Agentic AI praktisch verstehen
Was Agentic AI im Unternehmensalltag bedeutet und wie sich Chatbots, Assistenten und Agenten unterscheiden.
Landingpage Agentic AI
- Vom Knowledge Management zur Agentic AI Organisation.
- Was Teilnehmende nach der Schulung praktisch einordnen und anwenden können.
- Der Unterschied ist nicht nur die Oberfläche, sondern der Autonomiegrad.
- Vom Dialog zur eigenständigen Zielverfolgung.
- Acht Module vom Grundverständnis bis zu Governance, Kosten und Umsetzung.
- Das bringen Sie mit.
- People, Learning, Growth
- Aus einzelnen Prompts werden belastbare KI-Arbeitsweisen.
Von Prompts zu Agentic AI
Produktive KI-Agenten verstehen, managen & steuern
Diese Schulung richtet sich an Unternehmen, die bereits erste Erfahrungen mit ChatGPT, Copilot, Claude oder Gemini gesammelt haben und nun den nächsten Schritt gehen wollen: weg vom einzelnen Prompt, hin zu wiederverwendbaren Assistenten, KI-Agenten, agentischen Workflows und KI-tauglicher Wissensorganisation.
Positionierung
Vom Knowledge Management zur Agentic AI Organisation.
Der Fokus liegt bewusst nicht auf technisch-akademischer KI-Theorie, sondern auf praktischer Anwendung im Unternehmensalltag. Leitfrage: Wie können Unternehmen KI so einsetzen, dass daraus produktive, kontrollierbare und wirtschaftlich sinnvolle Arbeitsprozesse entstehen?
Kernversprechen
Was Teilnehmende nach der Schulung praktisch einordnen und anwenden können.
Eigene KI-Assistenten aufbauen
Rollen, Aufgabenprofile, System Prompts, Wissensquellen, Grenzen, Eskalationsregeln und Output-Formate definieren.
Agenten mit Wissen und Tools verbinden
Wie Agenten mit Dokumenten, Dateien, Kontext, Suche, Tools und Workflows arbeiten können.
Use Cases realistisch bewerten
Welche Anwendungsfälle im eigenen Unternehmen sinnvoll, kontrollierbar und wirtschaftlich umsetzbar sind.
Wissen KI-tauglich organisieren
Unternehmenswissen so strukturieren, dass RAG, Knowledge Bases und Assistenten bessere Ergebnisse liefern.
Token- und Betriebskosten kontrollieren
Kontext, Anhänge, Modellwahl, Monitoring und Budgetgrenzen so steuern, dass KI-Agenten wirtschaftlich bleiben.
Governance berücksichtigen
Datenschutz, Vertraulichkeit, Rollen- und Rechtekonzepte, Human-in-the-loop und EU-AI-Act-Anforderungen einordnen.
Coding Agents nutzen
Codex, Claude Code, Gemini CLI, Cursor und GitHub Copilot ohne Entwicklerjargon für praktische Aufgaben verstehen.
Agentische Workflows orchestrieren
Trigger, Aktionen, Entscheidungspunkte, Eskalationslogik, Fehlerbehandlung und Monitoring in Prozesse übersetzen.
Autonomie-Level
Der Unterschied ist nicht nur die Oberfläche, sondern der Autonomiegrad.
Ein Chatbot reagiert primär auf Eingaben. Ein Agent verfolgt ein Ziel, plant Zwischenschritte, nutzt Werkzeuge, verarbeitet Informationen und kann Aufgaben über mehrere Schritte hinweg ausführen.
6Autonomie-Level von Chatbot bis Coding Agent
8Praxis-Module
30Minuten bis zum ersten Assistenten
3Tage Schulungsdauer insgesamt
0Klassischer Chatbot: Nutzer stellt Fragen, KI antwortet.
1Wiederverwendbarer Assistent mit Rolle, Instruktionen und Wissensquellen.
2Werkzeugnutzender Assistent mit Dateien, Suche, Datenanalyse oder Systemzugriffen.
