Von generativer KI zu agentischer Arbeit
- Was Claude Cowork von einem klassischen KI-Chat unterscheidet
- Vom Prompt zum Arbeitsauftrag
- Wie KI-Agenten Aufgaben planen und schrittweise bearbeiten
- Teilaufgaben und parallele Arbeitsströme: das Prinzip der Sub-Agenten und was es für die Ergebniskonsistenz bedeutet
- Geeignete Aufgaben erkennen: mehrstufig, dateibasiert, wiederholbar, überprüfbar
- Ungeeignete Aufgaben erkennen: unklare Zielbilder, hohe Fehlerkosten, fehlende Prüfbarkeit, rechtlich oder persönlich heikle Entscheidungen
- Claude Chat, Claude Cowork und Claude Code voneinander abgrenzen
- Chancen für Wissensarbeit, Organisation und Administration
- Menschliche Kontrolle als Bestandteil agentischer Prozesse
- Typische Einsatzszenarien im Unternehmensalltag
Übung: Aufgabenlandkarte, eigene Routineaufgaben sammeln und nach Agenteneignung sortieren
Claude Cowork kennenlernen und richtig konfigurieren
- Zugangsvoraussetzungen: kostenpflichtiger Plan, Desktop-App, Internetverbindung
- Bedienkonzept: Chat und Cowork teilen sich ein gemeinsames Eingabefeld — Umschalten statt getrennter Anwendungen
- Nutzung über Desktop, Web und Mobile; welche Funktionen wo verfügbar sind
- Wo die Arbeit tatsächlich stattfindet: Sessions laufen in einer isolierten Ausführungsumgebung auf Anthropic-Servern
- Warum die Desktop-App trotzdem gebraucht wird: lokaler Dateizugriff, Browsersteuerung, Computer Use
- Was die Isolation leistet — und was nicht: sie schützt den eigenen Rechner, begrenzt aber nicht, was Claude über gewährte Zugriffe sehen und tun darf
- Sessions und Arbeitskontexte verstehen
- Dateien und Ordner für Cowork bereitstellen
- Lokalen Dateizugriff gezielt einsetzen
- Berechtigungsmodi im Überblick: manuelle Freigabe, automatische Freigabe mit Sicherheitsprüfung, Freigaben überspringen
- Wann welcher Modus angemessen ist — und welche sensiblen Aktionen auch im Automatikmodus nachgefragt werden
- Löschschutz: Dateien werden nie ohne ausdrückliche Bestätigung dauerhaft entfernt
- Kontext gezielt begrenzen statt alles freizugeben
- Sichere Grundeinstellungen für produktives Arbeiten
Übung: eigenen Arbeitsordner anlegen, Berechtigungen setzen, erste einfache Aufgabe laufen lassen
Aufgaben statt Fragen: Prompting für KI-Agenten
- Warum klassische Chat-Prompts bei Agenten zu kurz greifen
- Outcome Based Prompting verstehen
- Ziele, Rahmenbedingungen und Ergebnisse formulieren
- Komplexe Aufgaben sinnvoll delegieren und sinnvoll zuschneiden
- Kontext und Referenzmaterial bereitstellen
- Qualitätskriterien für Ergebnisse vorab definieren
- Den Arbeitsplan des Agenten lesen und vor der Ausführung korrigieren
- Zwischenergebnisse kontrollieren und im laufenden Prozess nachsteuern
- Rückfragen des Agenten produktiv nutzen
- Wiederverwendbare Arbeitsanweisungen entwickeln
Übung: denselben Auftrag als Chat-Prompt und als Arbeitsauftrag formulieren und die Ergebnisse vergleichen
Dateien, Dokumente und Informationen intelligent verarbeiten
- Lokale Dokumente als Arbeitsgrundlage verwenden
- Unterstützte Dateiformate und ihre Grenzen
- Mehrere Dateien gemeinsam analysieren
- Informationen extrahieren, vergleichen und strukturieren
- Dokumentbestände zusammenfassen
- Aus Rohinformationen neue Arbeitsergebnisse erzeugen
- Recherche und lokale Unternehmensinformationen kombinieren
- Professionelle Ausgabeformate erzeugen: Tabellenkalkulationen mit funktionierenden Formeln, Präsentationen, formatierte Dokumente
