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Bot Administrator Schulung: KI-Agenten sicher betreiben

Bot Administrator: KI-Agenten strategisch planen, sicher betreiben, skalieren

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Wer Chatbots und Agenten im Unternehmen verantwortet, klärt Einsatzfälle, Architektur, Rechte, Überwachung und Betriebsmodell – und legt fest, wer eingreift, wenn das System falsch entscheidet.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Wer ist zuständig, wenn ein Unternehmensbot falsch entscheidet?

Ein Bot Administrator verantwortet Chatbots und Assistenzsysteme über ihren gesamten Lebenszyklus, von der Auswahl des Einsatzfalls über Architektur und Dialoggestaltung bis zu Betrieb, Kennzahlen und Stilllegung. Die Rolle sitzt zwischen IT, Fachbereich und Datenschutz und wird umso wichtiger, je mehr ein System nicht nur antwortet, sondern über Werkzeuge Tickets anlegt, Datensätze ändert oder Nachrichten verschickt. Dann braucht es jemanden, der Rechte vergibt, Freigaben organisiert und im Zweifel den Stecker zieht.

Das Seminar folgt den Aufgaben dieser Rolle. Sie ordnen Bot-Typen und Agentenkonzepte ein und grenzen sie von RPA ab, priorisieren Einsatzfälle nach Nutzen und Risiko, entwerfen Dialoge mit Eskalation zum Menschen, planen Integration, Deployment und Versionswechsel und richten eine Überwachung mit Kennzahlen, Transkriptauswertung und Management-Reporting ein. Programmiert wird nicht; Plattformen und Frameworks lernen Sie als Entscheidungsgrundlage kennen. Die Entwicklung eigener Agenten ist Gegenstand der Seminare zu Agentic AI, LangGraph und n8n.

Ein Schwerpunkt liegt auf Sicherheit und Governance: Rechte nach Least Privilege für jedes angebundene Werkzeug, Bestätigung vor Aktionen mit Außenwirkung, Schutz gegen Prompt Injection, Protokolle, die einer Prüfung standhalten, und ein Notfallplan, der regelt, wie ein Agent gestoppt wird. Anforderungen aus DSGVO und EU AI Act, etwa die Hinweispflicht für Chatbots, ordnen wir im Überblick ein, ohne eine Rechtsberatung zu ersetzen.

Durchgehend arbeiten Sie an einem Fall: einem Auskunftsassistenten für das Prüfungsamt einer Hochschule. Sie arbeiten den Einsatzfall aus, skizzieren die Architektur, konfigurieren einen Prototyp auf einer Low-Code-Plattform, legen Regeln und Kennzahlen fest, spielen einen Ausfall durch und stellen am Ende einen Rollout-Plan vor.

Ein Bot, der Fragen beantwortet, ist ein Kommunikationsprojekt. Ein Agent, der im Ticketsystem Felder ändert, ist ein Berechtigungsprojekt – und genau an dieser Schwelle fehlt in vielen Unternehmen die zuständige Person. Ich frage in Workshops deshalb zuerst nicht nach dem Modell, sondern nach dem Notausschalter: Wer darf den Agenten stoppen, wie schnell geht das, und wer liest danach die Protokolle? Stehen diese drei Antworten fest, verläuft der Rest der Einführung erstaunlich unspektakulär.

Was Sie danach können

  • Sie priorisieren Einsatzfälle für Bots nach Nutzen, Risiko und Datenlage und begründen die Auswahl.
  • Sie skizzieren Architektur, Datenflüsse und Integrationspunkte eines Agenten und bewerten Plattformen anhand von Kriterien.
  • Sie legen Rechte nach Least Privilege, Freigabepunkte und Eskalationspfade fest.
  • Sie definieren Kennzahlen und ein Management-Reporting für den laufenden Betrieb.
  • Sie erstellen ein Runbook mit Notabschaltung und spielen einen Vorfall durch.
  • Sie entwerfen ein Betriebsmodell mit klaren Zuständigkeiten zwischen IT, Fachbereich und Security.

