AI Data Strategy und Applied Automation Weiterbildung

In der ersten Phase bauen die Teilnehmenden eine solide Grundlage in KI-Kompetenz auf und verstehen, wie KI die moderne Arbeitswelt und digitale Transformation verändert. Sie lernen strukturierte Prompting-Techniken, um die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Ergebnissen zu verbessern, und beschäftigen sich zudem mit den Grundlagen von Governance und Datenschutz.

In Phase 2 lernen die Teilnehmenden, sicher mit Daten zu arbeiten, indem sie sich auf Datenqualität, KPIs und Grundlagen der Datenmodellierung konzentrieren. Sie entwickeln praktische Fähigkeiten in Tabellenkalkulationen und SQL, einschließlich Natural Language-to-SQL sowie KI-gestütztem Erstellen und Debuggen von Abfragen. Die Phase endet mit Data-QA-Übungen und einer Zusammenfassung, unterstützt durch ein AI-vs.-SQL-Vergleichsblatt zur Vertiefung der Lerninhalte.

In Phase 3 lernen die Teilnehmenden, wie KI-Systeme mithilfe von Knowledge Engineering und RAG-Konzepten in Unternehmensumgebungen integriert werden, unterstützt durch ein strukturiertes RAG-Canvas. Sie arbeiten mit sicheren APIs und Webhooks und wenden Prinzipien der KI-Governance in praktischen Szenarien an. Außerdem behandeln sie Logging, Monitoring und Agent-Sicherheit, gefolgt von einer Konsolidierung und Peer-Review.

In Phase 4 lernen die Teilnehmenden, Geschäftsprozesse mithilfe von Low-Code-Tools wie n8n in automatisierte Workflows zu übersetzen. Sie entwickeln und optimieren End-to-End-Workflows, wenden Best Practices durch Peer Reviews an und beschäftigen sich mit Governance im Automatisierungsdesign. Die Phase endet mit Testing, Deployment und einer Portfolio-Präsentation funktionsfähiger Automatisierungslösungen.

In Phase 5 erweitern die Teilnehmenden ihre Analysefähigkeiten durch KI-gestützte SQL-Optimierung und vertiefte KPI-basierte Analysen. Sie erstellen interaktive Dashboards mit Power BI oder Metabase und lernen, Insights mithilfe KI-gestützter Prüfungen zu validieren. Die Phase fokussiert sich außerdem auf die verständliche Kommunikation von Daten, die Kombination aus KI und menschlichem Storytelling sowie das Design von KPI-zu-Automation-Lösungen und endet mit einer Portfolio-Präsentation.

In der finalen Phase absolvieren die Teilnehmenden einen Capstone-Projekt-Sprint, bei dem sie ihr gesamtes Wissen auf eine praxisnahe Herausforderung in den Bereichen KI, Daten und Automatisierung anwenden. Zusätzlich vertiefen sie ihre Fähigkeiten durch Enablement- und Train-the-Trainer-Sessions und absolvieren ein Kompetenz-Assessment zum EU AI Act. Das Programm endet mit einem Career Day sowie einem Arbeitsmarkt-Briefing zur Unterstützung der nächsten Karriereschritte.