Ein KI-Führerschein ist eine Investition in die Zukunft.
Ein KI-Führerschein ist nicht gesetzlich vorgeschrieben. Er ist jedoch eine lohnende Investition in Ihre Zukunft – ob für den Job, das Studium oder den Alltag. Er hilft dabei, KI nicht als „Blackbox“ zu betrachten, sondern als Werkzeug, das man verstehen und verantwortungsvoll nutzen kann. Zudem erfüllt er die Verpflichtungen des EU-AI-Acts. Die Verpflichtung zur Schulung ergibt sich aus Artikel 4 Abs. 1 und 17 (Pflichten der Anbieter) und Artikel 26 (Pflichten der Nutzer von Hochrisiko-KI-Systemen).
KI-Führerschein: In 7 Stunden zum KI-Experten
In dieser Lektion erfahren Sie, warum KI wichtig ist, weshalb Sie sich jetzt damit beschäftigen sollten und welchen Nutzen sie bietet.
In dieser Lektion erfahren Sie, welche Inhalte Sie in diesem Kurs erwarten. Diese sind nach Modulen sowie deren Lernzielen und Inhalten aufgeteilt.
In dieser Lektion lernen Sie die Mythen und Missverständnisse rund um das Thema KI kennen. Darüber hinaus erfahren Sie mehr über die Unterschiede zur menschlichen Intelligenz und die Definition von KI.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die wichtigsten Meilensteine der KI-Entwicklung chronologisch einordnen. Sie verstehen historische Wendepunkte wie den „KI-Winter” und den aktuellen KI-Boom und können deren Bedeutung für die heutige KI-Landschaft erläutern.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die Begriffe „Daten” und „Algorithmen” definieren und ihre Rolle im Kontext der KI erläutern. Sie verstehen, wie Algorithmen Daten verarbeiten und dass diese Interaktion die Grundlage für KI-Systeme bildet.
Nach dieser Lektion haben die Teilnehmenden ein Grundverständnis für KI entwickelt und können die verschiedenen Arten von KI unterscheiden.
Nach dieser Lektion kennen die Teilnehmenden konkrete KI-Anwendungen aus dem Alltag und dem industriellen Bereich. Ein besonderer Fokus liegt dabei darauf, wie auch KMUs von diesen Innovationen profitieren können.
Das Feld der Künstlichen Intelligenz ist derzeit so dynamisch wie nie zuvor. In dieser Lektion geben wir einen Überblick über die aus unserer Sicht besonders interessanten zentralen Forschungsbereiche.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden erklären, was unter dem "KI-First-Ansatz" zu verstehen ist und welche strategischen Vorteile dieser bietet. Sie verstehen, wie KI als Ausgangspunkt für Problemlösungen und Innovationen dienen kann und können beurteilen, für welche Aufgabenbereiche sich dieser Ansatz besonders eignet.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die Grundlagen der Markdown-Syntax anwenden, um strukturierte Inhalte zu erstellen. Sie beherrschen wichtigte Formatierungselemente und verstehen, warum Markdown besonders für die Kommunikation mit KI-Tools wie ChatGPT vorteilhaft ist.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die Grundlagen der Markdown-Syntax anwenden, um strukturierte Inhalte zu erstellen. Sie beherrschen die wichtigsten Formatierungselemente (Überschriften, Listen, Hervorhebungen, Links, Bilder, Code-Blöcke) und verstehen, warum Markdown besonders für die Kommunikation mit KI-Tools wie ChatGPT vorteilhaft ist.
Nach dieser Lektion kennen die Teilnehmenden effektive Prompts für KI-Tools. Sie kennen die wichtigsten Prinzipien des Prompt Engineerings (Klarheit, Kontext, Detailgrad, Struktur) und können verschiedene Prompt-Techniken für unterschiedliche Anwendungsfälle einsetzen. Sie verstehen, wie sie durch iterative Verbesserung ihrer Prompts präzisere und nützlichere KI-Outputs erzielen können.
