Agentic AI: KI im Unternehmen Von Tools zu echten Anwendungen mit Agenten

Einstieg: Von generativer KI zu Agentic AI

• Was generative KI heute leisten kann
• Grundlagen generativer KI und großer Sprachmodelle
• Vom einzelnen KI-Tool zur integrierten KI-Anwendung
• Überblick über ChatGPT, Microsoft Copilot und alternative KI-Agenten

Effektive Nutzung von KI im Arbeitsalltag

• Grundlagen des Prompt Engineering
• Rollen, Aufgaben und Kontexte gezielt einsetzen
• Personalisierung und Steuerung von KI-Systemen
• Typische Fehlerquellen und Erfolgsfaktoren bei der Nutzung

KI-Agenten verstehen und einordnen

• Was KI-Agenten von klassischen KI-Tools unterscheidet
• Aufbau und Funktionsweise agentischer Systeme
• System Prompts, Logiken, Speicher und Konnektoren
• Einsatzmöglichkeiten von Agenten im Unternehmenskontext

Agentische Workflows und Automatisierung

• Strukturierte KI-gestützte Abläufe verstehen
• Vom Prompt zum wiederholbaren Workflow
• Zusammenarbeit mehrerer Agenten und Multi-Agenten-Systeme
• Einordnung von Tools wie n8n, Make und ähnlichen Plattformen

Zusammenspiel von Mensch und KI

• Die Rolle des Menschen in agentischen Prozessen
• Kontrolle, Freigabe und Qualitätssicherung
• Unterstützung statt Ersatz: sinnvolle Arbeitsteilung
• Praxisnahe Beispiele für Human-in-the-Loop-Szenarien

Wissensintegration und Datenanbindung

• Einbindung interner Wissensquellen
• Grundlagen von Retrieval Augmented Generation, kurz RAG
• Nutzung von APIs, Datenbanken und Unternehmenssystemen
• Chancen und Herausforderungen bei Datenqualität und Sicherheit

Praxisbeispiele und Best Practices

• Typische Anwendungsfälle für Agentic AI im Unternehmen
• Erfolgreiche Einsatzszenarien aus der Praxis
• Chancen, Grenzen und Risiken agentischer KI
• Best Practices für den Einstieg in echte KI-Anwendungen