösungen
- Reporting zu Automation-Performance und Business-KPIs
- Incident Response, Auditierung und regulatorische Anforderungen
- Optimierung bestehender KI-Prozesse unter Berücksichtigung der AIGovernance