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Schulungsübersicht

Block 1 – Gemeinsame Grundlagen (Tage 1–2)

Tag 1 – Vormittag: Der menschliche Faktor bei der KI-Adoption
• Vertrauens- und Abhängigkeitskalibrierung: Wann KI nutzen, wann aufhören.
• Struktur der Teamvereinbarung (Auslöser / Aktion / Nachweis / Verantwortlicher).
• Rolle des Prompt-Curators: Validierung, Entscheidungsfindung, Freigabe. Plan für den Umgang mit KI-Vorfällen.

Tag 1 – Nachmittag: Einschränkungen, Risiken und Compliance
• Echte LLM-Fähigkeiten – Prompt-Risikovektoren: Injection, Datenleckage, Halluzinationen.
• Rechtsrahmen: DSGVO, EU-KI-Gesetz – Branchennormen (DICOM, HL7, HIPAA).
• Praxisübung: Übersetzung eines Domänenstandards in eine Prompt-Guardrail.

Tag 2 – Vormittag: Technische Architektur von Prompts
• Agentenarchitektur: Speicher, Kontext, Ziele – aus der Perspektive des Prompt-Designs.
• API-Integration und Domänendatenquellen, Multi-Agenten- und Prompt-Kettenschaltung.

Tag 2 – Nachmittag: Anatomie eines Unternehmens-Prompts
• Die 6 Ebenen: Rolle / Kontext / Einschränkungen / Domänenstandards / Format / Beispiele.
• Prompt-Hierarchie: System (unternehmensweit) – Domäne (Team) – Aufgabe (individuell).
• Demo: Dekonstruktion eines naiven Prompts, Neuaufbau. Team-Briefing für die Tage 3–5.

Block 2 – Co-Construction-Workshops (Tage 3–4–5)

Tag 3 – Entdeckung und Standardaudit

  • Parallele Teamworkshops: Architekten, Domänenspezifische Entwickler, Backend, QA.
  • Erfassung von Unternehmensstandards und -beschränkungen – Identifikation von cross-team-Konflikten.
  • Ergebnis Tag 3: Standards-Mapping + Priorisierungsmatrix für Auswirkungen/Aufwand.

Tag 4 – Design von Konventionen und Template-Erstellung

  • Namekonventionen, Versionierung, Tagsystem (Team, Domäne, Ziel-Tool).
  • Erstellung der ersten validierten Templates: TypeScript DICOM, Code-Review, QA-Tests, API
    Dokumentation.
  • Ergebnis Tag 4: 4+ operative Templates + Konventionen-Leitfaden.

Tag 5 – Zusammenstellung der Bibliothek, Governance und offizielle Übergabe

  • Bibliotheksorganisation, GitHub Copilot / Cursor / Integration der internen LLM-API.
  • Rolle des Prompt-Curators, Qualitätsmetriken, Team-Rituale, 30-Tage-Einführungsplan.
  • Endgültiges Ergebnis Tag 5: Dokumentierte Bibliothek v1.0 + Governance-Charta + 30-Tage-Plan.

Voraussetzungen

  • Abgeschlossene mindestens eine KI-Schulung (Einführung oder Fortgeschritten).
  • Technische Profile: Entwicklungserfahrung mit der Stack-Technologie des Unternehmens.
  • Managementprofile: Grundkenntnisse in KI-Tools (ChatGPT, Copilot usw.).
  • Unternehmensengagement: Aktive Teilnahme der Teamleiter an den Tagen 3–5.
  • Vorab-Vorgaben: Vorhandene Dokumentationen zu Standards (README, Coding-Guides).

Zielgruppe

  • Softwarearchitekten
  • Entwickler (domänenspezifisch, Backend, Frontend)
  • QA-Ingenieure / Code-Techniker
  • Teamleiter und Middle Manager
  • IT-Manager, Entscheider und KI-Projektverantwortliche
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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