3Zielorientierter Agent, der ein Ziel erhält und mehrere Schritte plant.
4Prozessintegrierter Agent, der in Workflows eingebunden ist und Aktionen auslösen kann.
5Coding Agent, der Code lesen, ändern, testen und kleine Tools bauen kann.
Human + Technology
Vom Dialog zur eigenständigen Zielverfolgung.
Ein Project Assistant reagiert auf einzelne Anfragen, etwa um ein Projekt zu analysieren, Dokumente zusammenzufassen oder nächste Schritte vorzuschlagen. Ein Coworker Agent erhält stattdessen ein übergeordnetes Ziel wie “Bereite den Kundenworkshop für nächste Woche vor” und entwickelt daraus eigenständig den vollständigen Ablauf: Dokumentenrecherche, offene Punkte, Agenda, Rückfragen, Aufgabenverteilung und ein fertiges Follow-up-Dokument.
- Autonomie dort nutzen, wo wiederkehrende Arbeit planbar ist.
- Freigaben, Eskalationen und Verantwortlichkeiten bewusst definieren.
- Wissen, Tools und Workflows so verbinden, dass KI kontrollierbar bleibt.
Schulungsaufbau
Acht Module vom Grundverständnis bis zu Governance, Kosten und Umsetzung.
Karte anklicken und Modul für Modul aufdecken.
Die neue KI-Welt verstehen
Gemeinsames Grundverständnis zu Large Language Models, Generative AI, RAG, KI-Agenten, Multi-Agentensystemen, Coding Agents, Agentic Workflows, Copilots und Custom Assistants.
Chatbots, Assistenten und Agenten unterscheiden
Wiederverwendbare Chatbots und Custom Assistants antworten, erklären oder fassen zusammen. Agenten verfolgen Ziele, planen Zwischenschritte und nutzen Werkzeuge.
Eigene KI-Assistenten und Agenten erstellen
System Prompts, Rollen, Aufgabenprofile, Zieldefinitionen, Wissensquellen, Grenzen, Eskalationsregeln, Output-Formate, Qualitätssicherung und Governance-Regeln.
Coding Agents für Nicht-Programmierer
Was Coding Agents realistisch leisten können, welche Risiken bestehen, wie Anforderungen beschrieben, Ergebnisse geprüft und kleine Webseiten, Reports oder Mini-Tools gebaut werden.
Agentische Workflows orchestrieren
Trigger, Aktionen, Entscheidungspunkte, Human-in-the-loop, Eskalationslogik, Fehlerbehandlung und Monitoring mit n8n, Make, Zapier, AI-Orchestrierung und Coding Agents.
KI-taugliche Wissens- und Ordnerstrukturen
Warum schlechte Ablagen KI-Ergebnisse verschlechtern und wie RAG-fähige Wissensorganisation, klare Ordnerlogik, Metadaten, Versionierung, Namenskonventionen und die Trennung von Rohwissen, freigegebenem Wissen und Archiv helfen.
Tokens sparen und Kosten senken
Was Tokens sind, warum Kontext Geld kostet, wann große Modelle nötig sind, wann kleine Modelle reichen und wie RAG, relevante Auszüge, Monitoring und Budgetgrenzen Kosten senken.
Governance, Datenschutz und EU AI Act
Datenschutz, Vertraulichkeit, Rollen- und Rechtekonzepte, Freigabeprozesse, Dokumentation von KI-Nutzung, Risikoklassen, Richtlinien und Verantwortlichkeiten.
Vorbereitung
Das bringen Sie mit.
- LaptopFür die Praxisübungen in allen Modulen.
- Zugang zu einem Coding AgentZum Beispiel Codex oder Cursor. Empfohlen: Claude Code mit Pro-Abonnement.
People, Learning, Growth
Besonders relevant ist die Schulung für Service Desk Manager, IT-Leiter, Knowledge Manager, Digitalisierungsverantwortliche, Projektleiter, Process Owner, Fachbereichsleiter, KMU-Geschäftsführer sowie Verantwortliche für ITSM, Support und interne Services.
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