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • IT-Verantwortliche und Betriebsteams, die Chatbots und Agenten im Unternehmen betreuen
  • Product Owner und Fachverantwortliche für Service- und Assistenzsysteme
  • Verantwortliche für Datenschutz, Informationssicherheit und Governance
  • Keine Programmierkenntnisse erforderlich
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Bot Administrator: KI-Agenten strategisch planen, sicher betreiben, skalieren

Rolle und strategische Einordnung des Bot Administrators
  • Aufgabenbild zwischen IT, Fachbereich, Datenschutz und Governance
  • Rollenmodelle: Bot Administrator, fachliche Agent Owner, Chief Agent Officer
  • Bot-Strategie aus Unternehmenszielen und Prozesslandkarte ableiten
  • Use Cases nach Geschäftsnutzen, Risiko und Datenlage priorisieren
  • Abgrenzung zu klassischer Automatisierung und RPA: wann feste Regeln besser sind
  • Wirtschaftlichkeit bewerten: Kosten je Gespräch, Modellkosten, eingesparte Bearbeitungszeit
  • Skalierbare Agentenlandschaft: Katalog aller Bots mit Zweck, Verantwortlichen und Risikoklasse
  • Stakeholder-Management und Einbindung in die Organisation
  • Schatten-KI erkennen: selbst eingerichtete Assistenten und persönliche Agenten wie OpenClaw
Use Cases, Architektur und Agentenlandschaften
  • Bot-Typen im Vergleich: regelbasierter Dialog, RAG-Assistent, werkzeugnutzender Agent
  • Typische Enterprise-Use-Cases: Kundenservice, IT-Support, HR-Auskunft, Wissenssuche
  • Architekturmuster: Router, Workflow mit Modellschritten, autonome Schleife
  • Datenflüsse und Integrationspunkte analysieren: welche Daten verlassen welches System
  • API-basierte Systemintegration aus Betriebssicht planen
  • Model Context Protocol (MCP) als Standard für die Werkzeuganbindung einordnen
  • Multi-Agenten-Systeme und Orchestrierung: Übergaben und Zuständigkeiten
  • Plattformen und Frameworks auswählen: Low-Code-Plattform, Agenten-Framework oder Eigenbau
  • Kriterienkatalog: Hosting, Datenstandort, Protokollierung, Rechteverwaltung, Kosten
  • Technische und fachliche Grenzen realistisch bewerten
Conversational Design und Agent Experience
  • Dialoge, die sich nicht wie Maschinen anfühlen: Sprache, Länge, Rückfragen
  • Personas und Interaktionslogik entwickeln
  • Eskalationspfade zum Menschen mit Übergabe des Gesprächskontexts gestalten
  • Prompt Engineering als operatives Handwerk: Systemanweisungen versionieren und testen
  • Dialogflüsse und Entscheidungsbäume dort einsetzen, wo Antworten verbindlich sein müssen
  • Umgang mit Unsicherheit: Rückfrage, Quellenhinweis oder Übergabe statt Raten
  • Mehrsprachigkeit und Kontextsteuerung
  • UX-Prinzipien für akzeptierte Bots: Erwartungen setzen, Grenzen offen benennen
  • Hinweis auf das KI-System im Dialog: Transparenzpflicht nach Art. 50 EU AI Act ab 02.08.2026
Technik, Integration und operativer Betrieb
  • Aufbau und Deployment von Bots und Agenten: Testumgebung, Staging, Produktion
  • Anbindung an APIs, Datenbanken und Services über eigene Dienstkonten
  • Logging, Monitoring und Observability: Gesprächsverläufe, Werkzeugaufrufe, Latenz
  • Traces nach den OpenTelemetry-Konventionen für generative KI auswerten (Status: in Entwicklung)
  • Versionsmanagement für Prompts, Modelle und Wissensbasis, Change-Prozess
  • Abkündigungen von Anbietern verfolgen, etwa das Ende der OpenAI Assistants API am 26.08.2026
  • Fehleranalyse: falsche Antwort, falsches Werkzeug oder falsche Daten unterscheiden
  • Skalierung und Performance: Lastspitzen, Rate Limits, Caching
  • Plattformbetrieb und Infrastruktur: Cloud, eigenes Rechenzentrum, lokale Modelle
  • End-to-End-Betrieb eines produktiven Bots: Bereitschaft, Runbook, Wartungsfenster
Sicherheit, Governance und Compliance
