Vortrag · Webinar · vor Ort oder live online
Dauer: ab 1 Stunde | Preis: ab 150 EUR (Netto) | Termin: nach Vereinbarung
Vortrag + Webinar oder auch als Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung
Microsoft Copilot für Power Platform revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen digitale Lösungen entwickeln. Durch die Kombination von No-Code/Low-Code mit KI-Unterstützung können Sie Ihre Produktivität steigern, Entwicklungszeiten verkürzen und innovative Lösungen schaffen. Kontaktieren Sie uns für ein individuelles Beratungsgespräch oder um einen maßgeschneiderten Workshop für Ihr Unternehmen zu buchen. Machen Sie den ersten Schritt in Richtung einer effizienteren digitalen Transformation!
Dieser Vortrag bietet einen umfassenden Überblick über Microsoft Copilot für Power Platform und zeigt, wie dieses leistungsstarke KI-Tool die Art und Weise verändert, wie Unternehmen Apps, Workflows und Websites erstellen. Sie lernen, wie Copilot Ihnen hilft, schneller bessere Lösungen zu entwickeln und KI-Funktionen nahtlos zu integrieren - ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse. Mit praktischen Beispielen aus Power Apps, Power Automate, Power BI und Power Pages erhalten Sie die Werkzeuge, um Ihre digitale Transformation zu beschleunigen.
Sind Sie auf der Suche nach einer Veranstaltung, die genau Ihrem Bedarf entspricht? Einer Veranstaltung, welche nur Inhalte vermittelt, die Sie selbst gewählt haben und speziell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist? Dann sind Sie bei uns richtig!
Die Dauer richtet sich nach Ihren Vorstellungen und inhaltlichen Wünschen. Sie bekommen genau das, was Sie brauchen.
Die Preise verstehen sich bei Unternehmern gemäß § 14 BGB zzgl. MwSt.
Ihr Wunschtermin wird bei der Planung berücksichtigt.
Rufen Sie uns an, schreiben eine E-Mail oder nutzen das Kontaktformular.
Jetzt anfragen
Die Vorträge werden speziell auf Ihre Wünsche und Zielgruppen zugeschnitten und kombinieren fundiertes Fachwissen mit viel Interaktion und Praxisbezug in unterhaltsamer Weise. Begeisterung und Nachhaltigkeit sind garantiert.
Jetzt anfragen
Jeder Vortrag ist auch als Live-Online-Veranstaltung buchbar. Wir übertragen mit mehreren Kameras und einem digitalen Schnittplatz in perfekter Ton- und Lichtqualität. Zusätzlich unterstützen digitale Tools die Interaktion und Kommunikation.
Jetzt anfragen
Namhafte Unternehmen nutzen die Vorträge für Wissensaufbau, Entscheidungsfindung, Motivation und Begeisterung oder um Unternehmensziele deutlich und langfristig zu erreichen.
Jetzt anfragenPROCITEC GmbH
COMLINE Computer + Softwarelösungen AG
Hüttenwerke Krupp Mannesmann GmbH
Wir erweitern ständig unser Beratungsportfolio. Über 600 IT-, Online + Digital-Themen haben wir für Sie im Programm. Selbstverständlich lassen sich die einzelnen Themen kombinieren. So erhalten Sie genau die Beratung, die Sie wünschen und brauchen.
Mehr IT-, Online-, Digital-Beratungsleistungen anzeigen >>Mit AI assisted Work Management entscheiden Sie für jeden Arbeitsschritt zwischen Copilot, Power Automate und Agent, verbinden Planner, Teams, Outlook und SharePoint zu einem Arbeitsfluss und konzipieren einen eigenen Agent mit Quellen, Aktionen und Freigaben.
Praxis-Einstieg für Fachanwender:innen: Sie übergeben Claude Cowork eigene Routineaufgaben, vergeben Ordnerrechte bewusst, prüfen die Ergebnisse und machen wiederkehrende Arbeit mit Projekten, Skills und geplanten Aufgaben dauerhaft nutzbar.
Datenanalyse für die Praxis: Sie erstellen in Excel statistische Auswertungen – von Kennzahlen und Verteilungen über Korrelation und Regression bis zur Prognose – und nutzen Microsoft Copilot für Formeln und verständliche Erläuterungen.
Claude Code Intensiv: Sie entwickeln agentische KI-Systeme mit Agent SDK, orchestrieren Subagenten, gestalten Werkzeuge, Schemas und Gates und betreiben die Abläufe zuverlässig – mit Kontextmanagement und klaren Eskalationsregeln.
