Schulungsübersicht
Tag 1: Grundlagen und zuverlässiger Einsatz von GenAI
AI und GenAI im Überblick: Funktionsweise, Mehrwertgebiete und Grenzen
Praktisches Prompting: wiederverwendbare Prompt-Strukturen, klare Inputs, Constraints und Ausgabeformate
Iterationstechniken: Verfeinerung der Ergebnisse durch Feedbackschleifen und strukturierte Anweisungen
Output-Qualität und Verifikation: Checklisten, Cross-Checks, Annahmen, Nachvollziehbarkeit, Akzeptanzkriterien
Standardisierung von Deliverables: Vorlagen für technische Notizen, Zusammenfassungen, Berichte und Action Items
Dokumentation und Anforderungen: Entwurf, Überarbeitung, Strukturierung, Zusammenfassung sowie Change/Requirement-Writing
Verantwortungsvoller Einsatz und Datensicherheit: Vertraulichkeit, Schutz geistigen Eigentums, Governance-Prinzipien und Safe-Use-Regeln
Praxisübung mit realistischen, anonymisierten Szenarien
Tag 2: Angepasste Use Cases, Produktivität und Workflow-Integration
Analysen und Berichte: Umwandlung von Rohdaten in strukturierte Erkenntnisse und managementgerechte Zusammenfassungen
Problemlösung und Troubleshooting: KI-gestützte Root-Cause-Analyse und Aktionsplanung
Abteilungsübergreifende Kommunikation: Entscheidungsklarheit, Übergaben, Meeting-Notizen und Stakeholder-Alignment
KI als Copilot für Code und Automatisierung: sicheres Generieren und Überprüfen von Code-Snippets, Pseudocode und Testlogik
Beschleunigung der Wissensarbeit: Aufbau wiederverwendbarer Verfahren, interner Standards und Wissensdatenbank-Inhalte
Workflow-Integration: wiederholbare End-to-End-Prozesse von der Anforderung bis zum Deliverable mit Validierungsschritten
Prompt-Libraries und Checklisten: rollenbasierte Sammlungen zur Verbesserung von Konsistenz und Adoption
Capstone-Übung und 30-Tage-Adoptionsplan: jeder Teilnehmende erstellt anhand eines praktischen Falles einen wiederholbaren Workflow mit Quick Wins und einfacher Messbarkeit
Voraussetzungen
Diese Schulung richtet sich an Fachkräfte in Ingenieur-, Technik- und Operativabteilungen, die mit Dokumentation, strukturierten Prozessen, datenbasierten Entscheidungen und teamübergreifender Zusammenarbeit betraut sind. Sie ist geeignet für Spezialistinnen und Spezialisten sowie Teamleitungen, die ihre Produktivität und Output-Qualität im Alltag durch den Einsatz von Generative AI steigern möchten – ohne dass vertiefte Programmier- oder Data-Science-Kenntnisse erforderlich sind. Das Thema ist auch für operativ-supportende oder Business-Support-Rollen relevant, die häufig mit technischen Informationen interagieren und klarere, schnellere und konsistentere Ergebnisse liefern müssen.
Erfahrungsberichte (3)
Die umfangreiche Auswahl vorgestellter Tools
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung
Der Trainingsstil, die Qualität der Vorbereitung und der Fokus auf die wichtigsten und relevanten Punkte, gute Tipps, offene Beantwortung aller Fragen mit vollständigen Antworten, Bereitschaft zum Informationsaustausch – insgesamt das hohe Fachwissen des Trainers in Kombination mit der Trainingsmethode.
Teofil Laurentiu Sasu - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung
Fast alles!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung