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Vortrag + Webinar inkl. Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung
Technische Führungskräfte benötigen ein grundlegendes Verständnis der Werkzeuge und Technologien, die ihre Teams zur Erstellung von Lösungen verwenden. In diesem rasanten Thema beginnen Sie am Anfang - mit den grundlegenden Konzepten und Begriffen der Künstlichen Intelligenz. Zuerst gehen Sie die Klischees - die Dinge, die "jeder kennt" über KI - durch und verwenden sie, um verschiedene Kernkonzepte zu erforschen. Als Nächstes werden Sie verschiedene Möglichkeiten zur Implementierung der KI untersuchen, darunter maschinelles Lernen, tiefes Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache. Schließlich werden Sie den KI-Marktplatz sowie aktuelle KI-Themen und -Risiken erkunden. Wenn Sie dieses Thema abgeschlossen haben, werden Sie ein praktisches, pragmatisches Verständnis des aktuellen Stands der Künstlichen Intelligenz haben, wie sie heute eingesetzt wird.
Künstliche Intelligenz (KI) gibt es überall - aber die Grundlagen werden oft missverstanden. In dieser kompakten Einführung erfahren Sie, wie KI heute eingesetzt wird – von klassischem maschinellem Lernen bis zu generativer KI –, welche Begriffe wichtig sind und wie der KI-Markt aussieht.
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Dieses Ebook "Künstliche Intelligenz (KI) enthüllt: Eine Schnelleinführung für technische Führungskräfte" bietet technischen Experten einen umfassenden Überblick über die Grundlagen, Anwendungen und ethischen Aspekte der KI. Von Definitionen bis zu aktuellen Markttrends werden alle wichtigen Themen behandelt. Es betont die Bedeutung von Ethik und Verantwortung in der KI-Welt. Eine unverzichtbare Ressource, um das Potenzial der KI zu verstehen und verantwortungsvoll einzusetzen.
In der heutigen Welt ist Künstliche Intelligenz (KI) überall präsent. Wir begegnen ihr in unseren Smartphones, Suchmaschinen, sozialen Medien und vielen anderen Aspekten unseres täglichen Lebens. Doch trotz ihrer omnipräsenten Existenz verstehen viele Menschen die Grundlagen der KI oft nicht richtig. Dieses Buch, "Künstliche Intelligenz (KI) enthüllt: Eine Schnelleinführung für technische Führungskräfte," hat sich zum Ziel gesetzt, dieses Missverständnis zu beseitigen und Ihnen in einer raschen und informativen Weise das aktuelle Geschehen in der Welt der KI näherzubringen.
Beginnen wir mit den Grundlagen. In diesem Kapitel definieren wir den Begriff Künstliche Intelligenz und erklären, was genau dahinter steckt. Wir werden uns von den Klischees und oberflächlichen Vorstellungen über KI verabschieden und stattdessen die tiefgehenden Konzepte und Anwendungen erkunden, die die KI wirklich ausmachen.
Ein wichtiger Unterschied in der Welt der KI ist der zwischen allgemeiner und eingeschränkter Künstlicher Intelligenz. In diesem Kapitel erfahren Sie, was diesen Unterschied ausmacht und wie sich die beiden Arten von KI voneinander unterscheiden. Wir werden uns auch mit den aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen in beiden Bereichen auseinandersetzen.
Maschinelles Lernen ist ein Schlüsselbegriff in der Welt der KI. In diesem Kapitel werden wir uns ausführlich damit beschäftigen, was maschinelles Lernen ist, wie es funktioniert und welche Arten von Algorithmen dabei zum Einsatz kommen. Sie werden verstehen, wie maschinelles Lernen in verschiedenen Anwendungen angewendet wird und welche Vorteile es bietet.
Um KI erfolgreich einzusetzen, benötigen Sie die richtigen Werkzeuge und Plattformen. In diesem Kapitel werden wir Ihnen eine Übersicht über die verschiedenen Plattformen und Frameworks für maschinelles Lernen geben. Wir werden ihre Vor- und Nachteile beleuchten und Ihnen helfen, die richtige Wahl für Ihre Projekte zu treffen.