  • Bot-Security und Risikoanalyse mit den OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen (2025) und für agentische Anwendungen (2026)
  • Rollen- und Rechtekonzepte nach Least Privilege für Nutzer:innen und Werkzeuge
  • Governance-Modelle für Freigabe, Betrieb und Stilllegung von Bots
  • Human in the Loop als Kontrollmechanismus: welche Aktionen eine Bestätigung brauchen
  • DSGVO: Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitung, Löschfristen für Transkripte
  • EU AI Act im Überblick: Risikoklassen, Transparenz, KI-Kompetenz nach Art. 4 (2026 neu gefasst)
  • Schutz vor Missbrauch: Prompt Injection, Jailbreaks, Datenabfluss über Werkzeuge
  • Auditierbarkeit und Dokumentation: Entscheidungen, Versionen, Freigaben
  • Belastbare Richtlinien für Einsatz, Datenklassen und Verantwortlichkeiten
  • ISO/IEC 42001 und NIST AI RMF als Orientierung für ein Managementsystem
Monitoring, KPIs und kontinuierliche Optimierung
  • Leistungskennzahlen: Lösungsquote, Übergaberate, Antwortzeit, Kosten je Vorgang
  • Logs, Transkripte und Nutzerverhalten datenschutzkonform analysieren
  • Effizienz und Akzeptanz messen: Bewertungen, Abbrüche, Wiederkehr
  • Iteratives Prompt- und Workflow-Tuning mit Vorher-nachher-Vergleich
  • Testsätze mit erwarteten Antworten und automatischer Bewertung (Evals)
  • Schwachstellen und Engpässe identifizieren
  • Reporting-System für das Management: Wirkung, Risiken, Vorfälle
  • Qualitätssicherung im laufenden Betrieb: Stichproben, Freigabe von Änderungen
  • Autonomiegrade schrittweise erhöhen oder zurücknehmen
Organisation, Change und Enablement
  • Einführung planen: Pilotgruppe, Kommunikation, schrittweiser Ausbau
  • Mitarbeitende und Stakeholder schulen
  • Chancen und Risiken offen kommunizieren
  • Interne Kompetenzen und Rollenmodelle aufbauen
  • Schnittstellen zwischen IT, Fachbereich, Security und Betriebsrat
  • Widerstände und Akzeptanzprobleme ernst nehmen und bearbeiten
  • Skalierbares Betriebsmodell: zentrales Team und dezentrale Bot-Verantwortliche
  • Governance als gelebte Praxis: Review-Termine, Vorfallauswertung, Lernschleifen
Absicherung durch den Bot Administrator: Notabschaltung, Werkzeugrechte, Red Teaming
  • Notabschaltung je Bot und je Werkzeug einrichten, testen und im Runbook dokumentieren
  • Red Teaming vor jedem Release: Manipulationsversuche, Abfrage fremder Personendaten, Rollenwechsel
  • Schreibende Werkzeugaufrufe erst nach Bestätigung durch die Sachbearbeitung ausführen
  • Ausgabenlimit und Ratenbegrenzung je Bot gegen Kostensprünge und Endlosschleifen
  • Alarm bei auffälligen Mustern: gehäufte Übergaben, Abbrüche oder neue Werkzeugfehler
Praxisprojekt: Auskunftsassistent für das Prüfungsamt einer Hochschule
  • Use Case ausarbeiten: Fristen, Prüfungsanmeldung, Notenauskunft nur nach Anmeldung
  • Architektur und Datenintegration: Prüfungsordnung als Wissensbasis, Campus-System nur lesend
  • Prototyp auf einer Low-Code-Plattform konfigurieren, Regeln für Datenschutz und Übergabe hinterlegen
  • Monitoring und KPI-Tracking einrichten, Ausfall der Notenschnittstelle und Fehlauskunft simulieren
  • Lösung im Review vorstellen und einen Rollout-Plan für das Semester ableiten

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

Häufige Fragen zur Schulung

Gilt der Ab-Preis pro Person oder für die Veranstaltung?

Die 900 EUR netto sind der niedrigste Gesamtpreis für eine firmeninterne Veranstaltung mit bis zu drei Teilnehmenden. Größere Gruppen und einen anderen Umfang bieten wir individuell an. Der verbindliche Preis steht in Ihrem Angebot.

Können wir eigene Aufgaben einbringen?

Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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