Einbindung von KI-Funktionen in Produkte richtet sich gezielt an Fachkräfte, die Produkte und Prozesse durch AIConsulting, KIConsulting und AIIntegration transformieren wollen. Anders als klassische Künstliche Intelligenz-Weiterbildungen fokussiert sich dieses Modul auf die technische, organisatorische und ethische Einbindung von Artificial Intelligence, KI-Integration und AIUse Cases direkt in reale Systeme und Geschäftsprozesse. Durch die Kombination von LLM, GenerativeAI, ResponsibleAI und n8n-Automatisierungen zeigt dieser Kurs, wie Python, No-Code und APIs im Spannungsfeld zwischen AIBusiness und KIStrategie zur Anwendung kommen. Der spezielle Fokus auf RAG-Technologien, AIGovernance nach EUAIACT, sowie die Balance zwischen innovativem Produktdesign und Einhaltung ethischer Standards, machen dieses Angebot für Unternehmen, die Digitalisierung und Tech-Karriere voranbringen wollen, einzigartig.
Grundlagen von AIConsulting- Einführung in AIConsulting und KIConsulting - Begriffe, Hintergründe und praktische Relevanz
- Identifikation und Analyse von AIUse Cases im Business-Kontext
- Anforderungen, Frameworks und Governance aus dem Bereich Artificial Intelligence
- Einführung in AIEthik, ResponsibleAI und EU-Regulatorik (EUAIACT)
- Organisatorische Integration von KIStrategie und AgenticAI-Lösungen
- Transformationsprozesse und Digital Transformation durch Anwendung von AIBeratung
- Typische Fehlerquellen und Lessons Learned aus AIIntegration-Projekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Plattformen und Tools wie GenerativeAI, LLM, n8n, No-Code-Lösungen
- API-Management, Datenflüsse, Python-Integration und sichere Automatisierung
- Architekturkonzepte zur effizienten KI-Integration in bestehende Umgebungen
- Datenschutz, AIGovernance, Compliance und Sicherheitsmechanismen
- Cloud-Technologien und produktorientierte Deployment-Strategien
- Skalierbarkeit, Wartung und kontinuierliche AIOptimierung
- ResponsibleAI-technische Aspekte und Risikomanagement bei der Integration
Praktische Anwendung und Best Practices
- Aufbau eines AIUseCase anhand eines konkreten Produktbeispiels
- Umsetzung von Automatisierung mit n8n und Python
- Qualitätssicherung, Testing, Rollout sowie Update-Prozesse für KI-Lösungen
- Implementierung ethischer Leitlinien und AIGovernance im Produkt
- Best Practices für KIStrategie, Change Management und Dokumentation
Monitoring, Optimierung und Governance
- Monitoring von KI-basierten Produkten und Performancemessung
- Dashboarding, Reporting und Interpretation von KI-KPIs und Daten
- Incident Management, Security Assessments, Reporting an Stakeholder
- Ressourcenplanung, Budgetierung und BusinessAI-orientierte Weiterentwicklung
- Laufende Optimierung von KI-Integration und Einhaltung von ResponsibleAI-Regularien