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Der Markt für KI boomt, und es gibt eine Vielzahl von Unternehmen und Start-ups, die innovative KI-Lösungen entwickeln. In diesem Kapitel werden wir den aktuellen KI-Markt untersuchen, die führenden Unternehmen und Trends beleuchten und Ihnen helfen, den Überblick über diese aufstrebende Branche zu behalten.
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Mit "Künstliche Intelligenz (KI) enthüllt" erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Welt der KI, die Ihnen ein praktisches und pragmatisches Verständnis des aktuellen Standes der Künstlichen Intelligenz vermittelt. Egal, ob Sie technische Führungskraft sind oder einfach nur Ihr Wissen über dieses faszinierende Thema erweitern möchten, dieses Buch wird Sie auf eine spannende Reise in die Welt der Künstlichen Intelligenz mitnehmen. Lassen Sie uns gemeinsam eintauchen!
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Als Entwickler:in bauen Sie mit der Gemini API multimodale Funktionen in eigene Anwendungen ein – von Prompts und Modellparametern in Google AI Studio über strukturierte Ausgabe, Function Calling und Grounding bis zu Kontext-Caching und Live API.
Agentic AI in der Praxis: Sie entwickeln mit dem OpenAI Agents SDK und der Responses API Agenten, die Werkzeuge aufrufen, Aufgaben per Handoff weitergeben, durch Guardrails begrenzt sind und sich per Tracing und Evals überprüfen lassen.
Ein Workshop für Führungskräfte: Sie bereiten Besprechungen, Mitarbeitergespräche, Feedback und Entscheidungsvorlagen mit künstlicher Intelligenz vor, ordnen Ihren Arbeitstag damit – und wissen, welche Aufgaben Sie bewusst selbst erledigen.
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Praxistipps für Projektleitungen und KMU: Sie gewinnen die Geschäftsführung, planen Umstellung und Datenübernahme, kommunizieren mit allen Beteiligten, messen den Erfolg und nutzen Chat, geteilte Dokumente und KI im Arbeitsalltag.
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AutoGen Studio macht Multi-Agenten-Teams ohne Code greifbar: Sie entwerfen Agenten, statten sie mit Werkzeugen aus, testen sie im Playground und übertragen den Prototyp anschließend ins Microsoft Agent Framework, den Nachfolger des archivierten AutoGen.
Sie beschreiben die IT-Landschaft Ihrer Organisation mit Frameworks wie TOGAF und ArchiMate, senken Komplexität durch Standards und Konsolidierung und begründen, wie Sicherheit, Cloud und Betrieb ins Zielbild passen.
Sie verstehen, wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und Sprachmodelle zu ihren Ergebnissen kommen, wo sie sich irren und welche ethischen und rechtlichen Fragen daran hängen – ganz ohne Programmierkenntnisse.
Führung und Management in der Welt der künstlichen Intelligenz für CTO, CIO und IT-Leitung: Sie bauen ein KI-Portfolio mit belastbarem Business Case auf, stellen KI-Teams zusammen und organisieren Daten und Modellbetrieb mit MLOps.
Drei Tage für Beratungsunternehmen: Sie setzen generative KI vom Angebot bis zur Abschlusspräsentation ein – für Berichte, Ideen, Marktanalysen, Strategie, Excel-Modelle, Assistenten, Termine und Übersetzungen – und schützen dabei die Daten Ihrer Kunden.
Der EU AI Act im Überblick: Sie ordnen KI-Systeme den Risikoklassen zu, kennen die Pflichten von Anbietern, Betreibern, Importeuren und Händlern und planen die Umsetzung nach dem aktuellen Zeitplan der geänderten Verordnung.
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Dieselben Büroaufgaben in drei Assistenten: Sie vergleichen Ergebnisse, Datenschutz und Lizenzkosten von ChatGPT, Microsoft Copilot sowie Google Gemini und treffen eine begründete Auswahl für Ihr Team.
Sie nutzen ChatGPT oder Claude als Assistenz in jeder Projektphase: vom Projektauftrag über Planung, Statusbericht und Stakeholder-Kommunikation bis zu Lessons Learned – mit eigenen Vorlagen und geprüften Ergebnissen.
Generative KI im Geschäftsalltag gezielt einsetzen: Märkte und Wettbewerber mit Deep Research untersuchen, Wissen aus eigenen Unterlagen erschließen, Präsentationen, Bilder und Besprechungsnotizen erstellen – mit geprüften Quellen.
