KI-Schulung · Workshop-Module · Track A, B & C

Drei Tracks. Zwölf Module. Eine Logik.

KI-Schulung und KI-Workshops für Unternehmen in Nürnberg, Erlangen und Fürth: Jeder Track ist auf eine Zielgruppe zugeschnitten – in Sprache, Tiefe und Handlungskonsequenz. Module sind frei kombinierbar; jeder Track dauert 4 Stunden und ist als Halbtags-Angebot konzipiert.

Für Führungskräfte Für Fachkräfte Für Entwickler

KI-Schulung in Nürnberg, Erlangen und Fürth.

Die Module sind für Unternehmen in der Metropolregion Nürnberg gedacht, die ihre Führungskräfte, Teams oder Entwickler mit fundiertem KI-Wissen weiterentwickeln wollen.

Für operative Teams lassen sich die Inhalte auch als ChatGPT-Workshop mit Fokus auf Prompting, Tool-Auswahl und produktive Anwendung zuschneiden. So entsteht eine KI-Schulung, die eng am tatsächlichen Arbeitsalltag bleibt.

Typische lokale Anfragen sind ein KI-Workshop in Erlangen für Fachabteilungen, ein KI-Workshop in Fürth für operative Teams oder ein ChatGPT-Workshop in Nürnberg für produktiveres Arbeiten mit generativer KI.

A
Strategisch · Führungskräfte & Entscheider

Fundierte Entscheidungen treffen.

Für Geschäftsführung, C-Level und Führungskräfte. Kein technisches Vorwissen erforderlich. Dauer: 4 h pro Track (Halbtags-Angebot).

A1

KI-Landschaft & Orientierung

Der KI-Markt ist unübersichtlich: Dutzende Anbieter, monatliche Releases, widersprüchliche Versprechen. Dieses Modul schafft Ordnung. Sie lernen die relevanten Modellklassen und ihre tatsächlichen Stärken kennen und verstehen, warum sich der Markt so schnell bewegt – und was davon Substanz hat.

  • Marktüberblick: Wer sind die relevanten Akteure?
  • Modellklassen und ihre Anwendungsfälle
  • Hype vs. Substanz: Einordnungsrahmen
  • Lernziel: Fundierte KI-Investitionsentscheidungen
A2

EU AI Act & Governance

Ab August 2026 greifen die High-Risk-Pflichten des EU AI Act vollständig. Für Unternehmen mit KI in HR, Kreditvergabe oder kritischer Infrastruktur entsteht direkter Handlungsdruck. Dieses Modul erklärt, was von wem konkret zu tun ist.

  • Risikoklassen und Pflichten im Überblick
  • Zeitplan und konkrete Handlungsfristen
  • Governance-Strukturen aufbauen
  • Lernziel: Compliance sicherstellen, Haftungsrisiken kennen
A3

AI-native Prozessgestaltung

Der echte Hebel liegt in Prozessen, die von Anfang an auf KI ausgelegt sind. Dieses Modul gibt Führungskräften das Framework, um solche Prozesse zu identifizieren und zu gestalten.

  • Framework: Welche Prozesse profitieren von KI?
  • Change-Management und Akzeptanz
  • KI im Unternehmen strukturiert verankern
  • Lernziel: Konkrete KI-Strategie für Ihre Organisation
A4

KI und der Arbeitsmarkt

39 % der heutigen Kernkompetenzen werden sich bis 2030 wandeln (WEF). Dieses Modul hilft Führungskräften, die Entwicklungen nüchtern einzuschätzen und proaktive Personal- und Bildungsstrategien zu entwickeln.

  • Empirische Daten: Was sagen Studien wirklich?
  • Betroffene Berufsfelder und Tätigkeiten
  • Upskilling-Strategien für Ihr Unternehmen
  • Lernziel: Proaktiv statt reaktiv beim Arbeitswandel
B
Operativ · Fachkräfte & Teams

Im Tagesgeschäft produktiv arbeiten.

Für digitale Wissensarbeiter in allen Bereichen. Geringes bis mittleres technisches Vorwissen genügt. Dauer: 4 h pro Track (Halbtags-Angebot).

B1

Prompt Engineering

ChatGPT ist im Einsatz, aber die Ergebnisse sind oft inkonsistent. Der Unterschied liegt fast immer in der Qualität der Eingabe. Dieses Modul vermittelt die Prinzipien, die aus einem KI-Tool ein verlässliches Arbeitsmittel machen.