- Entwürfe direkt im Ergebnis überarbeiten statt neu zu beauftragen
- Berichte, Briefings und Präsentationsgrundlagen erstellen
Praktisches Beispiel: Vom Informationschaos zum fertigen Management-Briefing
Kontext und persistentes Wissen aufbauen
- Warum Kontext über die Qualität eines Agenten entscheidet
- Globale Anweisungen: dauerhafte Vorgaben zu Rolle, Tonalität und Ergebnisformat für alle Sessions
- Ordnerbezogene Anweisungen: projektspezifischer Kontext, der beim Auswählen eines Ordners automatisch greift
- Wie der Agent diese Anweisungen im Verlauf selbst ergänzen kann — und warum das kontrolliert werden sollte
- Gute Anweisungen schreiben: konkret, prüfbar, knapp
- Unternehmenswissen sinnvoll strukturieren
- Kontext aktuell und überschaubar halten
- Grenzen und Risiken dauerhafter KI-Erinnerung
- Exkurs: CLAUDE.md als Kontextdatei in Claude Code, Gemeinsamkeiten, Unterschiede und wann eine gemeinsame Kontextquelle für gemischte Teams sinnvoll ist
Übung: eigene globale Anweisungen formulieren und an zwei Aufgaben testen
Claude Cowork mit Unternehmensanwendungen verbinden
- Das Prinzip von Connectors verstehen
- Model Context Protocol (MCP) als offener Standard für Werkzeuganbindung
- Verhältnis statt Gegensatz: MCP ist das Protokoll, Connectors sind die darauf aufsetzenden verwalteten Integrationen
- Externe Informationsquellen in Arbeitsabläufe integrieren
- Kalender, E-Mail, Dokumente und weitere Quellen kombinieren
- Daten aus unterschiedlichen Anwendungen zusammenführen
- Zugriffsrechte je Connector planen: nur lesen, schreiben mit Freigabe, blockieren
- Vertrauenswürdigkeit einer Anbindung bewerten, bevor Rechte erweitert werden
- Was beim Anbinden externer Quellen die Netzwerk- und Freigabeeinstellungen nicht abdecken
Praktisches Beispiel: Automatische Vorbereitung eines Meetings aus verschiedenen Informationsquellen
Projects für langfristige Arbeitskontexte einsetzen
- Wann aus einer Session ein Projekt werden sollte
- Projekte anlegen: neu aufsetzen, aus vorhandenem Projekt übernehmen oder bestehenden Ordner einbinden
- Dateien, Links und Hintergrundinformationen integrieren
- Projektkontext strukturiert aufbauen
- Project Memory verstehen und einsetzen
- Wichtige Einschränkung: Erinnerungen aus dem normalen Chat übertragen sich nicht in Cowork; innerhalb von Cowork wird Memory ausschließlich in Projekten unterstützt
- Wiederkehrende Aufgaben innerhalb eines Projekts bearbeiten
- Ergebnisse und Kontext über längere Zeit weiterentwickeln
- Typische Projektstrukturen für Marketing, Vertrieb, Recherche und Management
Übung: ein eigenes Projekt anlegen und mit Kontext befüllen
Skills: Claude wiederverwendbare Arbeitsweisen beibringen
- Was Skills von normalen Prompts und von Anweisungen unterscheidet
- Mitgelieferte Skills für Office-Formate und PDF nutzen
- Wiederkehrende Prozesse als Skill modellieren
- Aufbau eines Skills: Beschreibung, Auslöser, Arbeitsschritte, Ergebnisdefinition
- Negative Auslöser: festlegen, wofür ein Skill ausdrücklich nicht gilt
- Eigene Skills entwickeln
- Skill Creator praktisch einsetzen
- Skills gezielt aufrufen
- Skills testen, Fehler diagnostizieren und nachschärfen
- Unternehmensspezifische Standards in Skills überführen
Praktisches Beispiel: Einen individuellen Analyse- oder Reporting-Skill erstellen
Plugins und erweiterbare Cowork-Umgebungen
- Das Plugin-Konzept verstehen: Bündel aus Skills, Connectors und Sub-Agenten in einem Paket
