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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.

 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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