Kurs · Schulung · Workshop
AI Werkstatt für Management in Tech
Hands-on Werkstatt für Management in Tech: Agentic Systems, AI-assistierte Workflows und Agentic Engineering ausprobieren – Literacy aufbauen und konkret erleben, was heute möglich ist.
Diese Werkstatt richtet sich an Management in Tech, das AI nicht nur verstehen, sondern selbst anwenden möchte – unabhängig davon, ob man sich selbst als technisch versiert sieht oder nicht. Im Zentrum steht das eigene Tun: Teilnehmende arbeiten mit Agentic Systems, lösen reale Aufgaben mit AI-assistierten Workflows und erleben hands-on, wie Agentic Engineering Produkte, Prozesse und Entscheidungen verändern kann. Wir bauen gemeinsam AI Literacy auf – mit klarem Blick auf Möglichkeiten, Grenzen, Risiken und Kosten – und übersetzen das Erlebte in Implikationen für die eigene Organisation. Der Kurs lässt sich für Inhouse-Durchführungen auf die jeweilige Branche, Toollandschaft und konkreten Anwendungsfälle anpassen. Ziel ist, dass Führungskräfte mit eigenem Erfahrungsschatz statt nur Folienwissen zurück in die Organisation gehen.
Trainer
Stimmen unserer Teilnehmer:innen
Diese Kunden haben Kurse im gleichen Themen-Cluster bei uns gebucht.Mehr Kunden →
Inhalt
Der Kurs besteht aus den folgenden Themen und kann je nach Publikum erweitert oder angepasst werden. Die Werkstatt ist als 1-2 Tage angelegt und wechselt bewusst zwischen kurzen Inputs und längeren Hands-on-Blöcken, in denen Teilnehmende selbst mit AI-Tools arbeiten. Für Inhouse-Durchführungen lassen sich Toolauswahl, Beispiele und Use Cases auf die eigene Organisation zuschneiden.
– Einführung in die AI-Landschaft für Management:
- Begriffsklärung: AI, Generative AI, Large Language Models, Agentic Systems
- Was heute praktisch möglich ist – und was nicht
- Hype vs. Substanz: Einordnung aktueller Entwicklungen – Hands-On: Erste Schritte mit AI-Assistenten:
- Chat-basierte AI-Tools sinnvoll einsetzen
- Prompting-Grundlagen für Management-Aufgaben
- Hands-On: Eigene typische Arbeitsaufgaben mit AI bearbeiten – AI-assistierte Workflows im Arbeitsalltag:
- Recherche, Zusammenfassungen, Analyse, Entscheidungsvorbereitung
- Umgang mit Dokumenten, Daten und unstrukturierten Informationen
- Hands-On: Einen eigenen Workflow mit AI-Unterstützung umsetzen – Agentic Systems verstehen und erleben:
- Vom Chat zum Agenten: Was ist ein Agent, was kann er tun?
- Agenten mit Tools und Datenzugriff – Beispiele aus der Praxis
- Hands-On: Mit einem Agentic System eine mehrstufige Aufgabe lösen – Agentic Engineering aus Management-Sicht:
- Wie Teams heute mit AI-Agenten Software entwickeln und betreiben
- Auswirkungen auf Rollen, Skills, Teamzuschnitt und Lieferfähigkeit
- Hands-On: Einen kleinen Engineering-Task mit einem Agentic Coding Tool durchspielen – AI im Produkt und im Geschäftsmodell:
- AI-Features einbauen vs. AI-natives Produkt denken
- Build vs. Buy: Eigenentwicklung, API-Nutzung, Plattformen
- Use-Case-Bewertung: Wo bringt AI echten Wert, wo nicht – Daten, Kontext und Integration:
- Warum Kontext entscheidend ist – Retrieval, Wissensbasen, Konnektoren
- Model Context Protocol (MCP) und ähnliche Integrationsansätze
- Hands-On: AI mit eigenen Dokumenten oder Daten arbeiten lassen – Risiken, Governance und Compliance:
- Halluzinationen, Bias, Reproduzierbarkeit, Auditierbarkeit
- Datenschutz, Geheimhaltung und regulatorische Themen (z.B. EU AI Act)
- Sicheres Arbeiten: Secrets, Zugriffe, Freigaben in agentischen Setups – Wirtschaftlichkeit: Kosten, Nutzen, Risiken:
- Kostenmodelle (Token, API, Infrastruktur, Personalzeit)
- ROI-Betrachtungen für AI-Initiativen
- Realistische Erwartungssteuerung im eigenen Umfeld – Adoption in der eigenen Organisation:
- AI Literacy im Team und Unternehmen aufbauen
- Pilot-Use-Cases identifizieren und priorisieren
- Vom Pilot zur Skalierung: Plattform, Guardrails, Verantwortlichkeiten – Ausblick und nächste Schritte:
- Marktentwicklung, Modelle, Tools – worauf achten
- Hands-On: Persönliche Roadmap und eigene nächste Experimente skizzieren
Der Fokus liegt auf etablierten, anbieter- und modellunabhängigen Tools, sodass das Erlernte übertragbar bleibt. Konzepte, Workflows und Bewertungskriterien sind auf andere Tools und Plattformen anwendbar.
Der effektive Kursinhalt kann, abhängig von Trainer, Durchführung, Dauer und Konstellation der Teilnehmer:innen, von obigen Angaben abweichen.
In-House Kurs anfragen
Öffentlichen Termin anfragen
Kein passender öffentlicher Termin dabei? Trag dich unverbindlich ein – sobald genug Interesse besteht, planen wir einen neuen öffentlichen Termin und informieren dich zuerst.
Mehr über die AI Werkstatt für Management in Tech
AI verändert gerade tiefgreifend, wie Wissen erarbeitet, Software entwickelt und Geschäftsmodelle gebaut werden. Für das Management in Tech entsteht dadurch eine neue Anforderung: nicht nur darüber reden oder Buzzwords einordnen, sondern selbst genug Erfahrung haben, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Genau hier setzt diese Werkstatt an – mit konkretem Tun statt nur Folien, und mit einem klaren Blick auf Chancen, Grenzen und Risiken.Weitere Ressourcen:
Geschichte und Entwicklung
Generative AI hat mit dem öffentlichen Durchbruch von Large Language Models um 2022/2023 in kurzer Zeit aus einem Forschungsthema ein zentrales Management-Thema gemacht. Seit 2024 verschiebt sich der Fokus von Chat-Assistenten hin zu Agentic Systems, die eigenständig mehrstufige Aufgaben ausführen, Tools nutzen und mit Daten arbeiten.
Für Führungskräfte bedeutet das: AI-Entscheidungen werden zunehmend strategisch – sie betreffen Produktstrategie, Organisation, Skills, Governance und Lieferfähigkeit. Werkstätten wie diese entstehen aus der Beobachtung, dass theoretisches Wissen alleine nicht genügt; eigene Hands-on-Erfahrung ist die belastbarste Grundlage für gute Entscheidungen.