Sie bauen neuronale Netze mit PyTorch selbst auf – von Tensoren und Autograd über Dataset und DataLoader bis zum eigenen Trainings-Loop, der auf CPU und GPU gleichermaßen läuft.
In einem Tag verstehen Inhaber:innen und Geschäftsführung von KMU, was künstliche Intelligenz für Innovation und Wachstum leisten kann, finden passende Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen und planen die ersten Schritte.
Sie bewerten, wo datengetriebene KI im Marketing trägt – von Empfehlungen und Absatzprognosen über Chatbots und dynamische Preise bis zur Influencer-Analyse – und führen sie mit klaren Daten-, Rechts- und Erfolgsregeln ein.
Empowerment für die Generation 50+: Erfahrene Mitarbeitende arbeiten sicher mit E-Mail, Teams, Cloud-Ablage und KI-Assistenten, erkennen Betrugsversuche und bringen ihr Fachwissen in digitale Abläufe ihres KMU ein.
Künstliche Intelligenz hilft der Personalabteilung, Fluktuationsmuster zu erkennen, Zusammenarbeit sichtbar zu machen, Weiterbildung zu empfehlen und HR-Texte zu erstellen – Sie lernen, wie das mit Betriebsrat, DSGVO und KI-Verordnung gelingt.
Sie verstehen in kompakter Form, wie eine Blockchain Vertrauen ohne Mittelsmann herstellt – mit Hashwerten, digitalen Signaturen und Konsensverfahren – und wo die Technik bei Energie, Skalierung und Recht an Grenzen stößt.
Sie bewerten in der Praxis, wo Künstliche Intelligenz im Unternehmen betriebswirtschaftliche Entscheidungen verbessert, rechnen einen Business Case durch und führen ein KI-Vorhaben geordnet in einem Fachbereich ein.
Sie durchlaufen ein ML-Projekt einmal vollständig – von der Problemformulierung über AutoML und Designer in Azure Machine Learning bis zur überwachten Pipeline im Betrieb.
Sie wählen für Ihre Geschäftsidee die passenden No-Code-Werkzeuge – für Website, App, Shop, Mitgliederbereich und Automatisierung – und wissen vorher, was sie kosten, wovon Sie abhängig werden und was der Datenschutz verlangt.
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Vernetzte Geräte, Funkstandards, Plattformen und Dienste: Sie verstehen, wie ein IoT-System zusammenspielt, wählen Normen und Protokolle wie MQTT, Matter oder LoRaWAN passend aus und kennen die EU-Regeln für Sicherheit und Datenzugang.
Wie aus einem klassischen Produkt ein smartes wird: Sie verstehen IoT, digitalen Zwilling, Datenanalyse und KI, identifizieren den Wert für Kunden, entwerfen eine vernetzte Lösung und wählen ein tragfähiges Geschäftsmodell.
Mit Joget DX entstehen Prozess-Apps für Anträge, Freigaben und Fallbearbeitung – mit BPMN-Prozessen, Formularen, Fristen und Berechtigungen –, die Sie per Plugin erweitern, an Fachverfahren anbinden und im eigenen Haus betreiben.
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Sie führen Menschen durch die Einführung neuer Systeme und Arbeitsweisen – von der Bewertung der Veränderungsbereitschaft über Begeisterung und Beteiligung bis zu neuen Gewohnheiten, die auch nach dem Projektende tragen.
Mit Reifegradanalyse, SWOT, Business Model Canvas, digitalem Leitbild und einem bewerteten Initiativen-Portfolio gestalten Sie die digitale Transformation als steuerbaren Prozess – mit Roadmap und Personalentwicklungsagenda.
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Sie bestimmen, welche Kultur Ihr Unternehmen prägt, wählen einen Weg zur agilen Arbeitsweise, der an diese Kultur anknüpft, und erkennen die Fallstricke, an denen unternehmensweite Agilität häufig hängen bleibt.
Sie verstehen vorhandene Power-Virtual-Agents-Bots mit ihren Themen, Triggern und Konversationspfaden und führen sie nach Microsoft Copilot Studio – mit generativen Antworten, Wissensquellen, Tools, Kanälen und belastbaren Analysen.
