KI-Agenten in der Praxis – No-/Low-Code Automatisierung
Der Kurs KI-Agenten in der Praxis vermittelt, wie agentische Systeme mit Tools, Datenquellen und Logik arbeiten. Sie erstellen visuelle No-/Low-Code-Workflows mit Triggern, Aktionen und Bedingungen und ordnen geeignete Anwendungsfälle ein. Datenschutz, Kontrolle und Qualitätssicherung werden dabei mitgedacht.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
Dieses Seminar vermittelt einen verständlichen Einstieg in KI-Agenten und No-/Low-Code-Automatisierung. Sie lernen, wie agentische Systeme aufgebaut sind und wie sie Aufgaben mit Tools, Datenquellen und Logik ausführen.
Der Kurs zeigt, wie visuelle Workflows entstehen. Sie arbeiten mit Triggern, Aktionen und Bedingungen. Dabei verstehen Sie, welche Anwendungsfälle sich für Fachbereiche eignen.
Die Schulung behandelt auch Datenschutz, Kontrolle, Qualitätssicherung und die organisatorische Einführung. Dadurch können Sie erste Automatisierungsideen besser planen und bewerten.
Seminarinhalte
Grundlagen von KI-Agenten
- Definition und Abgrenzung: KI-Modelle vs. KI-Agenten
- Komponenten eines Agenten: Eingaben, Logik, Tools, Speicher
- Rolle von Large Language Models (LLMs) im Agentenkontext
- Unterschied zwischen einfachen Prompts, Workflows und autonomen Agenten
Funktionsweise und Architektur
- Datenfluss in KI-Agenten-Systemen
- Tools und Schnittstellen, z. B. APIs, Datenquellen und Anwendungen
- Entscheidungslogik und Steuerung von Agenten
- Einführung in Memory-Konzepte: kurz- vs. langfristig
No-/Low-Code-Plattformen und Werkzeuge
- Überblick über gängige Plattformtypen
- Prinzipien visueller Workflow-Erstellung
- Arbeiten mit Triggern, Aktionen und Bedingungen
- Nutzung vorgefertigter Bausteine und Integrationen
Typische Anwendungsfälle im Unternehmen
- Automatisierung von E-Mail- und Dokumentenprozessen
- Wissensmanagement und interne Assistenzsysteme
- Datenverarbeitung und -anreicherung
- Unterstützung im Kundenservice und in Fachabteilungen
- Entscheidungsunterstützung durch KI-Agenten
Praktische Umsetzung einfacher Use Cases
- Strukturierung eines Automatisierungsproblems
- Schrittweise Entwicklung eines einfachen Agenten
- Einbindung externer Datenquellen
- Testen und Optimieren von Workflows
Grenzen und Risiken
- Halluzinationen und Fehlinterpretationen
- Abhängigkeit von Datenqualität und Kontext
- Technische und organisatorische Limitierungen
- Wann klassische Automatisierung sinnvoller ist
Governance, Sicherheit und Compliance
- Datenschutz und Umgang mit sensiblen Informationen
- Kontrollmechanismen und Freigabeprozesse (Human-in-the-loop)
- Monitoring und Qualitätssicherung
- Richtlinien für den unternehmensweiten Einsatz
Einführung in die Organisation
- Identifikation geeigneter Prozesse
- Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT
- Change Management und Schulung von Mitarbeitenden
- Skalierung von ersten Pilotprojekten
Zielgruppe
- Fachanwenderinnen und Fachanwender
- Mitarbeitende aus Fachbereichen
- Digitalisierungsverantwortliche
- IT-nahe Rollen
- Entscheiderinnen und Entscheider
- Projektverantwortliche
Die Automatisierung mit KI-Agenten bewerten oder einführen möchten.
Voraussetzungen
- Grundlegende digitale Kompetenzen
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
Lernziele
Sie lernen, wie KI-Agenten aufgebaut sind und Aufgaben mit Tools, Datenquellen und Logik ausführen. Sie können visuelle Workflows mit Triggern, Aktionen und Bedingungen einordnen sowie erste Automatisierungsideen unter Berücksichtigung von Datenschutz, Kontrolle und Qualitätssicherung planen und bewerten.
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KI-Agenten in der Praxis – No-/Low-Code Automatisierung im Überblick
KI-Agenten in der Praxis ordnet agentische Systeme für die No-/Low-Code-Automatisierung ein. Sie verstehen, wie Aufgaben mit Tools, Datenquellen und Logik ausgeführt werden, und können Automatisierungsideen fundierter planen und bewerten. Einen breiteren Überblick bietet die Kategorie Kurse zu KI-AI.
Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel von visuellen Workflows, Triggern, Aktionen und Bedingungen. An einfachen Use Cases wird behandelt, wie sich ein Automatisierungsproblem strukturieren, ein Agent schrittweise entwickeln sowie Workflows mit externen Datenquellen testen und optimieren lassen.
Für die Einführung im Unternehmen verbindet der Kurs technische Grundlagen mit organisatorischen Fragen. Geeignete Prozesse, die Zusammenarbeit von Fachbereich und IT, Change Management und die Skalierung von Pilotprojekten werden ebenso betrachtet wie Datenschutz, Freigaben, Monitoring und Qualitätssicherung.
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