Schulungsübersicht
Tag 1: Grundlagen und zuverlässiger Einsatz von GenAI
KI und GenAI im Überblick: Funktionsweise, Mehrwertpotential und Grenzen
Praktisches Prompting: wiederverwendbare Prompt-Strukturen, klare Eingaben, Einschränkungen und Ausgabeformate
Iterative Techniken: Verfeinerung der Ergebnisse durch Feedbackschleifen und strukturierte Anweisungen
Ausgabequalität und Verifikation: Checklisten, Plausibilisierung, Annahmen, Nachvollziehbarkeit und Akzeptanzkriterien
Standardisierung von Ergebnissen: Vorlagen für technische Notizen, Zusammenfassungen, Berichte und Maßnahmenpunkte
Dokumentation und Anforderungen: Entwerfen, Überarbeiten, Strukturieren, Zusammenfassen und Formulieren von Änderungs-/Anforderungstexten
Verantwortungsvoller Einsatz und Datensicherheit: Vertraulichkeit, Schutz geistigen Eigentums, Governance-Grundsätze und Regeln für die sichere Nutzung
Praktische Übungen mit realistischen, anonymisierten Szenarien
Tag 2: Angewandte Anwendungsfälle, Produktivität und Workflow-Integration
Analyse und Reporting: Umwandlung von Rohdaten in strukturierte Erkenntnisse und executive-freundliche Zusammenfassungen
Problemlösung und Troubleshooting: KI-unterstützte Root-Cause-Analyse und Maßnahmenplanung
Funktionsübergreifende Kommunikation: Entscheidungsfindung, Übergaben, Meeting-Protokolle und Stakeholder-Ausrichtung
KI als Copilot für Code und Automatisierung: sichere Generierung und Überprüfung von Code-Snippets, Pseudocode und Testlogik
Beschleunigung der Wissensarbeit: Aufbau wiederverwendbarer Verfahren, interner Standards und Wissensdatenbank-Inhalte
Workflow-Integration: wiederholbare End-to-End-Prozesse von der Anforderung bis zum Ergebnis mit Validierungsschritten
Prompt-Libraries und Checklisten: rollenbasierte Sammlungen zur Verbesserung der Konsistenz und Akzeptanz
Capstone-Übung und 30-Tage-Umsetzungsplan: ein praktisches Beispiel pro Teilnehmer wird zu einem wiederholbaren Workflow mit schnellen Erfolgserlebnissen und einfacher Messbarkeit entwickelt
Voraussetzungen
Diese Schulung richtet sich an Fachkräfte im Ingenieurwesen, technischen Bereichen und operativen Umgebungen, die mit Dokumentationen, strukturierten Prozessen, datenbasierten Entscheidungen und der Zusammenarbeit über Teams hinweg arbeiten. Sie eignet sich für Spezialisten und Teamleiter, die ihre Produktivität und die Qualität ihrer Arbeitsergebnisse mit Generativer KI im Alltag verbessern möchten, ohne dass fortgeschrittene Programmier- oder Data-Science-Kenntnisse erforderlich sind. Der Kurs ist auch für operative oder betriebsunterstützende Rollen relevant, die häufig mit technischen Informationen arbeiten und klarere, schnellere und konsistentere Ergebnisse erzielen müssen.
Erfahrungsberichte (3)
Die umfangreiche Auswahl vorgestellter Tools
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung
Der Trainingsstil, die Qualität der Vorbereitung und der Fokus auf die wichtigsten und relevanten Punkte, gute Tipps, offene Beantwortung aller Fragen mit vollständigen Antworten, Bereitschaft zum Informationsaustausch – insgesamt das hohe Fachwissen des Trainers in Kombination mit der Trainingsmethode.
Teofil Laurentiu Sasu - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung
Fast alles!
Rares Ursu - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung