Schulungsübersicht
Tag 1: Workflows und der KI-Schritt
Einführung
- Wann automatisieren, wann einen KI-Schritt verwenden und wann einen Agenten einsetzen
- n8n im Kontext: Cloud und Self-Hosting sowie deren Auswirkungen auf Unternehmensdaten
n8n-Grundlagen
- Workflows, Knoten, Trigger und Ausführungen
- Übertragung von Daten zwischen Knoten durch Ziehen von Feldern, ohne Syntax einzutippen
- Ausführung lesen, um Probleme zu finden und zu beheben
Anbindung von Apps und Daten
- Webhooks und Formular-Trigger
- Knoten für Kalkulationstabellen, E-Mails und Kalender
- Anmeldedaten und Authentifizierung für externe Dienste
- Der HTTP Request-Knoten Schritt für Schritt
Der KI-Schritt
- Hinzufügen eines Modells zu einem Workflow
- Schreiben von Prompts für zuverlässige Ausgaben
- Strukturierte Ausgabe und automatische Korrektur von fehlerhaften Antworten
- Klassifizierung und Extraktion von Informationen aus E-Mails, Formularen und Dokumenten
Entscheidungen und Aktionen
- Verzweigungen mit If und Switch
- Genehmigungsschritte: Befragung einer Person, bevor eine Aktion ausgeführt wird
- Schreiben von Ergebnissen in eine Kalkulationstabelle und Senden von Benachrichtigungen
Praktikumsarbeit: Erster End-to-End-Workflow
- Von einer eingehenden Anfrage bis zu einem klassifizierten, protokollierten und weitergeleiteten Ergebnis
Tag 2: Agenten und Betrieb
Agenten
- Was ein Agent ist: Modell, Speicher und Werkzeuge
- Fester Workflow oder Agent: Auswahlkriterien
- Ermöglichung des Zugriffs eines Agenten auf Firmendokumente und Kalkulationstabellen
Aktive Agenten
- Werkzeuge zum Lesen und Werkzeuge zum Schreiben
- Regeln für System-Prompts: Pflichtfelder, keine erfundenen Daten, keine doppelten Datensätze
- Testen eines Agenten durch gezieltes Versuchen, ihn zum Scheitern zu bringen
Kanäle
- Chat-Oberfläche für den internen Gebrauch
- Anbindung des Agenten an einen Messaging-Kanal
Zuverlässigkeit
- Fehler-Workflows, Neustarts und Benachrichtigungen
- Protokolle und Ausführungshistorie
- Kontrolle der Modell- und Ausführungskosten
Daten und Datenschutz
- Was das Unternehmen verlässt, wenn ein Modell aufgerufen wird
- Self-Hosting und lokale Modelle: Demonstration durch den Dozenten
- Eine Checkliste zur Überprüfung mit dem IT- oder Rechts-Team
Aufbau von Workflows mit KI
- Bitten eines KI-Assistenten, einen Workflow-Entwurf zu erstellen
- Prüfung: Was jeder Knoten tut, woher die Daten stammen und was passiert, wenn sie leer sind
Finale Projekt und nächste Schritte
- Jeder Teilnehmer vervollständigt und präsentiert einen Workflow mit einem KI-Schritt und einem Agenten für seinen eigenen Prozess
- Wartungsplan und nächste Kandidaten für die Automatisierung
Lieferleistung: ein funktionierender Workflow mit einem KI-Schritt, einem Agenten, der an Unternehmensdaten angeschlossen ist, Fehlerbehandlung und einer Überprüfungsliste.
Voraussetzungen
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Sicherer Umgang mit Webanwendungen und Kalkulationstabellen
- Eine klare Vorstellung von einem wiederkehrenden Prozess in der eigenen Arbeit
Zielgruppe
- Fachleute in Geschäft, Betrieb und Kundenkontakt
- Teamleiter und Prozessverantwortliche
- Nicht-Entwickler, die Automatisierungen und KI-Agenten auf Unternehmensdaten aufbauen möchten
Erfahrungsberichte (3)
Starke Bestätigung dafür, dass aktuelle LLMs im richtigen Setup für Kundenprojekte einsetzbar sind.
Oliver Fromm
Kurs - Agentic AI for Enterprise Applications
Der Trainer ist geduldig und sehr hilfsbereit. Er kennt sich gut mit dem Thema aus.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Kurs - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Maschinelle Übersetzung
Die Mischung aus Theorie und Praxis sowie den Perspektiven auf hohem und niedrigem Niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Maschinelle Übersetzung