Sie richten Claude Cowork als Arbeitsplatz für delegierte Wissensarbeit ein – mit Ordnerrechten, Arbeitsaufträgen, Projekten, Skills, Plugins, Konnektoren und geplanten Aufgaben – und führen es mit Prüfregeln und Leitplanken im Unternehmen ein.
Für Führungskräfte in der Unternehmensleitung: Sie erkennen Chancen generativer KI und von KI-Agenten, entwickeln daraus eine KI-Strategie für Ihr Unternehmen mit Governance und Fahrplan und planen die Umsetzung so, dass Mitarbeitende den Wandel mittragen.
Moderne KI-Entwicklungsprozesse für die eigene Arbeit: Sie ordnen Aufgaben zwischen sich und intelligenten Assistenten neu, erweitern Ihre Werkzeuge mit MCP und Skills, koordinieren mehrere Agenten und sichern das Ergebnis ab.
Wer Chatbots und Agenten im Unternehmen verantwortet, klärt Einsatzfälle, Architektur, Rechte, Überwachung und Betriebsmodell – und legt fest, wer eingreift, wenn das System falsch entscheidet.
Generative AI von Grund auf: wie Sprachmodelle arbeiten, wie Sie ChatGPT für Text, Recherche, Daten und Bilder einsetzen und wie mit OpenAI-APIs, eigenen Daten, Agenten und lokalen LLMs eigene Anwendungen entstehen.
Sie betreiben lokale KI mit LM Studio und Ollama auf eigener Hardware, wählen Open-Weight-Modelle passend zu Aufgabe und Speicher und binden sie über OpenAI-kompatible Schnittstellen in Python- und JavaScript-Anwendungen ein.
Sie betreiben n8n und Ollama im eigenen Netz, wählen passende lokale Modelle für Ihre Hardware und bauen Workflows, die vertrauliche Dokumente auswerten, ohne dass Daten an einen Cloud-Dienst gehen.
Sie automatisieren wiederkehrende Berichte mit n8n: Daten aus Datenbanken, Tabellen und APIs abrufen, Kennzahlen berechnen, Auffälligkeiten von einem Sprachmodell einordnen lassen und den fertigen Report zeitgesteuert an die richtigen Empfänger:innen senden.
In unserem Blog finden Sie weitere spannende Artikel zu unseren Beratungsthemen und -leistungen. Da ist bestimmt etwas für Sie dabei.
Zum Blog >>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.
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.
Schluss mit Spielerei: Wer KI in der Softwareentwicklung nur als nettes Zusatz-Feature betrachtet, verschenkt enormes Potenzial. Dieser Artikel zeigt, wie Entwicklerteams mit Copilot, Claude, Codex, Cursor und Co. modernen Large Language Models nicht nur schneller coden, sondern auch bessere Architekturentscheidungen treffen, methodisch fundiert, sicherheitsbewusst und produktiv.
Der Artikel beschreibt mit der KI-Reifegrad-Matrix den Weg von punktueller KI-Nutzung zur autonomen Organisation. Anhand der Metapher des autonomen Fahrens werden fünf Reifegrade erläutert – von KI-Abwesenheit bis zur Vollautomation. Ergänzt wird das Modell durch acht Dimensionen in den Bereichen Infrastruktur, Organisation und Wertschöpfung. Der Beitrag zeigt, warum viele Unternehmen in frühen Stufen verharren, welche Risiken das birgt und wie eine systematische, messbare KI-Transformation gelingt.
Künstliche Intelligenz verändert die Softwareentwicklung grundlegend – allerdings anders als erwartet. Moderne KI-Systeme lösen hochkomplexe Spezialprobleme erstaunlich gut, scheitern jedoch häufig an einfachen Standardaufgaben. Der Artikel zeigt, warum diese umgekehrte Logik existiert, weshalb Entwickler KI aktiv führen müssen und wie sich ihre Rolle vom reinen Coder zum Architekten wandelt. Entscheidend ist nicht nur das KI-Modell, sondern das gesamte Ökosystem darum herum.
KI-Agenten gelten 2025 als nächste Automatisierungsstufe, doch die Realität bleibt deutlich hinter den Versprechen zurück. Studien, Benchmarks und Praxisberichte zeigen: Die Mehrheit der KI-Projekte scheitert, komplexe Agenten-Workflows sind unzuverlässig, und produktive Systeme anfällig für Fehler. Erfolgreich sind nur klar begrenzte Einsatzszenarien mit menschlicher Aufsicht. Der Artikel plädiert für realistische Erwartungen, Governance und technologische Demut.