Nach dieser Lektion werden die Teilnehmenden anhand des bisher erlernten Wissens durch ein praktisches KI-Mini-Projekt geführt. Wir werden einen KI-Agentendesignerin erstellen, der KI-Agenten erstellen kann. Hierzu können wir verschiedene KI-Tools einsetzen. Ausschlaggebend ist dabei das Prompt Engineering.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die zentralen Prinzipien der DSGVO (Zweckbindung, Datenminimierung, Rechtmäßigkeit der Verarbeitung) erläutern. Sie verstehen die Rechte von betroffenen personen und die Pflichten von Organisationen können deren Relevanz im KI-Kontext einordnen.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die besonderen datenschutzrechtlichen Herausforderungen bei KI-Anwendungen identifizieren.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die wichtigsten gesetzlichen Regelwerke für KI auf nationaler und EU-Ebene benennen. Sie verstehen die Kernpunkte des EU AI Acts und können einschätzen, welche Regularien für verschiedene KI-Anwendungen relevant sind.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden grundlegende Methoden zur Risikobewertung von KI-Systemen anwenden. Sie kennen die wichtigsten Tools und Frameworks für die KI-Risikoanalyse und verstehen, wie diese in verschiedenen Phasen eines KI-Projekts eingesetzt werden können.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die vier Risikoklassen des EU AI Acts unterscheiden und konkrete KI-Anwendungen diesen Kategorien zuordnen. Sie verstehen die rechtlichen Anforderungen, die mit jeder Risikoklasse verbunden sind.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die zentralen Potenziale von KI für Unternehmen und Gesellschaft strukturiert darstellen. Sie verstehen die technologischen, organisatorischen und personellen Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Nutzung und können erste Ansätze für die Realisierung dieser Chancen in ihrem eigenen Arbeitsumfeld identifizieren.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden wesentliche Risiken und Herausforderungen beim KI-Einsatz systematisch analysieren. Sie verstehen sowohl technische Probleme (Bias, Blackbox KI, Überwachung) als auch gesellschaftliche Implikationen (Arbeitsplatzveränderungen) und können geeignete Maßnahmen zur Risikominimierung ableiten.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden anhand von drei konkreten Praxisbeispielen typische Herausforderungen bei der KI-Implementierung erkennen und analysieren. Sie verstehen die Ursachen dieser Probleme und können Lösungsansätze kritisch reflektieren, um ähnliche Fehler in eigenen Projekten zu vermeiden.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden das Phänomen der "KI-Halluzinationen" (Konfabulationen) wissenschaftlich korrekt erklären. Sie verstehen die technischen Ursachen dieses Problems, können Halluzinationen in KI-Ausgaben identifizieren und kennen Strategien, um damit umzugehen oder sie zu minimieren.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden zentrale ethische Prinzipien für den KI-Einsatz benennen und erläutern. Sie verstehen die Bedeutung von Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit und Privatssphäre im KI-Kontext und können diese Prinzipien auf konkrete Anwendungsfälle anwenden, um ethische Dilemmata zu identifizieren und zu bewerten.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die wichtigsten Wertschöpfungspotenziale von KI für Unternehmen identifizieren. Sie verstehen, wie KI zur Steigerung der Produktivität, zur Entwicklung innovativer Produkte und Services sowie zur Verbesserung des Kundenerlebnisses beitragen kann.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die Schlüsselelemente einer erfolgreichen KI-Strategie benennen. Sie verstehen den Prozess der strategischen KI-Planung von der Bestandsaufnahme über die Priorisierung von Anwendungsfällen bis zur Ressourcenplanung. Sie können erste Ansätze für eine KI-Roadmap in ihrem eigenen Unternehmenskontext skizzieren und wichtige Erfolgsfaktoren sowie potenzielle Hindernisse identifizieren.
Der Erfolg von KI-Projekten hängt entscheidend davon ab, wie gut es gelingt, Mitarbeitende zu befähigen, zu begeistern und aktiv in den Veränderungsprozess einzubinden. In dieser Lektion lernen die Kursteilnehmer wichtigsten Aspekte dazu kennen.
In dieser Lektion lernen die Kursteilnehmer einen weiteren wichtigen Baustein für die KI-Integration in Unternehmen kennen: die KI-Policy.
Nach dieser Lektion kennen die Teilnehmenden die Effekte von KI auf den Arbeitsmarkt. Sie verstehen, in welchen Bereichen KI zu Automatisierung und Jobveränderungen führt und wo gleichzeitig neue Tätigkeitsfelder entstehen.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden fünf neu durch KI entstandene Berufsbilder beschreiben und deren Aufgabenprofile, erforderliche Qualifikationen sowie Entwicklungsperspektiven erläutern. Zudem können sie einschätzen, welche dieser Berufsbilder für ihre eigene Karriereentwicklung relevant sein könnten.
Nach dieser Lektion kennen die Teilnehmenden die wichtigsten Zukunftskompetenzen, die in einer KI-geprägten Arbeitswelt besonders gefragt sind. Sie verstehen den Unterschied zwischen technischen, methodischen und sozialen Kompetenzen und können erklären, warum insbesondere menschliche Fähigkeiten wie Kreativität, kritisches Denken, emotionale Intelligenz und komplexe Problemlösung an Bedeutung gewinnen.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden die Notwendigkeit des kontinuierlichen Lernens im KI-Zeitalter erklären und dessen Prinzipien auf ihre berufliche Entwicklung anwenden.
Nach dieser Lektion können die Teilnehmenden eine strukturierte Lernstrategie für ihre individuelle Kompetenzentwicklung entwerfen. Sie beherrschen Methoden zur Identifikation relevanter Lernziele, zur Auswahl geeigneter Lernressourcen und zur effektiven Zeitplanung. Sie können einen konkreten, auf ihre beruflichen Ziele ausgerichteten Lernplan erstellen und Mechanismen zur Überprüfung ihres Lernfortschritts implementieren.
In dieser Lektion fassen wir die Kernkonzepte und wichtigsten Erkenntnisse aus allen vorangegangenen Modulen noch einmal zusammen und geben Hinweise für die nachfolgende Abschlussprüfung.
Über den Autor
Als Systemanalytiker, Transformationsdesigner und Betriebspädagoge arbeite ich mit meinem Team leidenschaftlich daran, Organisationen und Menschen für eine nachhaltige Zukunft zu entwickeln. Schreibt die Welt nicht ab! Schreibt sie neu.
