Kombination verschiedener Modelltypen steht im Zentrum dieses Kurses, der speziell auf die Herausforderungen und Möglichkeiten der Integration von AIConsulting, KIConsulting, AIIntegration und KI-Integration zugeschnitten ist. Im Fokus stehen fortschrittliche Methoden zur Kombination und Orchestrierung multipler KI-Modelltypen - zum Beispiel LLM, GenerativeAI, RAG und AgenticAI - zur erfolgreichen Implementierung in Unternehmen. Sie setzen sich intensiv mit der Schnittstelle zwischen Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz und klassischen IT-Strukturen auseinander, inklusive APIs, Python-gestützter Automatisierung und No-Code-Lösungen wie n8n. Besonderer Wert liegt auf dem verantwortungsvollen Umgang mit ResponsibleAI, AIGovernance, AIEthik und den regulatorischen Anforderungen des EUAIACT. Das Kursformat fördert systematisches Verständnis für AIBusiness, KIStrategie und die Entwicklung effektiver AIUse Cases in der Digital Transformation.
Grundlagen von AIConsulting- AIConsulting und KIConsulting - Abgrenzungen, Gemeinsamkeiten und Synergien bei Modellkombinationen
- Einflüsse von Künstliche Intelligenz und Artificial Intelligence auf Geschäftsprozesse
- AIUse Cases für die Kombination von LLM, GenerativeAI und No-Code in typischen Unternehmensanwendungen
- AIBusiness-Anforderungen an Integration, Security und Compliance im Unternehmen
- Ethische Verantwortung, ResponsibleAI und AIGovernance im Alltag
- Einordnung des EUAIACT und regulatorische Rahmenbedingungen
- Roadmap zur Einführung von Multi-Modell-AI in die BusinessAI-Strategie
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Integration verschiedener KI-Modelle (LLM, RAG, GenerativeAI)
- Python, APIs und n8n als Basis für Automatisierung und effiziente Prozessketten
- AgenticAI-Architekturen - Möglichkeiten und Herausforderungen
- Klassische IT-Sicherheit angepasst für Künstliche Intelligenz-gestützte Systeme
- Datenschutz, Schnittstellen und Monitoring bei AIIntegration
- Performance-Überwachung, Skalierung und Ressourcenplanung in Multi-Modell-Umgebungen
- Entwicklung von Integrations- und Rollout-Strategien für vielfältige Modelltypen
Praktische Anwendung und Best Practices
- Laborübungen mit APIs, Python und n8n zur Verbindung unterschiedlicher Modelle
- Konfiguration von Multi-Modell-spezifischen Incident Response Workflows
- Implementierung von AIGovernance-Richtlinien im operativen Alltag
- Testing, Monitoring und Reporting für hybride AIUse Cases
- Kontinuierliche Integration neuer KI-Funktionalitäten in bestehende Systeme
- Fallbeispiele und Lessons Learned aus AIConsulting-Projekten
- Betriebsdokumentation und Überwachung in Multi-Modell-Landschaften
Monitoring, Optimierung und Governance
- Live-Monitoring von KI-Prozessen, Dashboards und Analyse-Tools für kombinierte Modelltypen
- KPI-Definition und Performanceindikatoren für AIIntegration und KI-Integration