Sie setzen Künstliche Intelligenz im IT-Betrieb dort ein, wo Monitoring-Daten den Ausschlag geben: Anomalien und Fehlerursachen erkennen, Auslastung vorhersagen, Alarmfluten bündeln und AIOps-Plattformen fundiert auswählen.
AI Builder macht Power Apps und Power Automate lernfähig: Sie arbeiten mit vorgefertigten Modellen, eigener Dokumentverarbeitung, Objekterkennung, Kategorieklassifizierung und Prompts und planen Genauigkeit, Prüfschritte und Credits von Anfang an mit.
Sie ordnen Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge, Robotik und Blockchain nach Reifegrad und Geschäftsnutzen ein, erkennen ihre Wechselwirkungen und leiten daraus Prioritäten für die digitale Strategie ab.
Welche Kundenprobleme Ihr Unternehmen künftig digital löst, ob Sie eine Plattform betreiben oder nutzen und wo KI einen Vorsprung schafft: Daraus entsteht eine digitale Strategie mit Business Model Canvas und Roadmap.
Sie binden Sprach-, Text-, Gesichts- und Bilderkennung in mobilen Anwendungen für iOS und Android ein und entscheiden begründet, ob ein Modell in der Cloud oder direkt auf dem Gerät läuft.
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Sie verstehen, was RPA leistet und wo seine Grenzen liegen, wählen geeignete Prozesse aus, rechnen Nutzen und Betriebskosten ehrlich durch und verankern die Automatisierung so, dass sie über das Pilotprojekt hinaus trägt.
Kompakt für Entscheider:innen in KMU: Sie unterscheiden Digitalisierung von digitaler Transformation, schätzen die digitale Reife Ihres Unternehmens ein, kennen die kritischen Erfolgsfaktoren und gehen mit einem Fahrplan für das nächste Jahr nach Hause.
In unserem Blog finden Sie weitere spannende Artikel zu unseren Beratungsthemen und -leistungen. Da ist bestimmt etwas für Sie dabei.
Zum Blog >>KI-Agenten schreiben, prüfen und betreiben Code. Was das für Entwickler heißt: Spezifikation, Architektur, Context Engineering und Schutz vor Prompt Injection.
Power Automate, Copilot Studio, Copilot Code oder GitHub Copilot? Wir erklären verständlich, welches Microsoft-Werkzeug für welche Aufgabe gedacht ist, wie sie zusammenspielen und worauf Unternehmen bei der Governance achten sollten.
KI verändert nicht mehr nur Texte, Bilder oder Recherchen, sie greift zunehmend direkt in unsere Arbeitsprozesse ein. Copilots unterstützen, Automatisierungen führen Regeln aus und Agents übernehmen eigenständig Aufgaben. Der Artikel zeigt, wie daraus AI-assisted Work Management entsteht und warum Unternehmen jetzt klären sollten, welche Arbeit künftig Menschen, Software und KI übernehmen.
KI kann Texte schreiben, Bilder erzeugen und Prozesse automatisieren, doch die Qualität steht und fällt mit der richtigen Steuerung. Genau hier beginnt Prompt Engineering. Die Weiterbildung zeigt praxisnah, wie Sie generative KI gezielt einsetzen, wirkungsvolle Prompts entwickeln, eigene GPTs erstellen und Workflows automatisieren. 100 % online, flexibel und in ca. 2,5 Monaten absolvierbar, mit Bildungsgutschein sogar bis zu 100 % förderbar. Machen Sie KI zu Ihrer beruflichen Chance!
KI-Agenten verändern die Softwarebranche grundlegend: Statt Werkzeuge bereitzustellen, übernehmen sie komplette Arbeitsaufgaben. Der Artikel zeigt, warum dieser Wandel das klassische SaaS-Modell ablöst, welche Geschäftsmodelle daraus entstehen und welche Workflows sich besonders eignen. Er erklärt den praxisnahen Einstieg über Pilotprojekte, transparente Tests und schrittweise Automatisierung. Entscheidend sind nicht Technologie oder Prompts, sondern reale Geschäftsprobleme, messbare Ergebnisse und Vertrauen der Kunden.