- Plugins hinzufügen und verwalten
- Verfügbare offizielle Plugins für gängige Unternehmensanwendungen
- Skills und Plugins sinnvoll kombinieren
- Wiederverwendbare Funktionen organisieren
- Erweiterungen für unterschiedliche Aufgabenbereiche auswählen
- Abhängigkeiten und Berechtigungen beurteilen
- Plattformgrenzen kennen: Plugins mit lokalen MCP-Servern funktionieren nur über die Desktop-App
- Unternehmensinterne Standards berücksichtigen
- Vom persönlichen Werkzeugkasten zur strukturierten KI-Arbeitsumgebung
Live Artifacts und dynamische Arbeitsergebnisse
- Was Artifacts im Cowork-Kontext leisten
- Informationen visuell und strukturiert aufbereiten
- Datenquellen mit Artifacts verbinden
- Dynamische Dashboards erstellen
- Inhalte aus verbundenen Systemen aktualisieren
- Analyse und Darstellung miteinander kombinieren
- Managementinformationen kompakt verdichten
- Verfügbarkeit und Grenzen: Live Artifacts laufen über die Desktop-App; die Weitergabe innerhalb der Organisation ist Team- und Enterprise-Plänen vorbehalten
Praktisches Beispiel: Ein lebendes Informationsdashboard aufbauen
Wiederkehrende Arbeit automatisieren
- Von der manuellen Aufgabe zum wiederholbaren Workflow
- Geeignete Automatisierungskandidaten identifizieren
- Geplante Aufgaben anlegen, verwalten und auf Abruf starten
- Ausführung in der Cloud: geplante Aufgaben laufen unabhängig vom eigenen Rechner
- Wiederkehrende Recherche und Analyse automatisieren
- Regelmäßige Briefings vorbereiten
- Skills und Projekte mit geplanten Aufgaben kombinieren
- Ergebnisse kontrollieren und nachbearbeiten
- Automatisierung mit klaren Kontrollpunkten gestalten
- Warum das Anlegen geplanter Aufgaben bewusst eine ausdrückliche Freigabe erfordert
Browser und Desktop als Aktionsraum des KI-Agenten
- Die Werkzeughierarchie verstehen: zuerst Connectors, dann der Browser, der Bildschirm zuletzt — und warum diese Reihenfolge präziser und schneller ist
- Claude im Browser einsetzen
- Browserbasierte Aufgaben delegieren
- Webseiten und Webanwendungen in Workflows integrieren
- Computer Use und Desktop-Steuerung verstehen — derzeit im Status einer Research Preview und entsprechend zu behandeln
- Anwendungsbezogene Freigaben: Zustimmung je Anwendung, Sichtbarkeit des Vorgehens, jederzeitiger Abbruch
- Mehrstufige Abläufe über Anwendungen hinweg durchführen
- Aufgaben mobil starten, überwachen und umsteuern
- Kritische Aktionen und Freigaben absichern
- Autonomie sinnvoll dosieren statt maximale Kontrolle abzugeben
Ergebnisqualität sichern und Nutzung wirtschaftlich steuern
- Warum ein flüssiges Ergebnis noch kein richtiges Ergebnis ist
- Prüfstrategien für Agentenergebnisse: Stichprobe, Gegenrechnung, Quellenabgleich
- Nachvollziehbarkeit herstellen: Belege und Verweise auf Ausgangsdateien einfordern
- Typische Fehlerbilder erkennen: erfundene Details, veraltete Annahmen, stillschweigend geänderter Aufgabenzuschnitt
- Inkonsistenzen bei parallel arbeitenden Sub-Agenten
- Vier-Augen-Prinzip in agentische Abläufe einbauen
- Nutzungslimits verstehen: agentische Aufgaben verbrauchen deutlich mehr Kontingent als normaler Chat
- Warum der Automatikmodus mit Sicherheitsprüfung teurer ist als andere Modi
- Verbrauch beobachten und steuern; Arbeit sinnvoll bündeln
- Wann einfacher Chat die wirtschaftlichere Wahl ist
- Aufwand und Nutzen einer Automatisierung realistisch abschätzen
Sicherheit, Governance und verantwortungsvoller Einsatz
- Was darf ein KI-Agent sehen?
