KI-Management Advanced (Rezertifizierung) [DE]

Der Fokus liegt auf konkreten Anwendungsfällen, praxisnaher Umsetzung und direkt nutzbarem Know-how. Die Ausbildung richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die Künstliche Intelligenz nicht nur verstehen, sondern gezielt, verantwortungsvoll und wirkungsvoll im eigenen Unternehmensumfeld einsetzen möchten. Zusätzlich kann diese Ausbildung als Nachweis einer facheinschlägigen Weiterbildung zur Rezertifizierung als „KI-Manager:in“ angerechnet werden.

Inhalt

KI im Unternehmen - Strategie, Einführung & Weiterentwicklung

• Die sechs Stufen der KI-Transformation
  • Vom grundlegenden KI-Bewusstsein bis hin zu autonomen KI-Agenten
  • Wesentliche Aspekte, die in jeder Stufe berücksichtigt werden sollten
• Erfolgreich in KI einsteigen
  • Erste Schritte und Voraussetzungen für den Start
  • Praktische Tipps für Pilotprojekte und Umsetzung
• KI-Chatbots im Unternehmensalltag
  • Vergleich gängiger Anbieter
  • On-Premise-Lösungen: lokale und hybride Systeme
  • Chancen und Herausforderungen: Datenschutz, Infrastruktur, Kosten
• KI-Assistenten gezielt einsetzen
  • Einfach, aber wirkungsvoll: Potenzial von KI-Assistenten
  • Ideenfindung und Use Case-Entwicklung
  • Bewertung und Business Case-Erstellung
• Wertschöpfung steigern durch unternehmensinterne Daten
  • Anwendungsbereiche kennenlernen
  • Risiken und Chancen abschätzen
  • Einführung in RAG-Systeme und Vektordatenbanken
  • Unterschiede zwischen RAG-Systemen und APIs
• Erweiterte Autonomie: Intelligente KI-Agenten
  • Automatisierung vs. Assistenten vs. Agenten
  • Verschiedene Agenten- und Workflow-Typen kennenlernen
  • Richtige Anwendung im Unternehmen evaluieren
• Ausblick: Multi-Agenten-Systeme
  • Zukunftsvisionen und innovative Einsatzmöglichkeiten

KI-Assistenten in der Praxis

• Grundlagen moderner KI-Assistenten
  • Aufbau und Funktionsweise moderner KI-Assistenten, Skills und Plugins
  • Typische Einsatzszenarien im Arbeitsalltag
  • Effizienzsteigerung und Strukturierung von Arbeitsabläufen
• Typen von KI-Assistenten
  • Passive Assistenten, KI-Agenten und autonome Systeme
  • Aufgabenbereiche, Fähigkeiten und Grenzen
  • Verantwortlichkeiten und Rolle im eigenen Workflow
• Praktische Umsetzung: Aufbau eines individuellen KI-Arbeitsbereichs
  • Gestaltung klarer Instruktionen mit Metaprompting
  • Aufbau und Pflege einer Wissensdatenbank
  • Optimierung für spezifische Aufgaben und Anwendungsfälle
  • Sicherer Betrieb und Schutz vor Fehlverhalten oder Missbrauch
• Integration und Zusammenarbeit
  • Einbindung in größere Systeme über API-Keys
  • Gemeinsame Entwicklung, Pflege und sinnvoller Austausch von Assistenten im Team
• Ausblick und zukünftige Entwicklungen
  • Agentische Workflows und intelligente Arbeitsabläufe
  • App-Integrationen und erweiterte Verknüpfungen
  • Rolle von KI-Assistenten in zukünftigen KI-Betriebssystemen

KI-Agenten als No-Code-Workflows realisieren

• Von der Idee zum Workflow
  • Analyse und Auswahl geeigneter Unternehmensprozesse für KI-Automatisierung
  • Unterscheidung linearer, verzweigter und agentischer Workflows
  • Identifikation von Triggern, Datenquellen und Entscheidungspunkten
  • Typische KI-Fähigkeiten in Workflows (LLM, Vision, Speech, Decision)
• Workflow-Blueprint & Planung
  • Strukturierte Planung mit dem Workflow Blueprint Canvas
  • Definition von Zielen, Triggern, Eingabedaten, KI-Schritten und Outputs
  • Erstellung eines individuellen Flow-Diagramms als technische Blaupause
  • Bewertung von Aufwand, Nutzen und Machbarkeit
• Umsetzung mit No-Code-Tools (am Beispiel n8n)
  • Einführung in n8n: Aufbau, Nodes, Verbindungen und Variablen
  • Schritt-für-Schritt-Erstellung eines AI-Flows
  • Kombination klassischer Automatisierung mit KI-Modellen (z. B. GPT, Gemini)
  • Umgang mit Daten, API-Keys und Logging
• Testing & Optimierung
  • Validierung und Fehlersuche
  • Human-in-the-loop und Qualitätskontrolle
  • Skalierung und Weiterentwicklung produktiver Workflows
• Ergebnis aus dem Training
  • Ein eigener, funktionsfähiger KI-Workflow-Prototyp
  • Dokumentation durch Blueprint und Flow-Diagramm
  • Praktische Grundlage zur Automatisierung von Unternehmensprozessen

