Schulungsübersicht
Tag 1: Workflows und der KI-Schritt
Einführung
- Wann automatisieren, wann einen KI-Schritt verwenden und wann einen Agenten
- n8n im Kontext: Cloud und Self-Hosting sowie die Bedeutung beider Optionen für Firmendaten
Grundlagen von n8n
- Workflows, Knoten, Trigger und Ausführungen
- Daten zwischen Knoten verschieben, indem Felder gezogen werden, ohne Syntax eingeben zu müssen
- Eine Ausführung lesen, um Probleme zu finden und zu beheben
Verbindung von Apps und Daten
- Webhooks und Formular-Trigger
- Knoten für Tabellenkalkulationen, E-Mails und Kalender
- Zugangsdaten und Authentifizierung für externe Dienste
- Der HTTP-Request-Knoten, Schritt für Schritt
Der KI-Schritt
- Ein Modell in einen Workflow hinzufügen
- Formulierung von Prompts für zuverlässige Ausgaben
- Strukturierte Ausgabe und automatische Korrektur von fehlerhaften Antworten
- Klassifizierung und Extraktion von Informationen aus E-Mails, Formularen und Dokumenten
Entscheidungen und Aktionen
- Verzweigung mit If und Switch
- Freigabeschritte: Eine Person befragen, bevor eine Aktion ausgeführt wird
- Erfassen von Ergebnissen in eine Tabellenkalkulation und Senden von Benachrichtigungen
Praxislabor: Erster End-to-End-Workflow
- Von einer eingehenden Anfrage bis zum klassifizierten, protokollierten und weitergeleiteten Ergebnis
Tag 2: Agenten und Betrieb
Agenten
- Was ein Agent ist: Modell, Gedächtnis und Werkzeuge
- Fester Workflow oder Agent: Wie man die richtige Wahl trifft
- Einem Agenten Zugriff auf Firmendokumente und Tabellenkalkulationen gewähren
Agenten, die handeln
- Werkzeuge, die lesen, und Werkzeuge, die schreiben
- Regeln im System-Prompt: Pflichtfelder, kein erfundenes Datenmaterial, keine doppelten Datensätze
- Einen Agenten testen, indem man versucht, ihn zu „brechen“
Kanäle
- Chat-Schnittstelle für den internen Gebrauch
- Verbindung des Agenten mit einem Messaging-Kanal
Zuverlässigkeit
- Fehler-Workflows, Wiederholungsversuche und Benachrichtigungen
- Protokolle und Ausführungshistorie
- Kontrolle der Kosten für Modelle und Ausführungen
Daten und Datenschutz
- Was das Unternehmen verlässt, wenn ein Modell aufgerufen wird
- Self-Hosting und lokale Modelle: Demonstration durch den Dozenten
- Eine Checkliste zur Überprüfung mit dem IT- oder Rechtsabteilung
Erstellung von Workflows mit KI
- Einen KI-Assistenten bitten, einen Workflow zu entwerfen
- Überprüfung: Was jeder Knoten tut, woher die Daten kommen und was passiert, wenn sie leer sind
Finale Projekt und nächste Schritte
- Jeder Teilnehmer erstellt und präsentiert einen Workflow mit einem KI-Schritt und einem Agenten an seinem eigenen Prozess
- Wartungsplan und nächste Kandidaten für die Automatisierung
Lieferleistung: Ein funktionierender Workflow mit einem KI-Schritt, einem mit Firmendaten verbundenen Agenten, Fehlerbehandlung und einer Prüfcheckliste.
Voraussetzungen
- Keine Programmiererfahrung erforderlich
- Sicherer Umgang mit Webanwendungen und Tabellenkalkulationen
- Eine klare Vorstellung von einem wiederkehrenden Prozess im eigenen Arbeitsumfeld
Zielgruppe
- Fachkräfte aus dem Bereich Geschäft, Betrieb und Kundenservice
- Teamleiter und Prozessverantwortliche
- Nicht-Entwickler, die Automatisierungen und KI-Agenten auf Basis von Firmendaten erstellen möchten
Erfahrungsberichte (3)
Starke Bestätigung dafür, dass aktuelle LLMs im richtigen Setup für Kundenprojekte einsetzbar sind.
Oliver Fromm
Kurs - Agentic AI for Enterprise Applications
Der Trainer ist geduldig und sehr hilfsbereit. Er kennt sich gut mit dem Thema aus.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Kurs - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Maschinelle Übersetzung
Die Mischung aus Theorie und Praxis sowie den Perspektiven auf hohem und niedrigem Niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Maschinelle Übersetzung
