Your Personal AI Assistant for Email, Calendar and Research Schulung

Dieses Live-Training mit Dozent in Schweiz führt Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungsniveau durch das Design und die Skalierung agentischer KI für die Geschäftsautomatisierung. Lernen Sie, Workflows zu mappen, Tools zu integrieren und praxisnahe Anwendungsfälle in Kundenservice, Lieferkette und Marketing aufzubauen, um eine messbare Wirkung zu erzielen.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Teilnehmerinnen und Teilnehmer auf Anfänger- / Mittelstufe- / Fortgeschrittenenniveau, die Künstliche Intelligenz im Projektmanagement und in agilen Methoden nutzen möchten, um von manueller Koordination zur datengesteuerten Orchestrierung zu wechseln. Diese Kategorie konzentriert sich darauf, Machine Learning und Large Language Models zu nutzen, um traditionelle "Engpässe" im Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) zu lösen. Durch den Einsatz von KI in Bereichen wie GitOps, Kapazitätsplanung und Anforderungsingenieurwesen können Organisationen eine höhere Präzision bei Prognosen erreichen und die Zeit für administrative Überlast signifikant reduzieren. Diese Methodik hilft Teams, sich auf hochwertige kreative Arbeit zu konzentrieren, während die KI die Komplexität der Datenverarbeitung und Szenarioplanung übernimmt.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die technischen Grundlagen von Transformern, LLMs und SLMs zu verstehen.
• KI-Tools kritisch anhand von Kosten, Latenzzeit, Datenschutz und Vendor-Lock-in zu bewerten.
• Fortgeschrittenes Prompt Engineering und RAG-Techniken für den professionellen Einsatz zu beherrschen.
• KI in den gesamten agilen Lebenszyklus zu integrieren, von der Ideenfindung und Backlog-Pflege bis zum Risikomanagement.
• Risiken im Zusammenhang mit KI-Ethik, Vorurteilen (Bias), Halluzinationen und dem "Model Collapse" zu identifizieren und zu mindern.
• "Modellbasiertes Problemlösen" auf komplexe Ingenieur- und Managementaufgaben anzuwenden.

Diese live geleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachpersonen auf Anfänger- / Mittelstufe- / Fortgeschrittenenniveau, die traditionelle architektonische Arbeitsabläufe in AI-native Prozesse transformieren möchten. Anstatt die Kreativität der Architekt:innen zu ersetzen, konzentrieren wir uns darauf, sie zu ergänzen – indem künstliche Intelligenz wiederkehrende Aufgaben übernimmt, die Konzeptfindung beschleunigt und administrative Lasten automatisiert. Der Workshop schliesst die Lücke zwischen rohen Skizzen und professionellen Präsentationen.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• In derselben Zeit, die zuvor für die Erstellung einer einzigen Variante benötigt wurde, 3-5 Konzeptvarianten zu generieren.
• Unabhängig hochwertige Bildnachbearbeitung an Renderings durchzuführen und damit auf externe Dienstleistungen für kleinere Korrekturen zu verzichten.
• Multimodale KI (Gemini/GPT) zur Analyse komplexer rechtlicher Bauvorschriften und technischer Dokumentation einzusetzen.
• Automatisierte administrative Workflows implementieren, um wöchentlich mehrere Stunden manueller Arbeit zurückzugewinnen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufstätige auf Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau aus verschiedenen Abteilungen, die lernen möchten, wie sie KI-Tools effizient für alltägliche Aufgaben nutzen können, um Zeit zu sparen und die Produktivität zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• KI-gestützte Tools identifizieren, die für verschiedene Aufgaben geeignet sind.
• Wiederkehrende Prozesse automatisieren, um die Workflow-Effizienz zu verbessern.
• KI für bessere Kommunikation, Berichterstattung und Entscheidungsfindung nutzen.
• Einen verantwortungsvollen und ethischen Umgang mit KI am Arbeitsplatz sicherstellen.

This instructor-led, live training in Schweiz is aimed at: Mixed teams from business and IT.

By the end of this training, participants will be able to:

• Find and prioritise AI use cases
• Build working prototypes in small teams
• Present results and next steps
• Take prototypes into the AI roadmap