- Was darf ein KI-Agent verändern?
- Berechtigungen nach dem Prinzip minimaler Rechte vergeben
- Sensible Unternehmensdaten erkennen; Zugangsdaten und Geheimnisse konsequent aus Arbeitsordnern heraushalten
- Prompt Injection verstehen: warum Inhalte aus Dokumenten, Webseiten und Postfächern keine Anweisungen sein dürfen
- Datenabfluss als eigenes Risiko: die Kombination aus Lesezugriff und Internetzugang
- Netzwerk- und Zugriffseinstellungen bewusst konfigurieren
- Externe Systeme kontrolliert anbinden
- Menschliche Freigabepunkte definieren
- Fehler und unerwartete Agentenaktionen berücksichtigen
- Organisatorische Steuerung in Team- und Enterprise-Umgebungen: zentrale Freigaben, Protokollierung der Agentenaktivität, Auswertbarkeit für Compliance
- Datenschutz und Mitbestimmung im deutschsprachigen Raum: Auftragsverarbeitung, Speicherdauer, Löschung, Einbindung des Betriebsrats
- Leitplanken für den betrieblichen Einsatz entwickeln
Übung: Leitplanken-Entwurf für den eigenen Bereich
Vom Einzelwerkzeug zum persönlichen KI-Arbeitsplatz
- Chat, Cowork, Projects, Connectors, Skills, Plugins und Automatisierung zusammendenken
- Persönliche Arbeitsprozesse analysieren
- Wiederkehrende Aufgaben identifizieren und priorisieren
- Den passenden Autonomiegrad je Aufgabe bestimmen
- Ein eigenes Cowork-Setup konzipieren
- Quick Wins von komplexen Agentenprozessen unterscheiden
- Einen ersten produktiven Workflow entwickeln und im Seminar tatsächlich zum Laufen bringen
- Ergebnisse im Team teilen und Standards etablieren
- Persönliche Roadmap für den Transfer in den Arbeitsalltag erstellen
Abschlussübung: eigener Workflow, Live-Durchlauf, kollegiales Feedback
Zielgruppe
Wissensarbeiterinnen und Wissensarbeiter ohne Programmierkenntnisse: Fach- und Führungskräfte aus Organisation, Administration, Marketing, Vertrieb, Controlling, Recherche und Projektmanagement. Ebenso geeignet für IT-nahe Rollen, die den Einsatz im Unternehmen bewerten oder begleiten sollen.
Vorkenntnisse
Sicherer Umgang mit dem eigenen Rechner und Dateisystem. Erste Erfahrung mit einem KI-Chat (Claude, ChatGPT o. ä.) ist hilfreich, aber nicht zwingend. Keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Format und Dauer
Modular aufgebaut, individuell abstimmbar von einem Tag (Überblick und erste Quick Wins) bis zu einer Woche (vollständige Umsetzung inklusive eigener Skills, Automatisierungen und Governance-Konzept). Empfohlener Übungsanteil: mindestens 40 Prozent.
Technische Voraussetzungen
- Eigener Rechner (macOS oder Windows) mit installierter Claude Desktop-App
- Kostenpflichtiger Claude-Plan (Pro, Max, Team oder Enterprise) — Cowork ist in kostenlosen Plänen nicht enthalten
- Durchgehende Internetverbindung
- Nach Möglichkeit ein separater Übungsordner mit unkritischen Beispieldateien
Übergreifende Lernziele
Nach dem Seminar können die Teilnehmenden
- beurteilen, welche ihrer Aufgaben sich für agentische Bearbeitung eignen und welche nicht,
- Cowork sicher konfigurieren und Berechtigungen bewusst vergeben,
- Arbeitsaufträge ergebnisorientiert formulieren und Zwischenergebnisse kontrollieren,
- wiederkehrende Arbeit über Projekte, Skills und geplante Aufgaben verstetigen,
- Ergebnisqualität prüfen und Risiken im betrieblichen Einsatz einordnen.