Der Artikel zeigt, dass Skepsis gegenüber neuen Technologien ein wiederkehrendes Muster der Geschichte ist. Anhand von Beispielen wie Telefon, Flugzeug, Internet, Smartphone und Cloud Computing wird deutlich, dass selbst renommierte Experten deren Erfolg häufig falsch eingeschätzt haben. Die aktuelle Kritik an Künstlicher Intelligenz folgt ähnlichen Argumentationsmustern. Obwohl KI heute noch Fehler macht, wird sie bereits produktiv eingesetzt. Der Beitrag plädiert deshalb für einen nüchternen, pragmatischen Umgang mit KI statt vorschneller Ablehnung.
Der Artikel erklärt verständlich die wichtigsten KI-Begriffe rund um ChatGPT, Claude und Gemini. Er zeigt, wann sich Projekte, Gems, Custom GPTs, Skills, Agenten, Plugins, Connectors, Loops und Subagenten sinnvoll einsetzen lassen und worin ihre Unterschiede liegen. Statt technischer Verwirrung liefert der Beitrag eine praxisnahe Entscheidungshilfe: Projekte organisieren Arbeit, Skills standardisieren Prozesse und Agenten automatisieren Aufgaben.
KI-natives Engineering verändert die Softwareentwicklung grundlegend: Künstliche Intelligenz wird vom Hilfswerkzeug zum zentralen Bestandteil des gesamten Entwicklungsprozesses. Statt Code selbst zu schreiben, orchestrieren Menschen KI-Agenten durch präzise Spezifikationen, Qualitätsprüfungen und Kontextsteuerung. Agile Methoden verändern sich hin zu "spec-driven" Ansätzen. Neue Werkzeuge, autonome Agenten und Plattformen beschleunigen Prozesse, verschieben jedoch den Engpass zur Qualitätskontrolle und Ergebnisbewertung.
KI-Telefonbots haben sich vom hölzernen Sprachmenü zum handelnden Assistenten entwickelt: Sie erfassen Leads, buchen Termine und entlasten Hotlines rund um die Uhr. Doch beim echten Verkaufen stoßen sie an Grenzen: spontane Sprache, Dialekte und beratungsintensive Verhandlungen bleiben Menschensache. In Deutschland entscheidet zudem oft nicht die Technik, sondern das Recht. Der vernünftige Weg beginnt klein, messbar und rechtssicher. Eine Einordnung zwischen Praxisnutzen und Hype.
Der Artikel zeigt, warum klassische Qualitätssicherung bei KI-Systemen nicht mehr ausreicht. Generative KI arbeitet probabilistisch statt deterministisch und liefert deshalb keine eindeutig reproduzierbaren Ergebnisse. Unternehmen müssen neue Ansätze wie AI Evaluations, Failure Modes und Golden Datasets etablieren, um Qualität, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit bewerten zu können. Kontinuierliche Evaluation wird damit zur zentralen Disziplin moderner KI-Produktentwicklung.
Die meisten Menschen nutzen KI 2026 noch wie eine Suchmaschine, dabei steckt weit mehr Potenzial in ChatGPT, Claude und Co. Das Fünf-Stufen-Modell zeigt den Weg vom Gelegenheitsnutzer zum Power-User: Projekte schaffen den Kontext, gute Prompts stellen die richtigen Fragen, Skills speichern bewährte Abläufe, Automatisierungen arbeiten im Hintergrund und Agenten verfolgen eigenständig Ziele. Der Schlüssel liegt nicht in besseren Eingaben, sondern in Struktur, und jede Stufe baut auf der vorherigen auf.
Der Erfinder von Claude Code hat 15 kaum bekannte Funktionen seines KI-Programmiertools enthüllt und damit unfreiwillig gezeigt, wie weit die stille Revolution in der Softwareentwicklung bereits fortgeschritten ist. KI-Agenten, die rund um die Uhr eigenständig Code prüfen und verbessern. Entwickler, die per Sprachbefehl vom Smartphone aus programmieren. Einzelne Personen, die dank Dutzender paralleler KI-Instanzen die Produktivität ganzer Teams erreichen. Was nach Zukunftsvision klingt, ist längst Realität: Claude Code steckt bereits hinter rund vier Prozent aller öffentlichen Software-Beiträge auf GitHub. Was das für die Branche bedeutet und warum es auch Nicht-Programmierer betrifft.