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis von Unternehmensprozessen, Digitalisierung und digitalen Workflows
• Offenheit für Innovation, KI-Technologien und Automatisierung
• Interesse an KI-Anwendungen, datengetriebenen Entscheidungen und der Optimierung von Arbeitsabläufen
• Abgeschlossene Ausbildung zum zertifizierten KI-Manager oder vergleichbare Erfahrungen
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich

Dauer

2,5 Tage

Zielgruppe

• Fach- und Führungskräfte, die KI strategisch, operativ oder organisatorisch einsetzen möchten
• Projektverantwortliche, Innovationsmanager:innen und Digitalisierungsbeauftragte
• Personen mit Interesse an KI-gestützten Assistenten, Automatisierungen und effizienten Workflows
• Absolvent:innen der Ausbildung zum zertifizierten KI-Manager oder Personen mit vergleichbaren Erfahrungen

Prüfung

Abschluss mit international anerkanntem ISO-Zertifikat: nach Abschluss des Lehrgangs können Sie auf Wunsch die offizielle Zertifizierung zum KI-Manager:in (ISO-Zertifikat von Austrian Standards) erlangen. Weitere Details hierzu finden Sie unter dem Punkt „Zertifizierung“. Mögliche Prüfungstermine erhalten Sie auf Nachfrage.

Der Abschluss dieses Lehrgangs berechtigt Sie zur Teilnahme an der Prüfung (ISO-Zertifikat) zur/zum „KI Manager:in“ von Austrian Standards, basierend auf der internationalen Norm ISO/IEC 17024. Die Zertifizierung dient als formaler Nachweis Ihrer KI-Kompetenz gemäß EU-Verordnung Art. 4 2024/1689.

Die mündliche Prüfung wird online (über MS Teams oder Zoom) durchgeführt, dauert ca. 45 Minuten und besteht aus zwei Teilen:

• einer Projekt-Präsentation sowie
• einer mündlichen Wissensprüfung.

Eine Re-Zertifizierung ist nach 3 Jahren erforderlich.

Rezertifizierung

Um die Gültigkeit des Zertifikats als KI-Manager:in aufrechtzuerhalten, ist nach drei Jahren eine Rezertifizierung erforderlich. Damit wird sichergestellt, dass Ihre Fachkenntnisse weiterhin aktuell sind und Sie aktiv im Bereich Künstliche Intelligenz tätig bleiben.

Voraussetzungen für die Verlängerung

Für eine erfolgreiche Verlängerung des Zertifikats müssen folgende Nachweise erbracht werden:

• Weiterbildung: Teilnahme an mindestens 24 Stunden facheinschlägiger Weiterbildung im Verlauf des Zertifizierungszeitraums

• Berufliche Tätigkeit: Eine laufende, relevante Berufspraxis im KI-Bereich, nachgewiesen durch eine Tätigkeits- oder Projektbeschreibung

Verlängerung des Zertifikats

Sobald beide Voraussetzungen erfüllt sind, wird das Zertifikat um weitere drei Jahre verlängert.

Fristen und Sonderregelungen

Die Rezertifizierung sollte vor Ablauf der aktuellen Zertifikatslaufzeit erfolgen. In Ausnahmefällen ist eine Verlängerung innerhalb von sechs Monaten nach Ablauf noch möglich – vorausgesetzt, die oben genannten Nachweise liegen vor.

Wird diese Nachfrist überschritten, ist eine erneute Prüfung im Umfang der Erstzertifizierung erforderlich.

Unabhängig vom Zeitpunkt der Verlängerung richtet sich die neue Gültigkeitsdauer immer nach dem ursprünglichen Ausstellungsdatum des Zertifikats.

Dieses Seminar wird von unserem Trainingsparter tecTrain durchgeführt.