Vor der "Claude Cowork in der Praxis: Vom KI Chat zum autonomen Arbeitsassistenten" - Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung + Weiterbildung
Gezielte Bedarfsanalyse
Wir beginnen mit einem präzisen Abgleich Ihrer Erwartungen und Bedürfnisse in einem Telefoninterview. Ihr Trainer wird auf dieser Basis ein perfekt zugeschnittenes Programm zusammenstellen, das nicht nur Ihr Wissen erweitert, sondern auch praktische Lösungsansätze für Ihre individuellen Herausforderungen bietet.
Bei uns nehmen Sie das Maximum an relevanten Informationen für sich selbst und Ihr Unternehmen aus dem "Claude Cowork in der Praxis: Vom KI Chat zum autonomen Arbeitsassistenten"-Firmenseminar mit und fühlen sich sowohl vor als auch nach der "Claude Cowork in der Praxis: Vom KI Chat zum autonomen Arbeitsassistenten"-Inhouse-Schulung bestens beraten.
Im kurzen Telefoninterview vor Ihrer "Claude Cowork in der Praxis: Vom KI Chat zum autonomen Arbeitsassistenten"-Inhouse-Schulung ermitteln wir Kenntnisstand, Bedürfnisse, Probleme und Fragestellungen der Teilnehmer. Auf dieser Grundlage bereitet Ihr Trainer ein perfekt auf Sie zugeschnittenes Firmenseminar vor. So erhalten Sie professionelle Handlungsempfehlungen sowie Tipps und Tricks aus Praxisbeispielen zu Ihren konkreten Fragestellungen.
Zudem haben Sie direkt die Möglichkeit, uns Ihre persönlichen Wünschen und Fragen mitzuteilen. Mit den zusammen erarbeiteten Informationen kann Ihr Trainer sich ein Bild über Ihre bisherige Arbeit verschaffen und Empfehlungen für Ihre Inhouse-Schulung vorbereiten.
Interaktive und Praxisnahe Lerninhalte
Im Seminar erwarten Sie interaktive Module, die praxisbezogene Tipps und Handlungsempfehlungen umfassen. Ihre persönlichen Fragen und Wünsche werden direkt einbezogen, um die Inhalte noch relevanter für Sie zu gestalten.
Nach der "Claude Cowork in der Praxis: Vom KI Chat zum autonomen Arbeitsassistenten" - Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung + Weiterbildung
Langfristige Unterstützung und Zertifizierung
Auch nach dem Seminar stehen wir Ihnen mit Rat und Tat zur Seite. Sie erhalten ein Zertifikat und können jederzeit Rückfragen stellen, um die Umsetzung des Gelernten in die Praxis zu erleichtern.
In Ihrem "Claude Cowork in der Praxis: Vom KI Chat zum autonomen Arbeitsassistenten"-Firmenseminar erhalten Sie konzentriertes Profi-Know-how direkt aus der Praxis. Häufig entstehen in der Nachbearbeitung des Gelernten Fragen. Auch in der Maßnahmenumsetzung gibt es zumeist noch einige Rückfragen. Hierzu stehen Ihnen unser "Claude Cowork in der Praxis: Vom KI Chat zum autonomen Arbeitsassistenten"-Trainer auch nach der Inhouse-Veranstaltung mit Rat und Tat zur Seite.
Zusätzlich zur Beratung erhalten Sie übrigens direkt nach dem Ende der "Claude Cowork in der Praxis: Vom KI Chat zum autonomen Arbeitsassistenten"-Inhouse-Schulung ein Zertifikat.