  • Grundprinzipien effektiver Prompts
  • Rollen, Kontext, Format, Beispiele
  • Typische Missverständnisse in der Nutzung von KI
  • Lernziel: KI-Tools produktiv im Tagesgeschäft nutzen
B2

KI-Tools im Überblick

ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity – der Markt ist groß. Dieses Modul schafft Orientierung: Welche Tools lösen welche Aufgaben? Wo liegen die echten Unterschiede?

  • Marktüberblick: Kategorien und Stärken
  • Datenschutz und Vertraulichkeit beim Tool-Einsatz
  • Entscheidungsrahmen für die Tool-Wahl
  • Lernziel: Souveräne Tool-Auswahl für Ihren Use Case
B3

Automatisierung mit KI-Agenten

KI-Agenten können wiederkehrende Aufgaben selbstständig ausführen: Recherche, Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Drafts. Dieses Modul zeigt, welche Hürden es gibt, welche vermieden werden können und wie.

  • Was sind KI-Agenten? Konzept ohne Jargon
  • Low/No-Code-Automatisierung: was ist ohne Programmierkenntnisse möglich?
  • Use Cases aus dem Alltag: Was lohnt sich?
  • Lernziel: Wiederkehrende Aufgaben automatisieren
B4

Hands-on Session

Kein Frontalvortrag. Wir bauen gemeinsam Schritt für Schritt eine Automatisierung.

  • Individueller Einstieg: was wird an Setup benötigt?
  • Betreutes Ausprobieren mit direktem Feedback
  • Lernziel: Workshop verlassen mit dem Wissen, wie man selbst Skripte bauen (lassen) kann und wozu das gut ist.
C
Technisch · IT & Entwicklungsteams

Sicher bauen, bevor man anfängt.

Für Software-Entwickler, IT-Architekten, Data Engineers. Technisches Vorwissen wird vorausgesetzt. Dauer: 4 h pro Track (Halbtags-Angebot).

C1

LLMs: Architektur, Benchmarks & Kosten

Was unterscheidet Transformer, Mamba oder Diffusion-Modelle? Was sagen Benchmarks und Token-Preise wirklich aus – und wo täuschen sie? Dieses Modul liefert das Rüstzeug für fundierte Modellwahl und Kostenkalkulation.

  • Transformer, Mamba, Diffusions-Architektur: Was man wissen sollte
  • Benchmarks: GDPVal, If-Bench, Hallucinationsraten
  • Token-Kosten und -effizienz, Geschwindigkeit
  • Lernziel: Richtiges Modell wählen, Kosten kalkulieren
C2

Agenten, Skills und Tools

Das Agentenparadigma verändert, wie KI-Systeme gebaut werden. Model Context Protocol (MCP) und Command Line Interfaces (CLI) ringen um Dominanz im Agenten-Ökosystem. Dieses Modul erklärt das konzeptuelle Fundament – als Grundlage für Ihre Entscheidungen.

  • Agenten-Architekturen: ReAct, Sub-Agents, Teams
  • MCP, Plugins, Skills: Standard, Ökosystem, Grenzen
  • Tool-Calling, Kontext-Management
  • Lernziel: Fundierte Architekturentscheidungen treffen
C3

Deployment, Sicherheit & Datenschutz

API vs. Self-Hosting, DSGVO-Compliance, Prompt Injection, Data Leakage – die Sicherheitsfragen bei LLM-Deployments sind neu und werden oft unterschätzt.

  • API vs. Self-Hosted: Grundlegendes Verständnis
  • DSGVO und Open-Weight-Modelle auf EU-Infrastruktur
  • LLM-spezifische Sicherheitsrisiken
  • Lernziel: Fundierte Provider-Wahl und Risikoabschätzung
C4

Planung: Scaling Laws & Preiskurven

Die Kosten für Inferenz auf GPT-3.5-Niveau sanken laut Stanford HAI AI Index 2025 in etwa 18 Monaten um über Faktor 280. Wer KI-Budgets auf heutigen Preisen plant, plant falsch. Dieses Modul erklärt die empirischen Gesetzmäßigkeiten hinter Modellleistung und Kosten.

  • Scaling Laws: Kaplan, Chinchilla, aktuelle Grenzen
  • Preiskurven: Historisch und prognostiziert
  • RLHF, RLVR und SFT und deren Implikationen für die Performance-Entwicklung
  • Lernziel: KI-Investitionen auf Basis empirischer Trends argumentieren
Erstgespräch · kostenlos · 30 Minuten

Welche Module passen zu Ihrem Team?

Module sind frei kombinierbar. Im kostenlosen Erstgespräch klären wir, welche Kombination für Ihre Zielgruppe sinnvoll ist.

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