Dieses Programm führt in den Einsatz von KI in geschäftlichen Kontexten ein und behandelt praxisnahe Anwendungen zur Unterstützung von Produktivität und Automatisierung der betrieblichen Prozessen.
Im Programm vermittelte Kerntechnologien:
LLMs: ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity
Google Sheets
KI-Produktivitätswerkzeuge: Fireflies.ai / Notta.ai / Grammarly
Automatisierungstools: n8n / Hostinger Horizons
Website-Builder: Hostinger Horizon / Firebase / Lovable.ai
KI-Coding-Assistenten: GitHub Copilot / OpenAI Codex / Claude Code
Kursablauf:
- Modul 1: KI-Kompetenz
Sprint 1: Einführung in die KI: Dieser Sprint vermittelt ein konzeptionelles und praktisches Verständnis der künstlichen Intelligenz (KI), wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Unterscheidung ihrer Fähigkeiten und Grenzen liegt. Die Teilnehmer untersuchen, wie große Sprachmodelle (LLMs) aufgebaut sind und trainiert werden, und gewinnen Einblicke in ihre zugrunde liegenden Mechanismen und ihre datengesteuerte Natur. Der Sprint fördert auch das kritische Bewusstsein, indem er die Unterschiede zwischen KI-generierten und von Menschen erstellten Inhalten untersucht. Darüber hinaus behandelt er wesentliche Aspekte der Sicherheit am Arbeitsplatz, der ethischen Nutzung und der Compliance im Umgang mit KI-Systemen. Schließlich entwickeln die Teilnehmenden Strategien für die gesunde und nachhaltige Integration von KI-Tools, um das Lernen, die Kreativität und die Produktivität zu verbessern.
Sprint 2: Prompten für beste Ergebnisse
Optimale Ergebnisse erzielen: Dieser Sprint vermittelt den Teilnehmern das Wissen und die Fähigkeiten, die sie benötigen, um mit generativen KI-Systemen zu interagieren und so effektiv optimale Ergebnisse zu erzielen. Er bietet einen Überblick über die aktuelle Modelllandschaft und verdeutlicht die Stärken, Grenzen und geeigneten Anwendungsbereiche verschiedener KI-Modelle. Die Lernenden beschäftigen sich mit den Prinzipien des Prompt Engineering und Context Engineering, um präzise, zielorientierte Anweisungen zu entwerfen, die die Modellleistung verbessern. Das Modul untersucht auch das Phänomen der KI-Halluzinationen und stellt evidenzbasierte Strategien zu deren Identifizierung und Minderung vor. Es werden fortgeschrittenere KI-Konzepte vorgestellt, darunter Retrieval Augmented Generation (RAG), Instruction Dilution und Model Context Protocol (MPC). Abschließend erkunden die Teilnehmer wiederverwendbare Prompt-Muster, die Effizienz und Konsistenz unterstützen.
Sprint 3: KI für die Erzeugung von Medien und Content
Der Sprint behandelt den Einsatz generativer KI zur Erstellung von Bildern, Präsentationen, Audio, Video und Sprache. Die Teilnehmenden arbeiten mit Bildgenerierung und -interpretation, Prompt-Entwicklung, Stilbeschreibung, Mehrbild-Erstellung sowie dem Vergleich von Generierungsmodellen und Bildbearbeitungs-Workflows. Ein strukturierter Präsentations-Workflow zeigt die Überführung von Ergebnissen in Folien; zudem werden technische Grenzen wie eingeschränkte Farbpaletten, Spillover-Effekte und fehlerhafte Textdarstellung analysiert. Weitere Inhalte sind Sprachinteraktion in Echtzeit, Musik- und Videogenerierung sowie rechtliche, ethische und gesellschaftliche Aspekte (u. a. Urheberrecht, Lizenzierung, Deepfakes).
- Modul 2: KI-Anwendungen in der Unternehmenspraxis
Sprint 1: KI für Produktivität und Tabellenkalkulation
Der Sprint behandelt den Einsatz von KI zur Steigerung der Produktivität in verschiedenen Geschäftsfeldern. Die Teilnehmenden analysieren Einsatzmuster im Agentenmodus, nutzen KI-Meeting-Assistenten zur Erfassung und Auswertung von Besprechungsdaten und wenden KI auf Datentabellen zur strukturierten Analyse an. Weitere Inhalte sind ein systematischer Korrekturlesungs-Workflow für Texte, der Einsatz und die Überprüfung von KI-Suchmaschinen sowie die beschleunigte Datenanalyse und -visualisierung in Excel und Google Sheets.
Sprint 2: Automatisierungen mit n8n und Website-Buildern
Dieser Sprint führt die Teilnehmer in die Automatisierung und No-Code-Entwicklung ein, die wesentliche Elemente moderner digitaler Arbeitsabläufe sind. Die Teilnehmer lernen Automatisierungsplattformen wie n8n kennen und erfahren, wie sie KI-gestützte Abläufe entwerfen und implementieren können, die eine Vielzahl von Anwendungen und Datenquellen miteinander verbinden. Außerdem beschäftigen sie sich mit der Verwendung fortschrittlicher Knoten für die komplexe Prozessautomatisierung und der Erstellung benutzerdefinierter Logik innerhalb visueller Schnittstellen. Darüber hinaus verwenden die Lernenden No-Code-Tools, um funktionale Webanwendungen und Websites zu erstellen, sodass sie mit minimalem Programmieraufwand automatisierte, KI-gestützte digitale Lösungen prototypisieren und bereitstellen können.
Sprint 3: KI und Python-Programmierung
Dieser Sprint bietet eine anwendungsorientierte Einführung in die Python-Programmierung im Kontext der KI-gestützten Entwicklung. Die Teilnehmenden werden mit der Arbeit in interaktiven Notebook-Umgebungen vertraut gemacht und lernen den Einsatz von KI-Codierungsassistenten zur Beschleunigung der Problemlösung, Fehlerbehebung und Codegenerierung. Das Konzept des "Vibecoding", das sich auf generative KI für intuitive, explorative Programmierung stützt, wird kritisch untersucht. Die Teilnehmenden lernen dessen Vorteile, Grenzen, potenzielle Fallstricke und Anwendungsmöglichkeiten im Kontext der Datenanalyse und Automatisierung kennen.