Schulungsübersicht
Grundlagen und zuverlässiger Einsatz von GenAI
- Grundlagen von KI und GenAI: Was ist das, wie funktioniert es, wo bringt es Mehrwert und wo stößt es an Grenzen
- Praktisches Prompting: Wiederverwendbare Prompt-Strukturen, klare Eingaben,Constraints und Ausgabeformate
- Iterationstechniken: Verfeinerung von Ergebnissen über Feedback-Schleifen und strukturierte Anweisungen
- Qualität und Verifizierung der Ausgabe: Checklisten, gegenseitige Überprüfungen, Annahmen, Nachvollziehbarkeit, Akzeptanzkriterien
- Standardisierung von Ergebnissen: Vorlagen für technische Notizen, Zusammenfassungen, Berichte und Aktionspunkte
- Dokumentation und Anforderungen: Erstellung, Umformulierung, Strukturierung, Zusammenfassung und Erstellung von Änderungs-/Anforderungstexten
- Verantwortungsvoller Einsatz und Datensicherheit: Vertraulichkeit, Schutz des geistigen Eigentums, Governance-Prinzipien und Regeln für den sicheren Umgang
- Praxisübungen mit realistischen, anonymisierten Szenarien
Anwendungsbeispiele, Produktivität und Workflow-Integration
- Analysen und Berichte: Umwandlung roher Eingaben in strukturierte Erkenntnisse und auf Executive-Level geeignete Zusammenfassungen
- Problembehebung und Troubleshooting: KI-gestützte Ursachenanalyse und Aktionsplanung
- Funktionsübergreifende Kommunikation: Klarheit bei Entscheidungen, Übergaben, Protokolle und Abstimmung mit Interessenträger:innen
- KI als Copilot für Code und Automatisierung: Sichere Generierung und Prüfung von Code-Snippets, Pseudocode und Testlogik
- Beschleunigung der Wissensarbeit: Aufbau wiederverwendbarer Verfahren, interner Standards und Inhalte für Wissensdatenbanken
- Workflow-Integration: Wiederholbare End-to-End-Prozesse von der Anfrage bis zum Ergebnis, inklusive Validierungsschritte
- Prompt-Bibliotheken und Checklisten: Rollenbasierte Sammlungen zur Verbesserung der Konsistenz und des Nutzers/li>
- Abschlussübung und 30-Tage-Adoptionsplan: Ein praktischer Fall pro Teilnehmer:in wird zu einem wiederholbaren Workflow, mit schnellen Erfolgen und einfacher Messung
Voraussetzungen
Dieses Training richtet sich an Fachkräfte in Ingenieurwesen, Technik und Operations, die mit Dokumentation, strukturierten Prozessen, datengestützten Entscheidungen und Teamkollaboration arbeiten. Es eignet sich für Spezialist:innen und Team-Leads, die ihre Produktivität und Ergebnisqualität im Alltag durch den Einsatz generativer KI verbessern möchten, ohne über fundierte Programmierkenntnisse oder Datenwissenschaftserfahrung verfügen zu müssen. Der Kurs ist zudem relevant für operative oder geschäftsunterstützende Rollen, die häufig mit technischen Informationen interagieren und klarere, schnellere und konsistentere Ergebnisse benötigen.
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