
E-LEARNING | 7-h Power-Knowhow-Workshop
Das E-Learning besteht aus:
Die ersten 7 Teile für Anfänger (jetzt veröffentlicht).
Die weiteren Deep Dives für Fortgeschritten (späterer Zeitpunkt)
Nachfolgend haben wir Dir die Agenda als Roadmap zusammengefasst:
Inhalt / Roadmap
INTRO: Kann man die Welt der KI-Tools verstehen?
1. Technologie & Architektur
2.Funktionale Kategorien von KI-Tools
3.Nutzung & Anwendungsfälle im Unternehmen
Deep Dive für Fortgeschrittene in einem Ex-Training
(wird zu einem späteren Zeitpunkt veröffentlicht)
EXKURS: Formen von KI-Tools & ihre Einsatzbereiche in Unternehmen
4.Performance & Qualität
5.Integration & Kompatibilität
6.Datenschutz, Ethik & Compliance
7.Skalierbarkeit & Wirtschaftlichkeit
8.Hosting & Infrastruktur
Ab hier Deep Dive für Fortgeschrittene
(wird zu einem späteren Zeitpunkt veröffentlicht )
9.Sicherheit & Datenschutz
10.Datengrundlage & Trainingsdaten
11.Implementierung & strategischer Einsatz von KI in Unternehmen
PRAXIS: KI-Tool-Vergleich mit Checkliste
12.Zukunftsausblick & disruptive Entwicklungen
ÜBERSICHT AGENDA DES KURSES
Kurs Inhalt
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EINFÜHRUNG IN DAS
UNIVERSUM DER KI-TOOLS
KI-Tools verstehen, vergleichen und gezielt einsetzen
– Dein Online-Training für fundierte Entscheidungen im KI-Technologie-Bereich –
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt – doch nicht jede KI ist gleich. Die Auswahl an KI-Tools wächst rasant, von generativer KI über Automatisierungslösungen bis hin zu spezialisierten Analysetools.
Unternehmen und Unternehmer stehen vor der Herausforderung, die richtigen Lösungen zu finden, die zu ihren Prozessen, Datenschutzanforderungen und wirtschaftlichen Zielen passen. Genau hier setzt dieses Online-Training an:
Es gibt einen umfassenden Überblick über die KI-Toolwelt, zeigt die entscheidenden Kriterien für den Vergleich und vermittelt praxisnahes Wissen für eine strategische Nutzung von KI.
Was Dich in diesem Training erwartet
Wir starten mit den Grundlagen der KI-Toolwelt und erklären, warum der Vergleich von KI-Lösungen entscheidend ist. Dabei betrachten wir die unterschiedlichen Arten von KI, von regelbasierten Systemen über Machine Learning bis hin zu generativen KI-Modellen.
Du lernst, welche Architekturen hinter den Tools stecken, welche Trainingsmethoden sie nutzen und warum die sogenannten Wissensgraphen (Knowledge Graphen) entscheidend sind und besonders die bisher schon hochentwickelten semantischen Suchtechnologien eine immer größere Rolle spielen.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den funktionalen Kategorien von KI-Tools. Ob Textgenerierung, Predictive Analytics, RPA oder Conversational AI – Du erfährst, welche Technologien in welchen Unternehmensbereichen sinnvoll eingesetzt werden.
Wir analysieren sowohl generelle Unternehmenslösungen als auch branchenspezifische KI-Tools, etwa für Finanz-, Gesundheits- oder Produktionsprozesse. Dabei gehen wir auch auf Multimodalität ein: Verarbeitet ein Tool nur Text oder kann es Bilder, Sprache und Daten kombinieren?
Wichtige Entscheidungsfaktoren für den KI-Einsatz
Nicht jedes KI-Tool passt zu jedem Unternehmen. Deshalb lernst Du, welche Kriterien bei der Auswahl eine Rolle spielen. Wir vergleichen Standalone-Tools mit API-basierten Lösungen, prüfen, welche KI sich nahtlos in bestehende ERP-, CRM- oder Buchhaltungssysteme integrieren lässt und wie sich verschiedene Ökosysteme – etwa Microsoft, Google oder Open Source – unterscheiden.
Ein weiteres zentrales Thema ist Datenschutz und Compliance. Welche KI-Lösungen sind DSGVO-konform? Wie unterscheiden sich Cloud-, On-Premise- und Hybrid-Modelle? Welche Daten dürfen verarbeitet werden, und wie lassen sich Bias-Risiken minimieren? Diese Fragen sind essenziell, um rechtliche Fallstricke zu vermeiden und KI nachhaltig in Unternehmen zu verankern.
Skalierbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Infrastruktur
Die Implementierung von KI ist eine Investition. Doch wie sieht die langfristige Kostenstruktur aus? Wir beleuchten verschiedene Preismodelle – von Freemium bis Enterprise –, zeigen versteckte Kostenfaktoren wie Trainingsaufwand oder API-Limits und geben eine Einschätzung, wann sich Eigenentwicklungen (Build) im Vergleich zu fertigen Lösungen (Buy) lohnen.
Technisch gehen wir auf die Hardware-Anforderungen für KI ein: Wann braucht es spezielle GPUs oder TPUs? Wie können Systeme effizient skaliert werden? Welche Rolle spielt die Latenzzeit für Echtzeit-Anwendungen? Zudem zeigen wir, wie Edge AI Unternehmen dabei hilft, KI direkt auf lokalen Geräten auszuführen, anstatt auf Cloud-Rechenzentren angewiesen zu sein.

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