Phase 1: Grundlagen – KI-Kompetenz & strukturiertes Prompting
- Eine solide Grundlage in KI-Kompetenz aufbauen und verstehen, wie KI die moderne Arbeitswelt und digitale Transformation verändert.
- Strukturierte Prompting-Techniken erlernen, die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Ergebnissen messbar verbessern.
- Die Grundlagen von Governance und Datenschutz im KI-Einsatz kennenlernen.
Phase 2: KI-Daten-Grundlagen – Datenqualität & KI-gestützte SQL-Abfragen
- Sicher mit Daten arbeiten: Datenqualität, KPIs und Grundlagen der Datenmodellierung.
- Praktische Fähigkeiten in Tabellenkalkulation und SQL entwickeln – inklusive Natural-Language-to-SQL sowie KI-gestütztem Erstellen und Debuggen von Abfragen.
- Data-QA-Übungen und ein Vergleich von KI- und SQL-Ansätzen zur Vertiefung.
Phase 3: Unternehmensintegration & Knowledge Engineering
- KI-Systeme über Knowledge Engineering und RAG-Konzepte in Unternehmensumgebungen integrieren – strukturiert über ein RAG-Canvas.
- Mit sicheren APIs und Webhooks arbeiten und Prinzipien der KI-Governance in praktischen Szenarien anwenden.
- Logging, Monitoring und Agent-Sicherheit behandeln, gefolgt von Konsolidierung und Peer-Review.
Phase 4: Low-Code-Automatisierung & prozessorientiertes Denken
- Geschäftsprozesse mit Low-Code-Werkzeugen wie n8n in automatisierte Workflows übersetzen.
- End-to-End-Workflows entwickeln und optimieren, Best Practices über Peer Reviews verankern.
- Governance im Automatisierungsdesign berücksichtigen – bis zu Testing, Deployment und Portfolio-Präsentation.
Phase 5: KI-gestützte Analyse & KPI-gesteuerte Erkenntnisse
- Analysefähigkeiten durch KI-gestützte SQL-Optimierung und vertiefte KPI-Analysen erweitern.
- Interaktive Dashboards mit Power BI oder Metabase erstellen und Erkenntnisse KI-gestützt validieren.
- Daten verständlich kommunizieren: KI und menschliches Storytelling verbinden und KPI-zu-Automation-Lösungen entwerfen.
Phase 6: Capstone & Karrierevorbereitung
- Im Capstone-Sprint das gesamte Wissen auf eine praxisnahe Herausforderung aus KI, Daten und Automatisierung anwenden.
- Enablement- und Train-the-Trainer-Sessions, um das Gelernte im Unternehmen weiterzugeben.
- Kompetenz-Assessment zum EU AI Act und abschließendes Arbeitsmarkt-Briefing.
