Effiziente Geschäftsprozesse mit KI-Agenten – Von Theorie zu Praxis (Inhouse)

• Einführung in KI-Agenten
  • Was sind KI-Agenten? Definition und Abgrenzung zu anderen KI-Systemen
  • Grundlagen der Funktionsweise von KI-Agenten (z. B. NLP, Reinforcement Learning, Entscheidungsbäume)
  • Überblick über verschiedene Arten von KI-Agenten: Regelbasierte Systeme, autonome Agenten, konversationelle Agenten
  Technologien und Tools für KI-Agenten
  • Einführung in Rasa: Aufbau und Entwicklung von KI-gestützten Konversationsagenten
  • Überblick über n8n: Einsatz von vortrainierten Sprachmodellen für KI-Agenten
  • Vergleich von Open-Source- und kommerziellen Lösungen
  Anwendungsbereiche von KI-Agenten
  • Kundenservice und Chatbots (z. B. automatisierte Kundenanfragen)
  • Prozessautomatisierung in Unternehmen (z. B. HR, IT-Support, Marketing)
  • Entscheidungsunterstützung und Datenanalyse durch KI-Agenten
  Praktische Übung: Entwicklung eines einfachen KI-Agenten
  • Aufbau eines Basismodells mit Rasa
  • Integration eines vortrainierten Modells von Hugging Face
  • Training und Testen des KI-Agenten mit realen Beispieldaten
  Herausforderungen und ethische Aspekte
  • Grenzen und Risiken von KI-Agenten (z. B. Bias, Datenschutz, Akzeptanz)
  • Ethische Überlegungen bei der Implementierung von KI-Agenten
  • Strategien zur Verbesserung von Transparenz und Nutzervertrauen
  Zukunftsperspektiven
  • Trends in der Entwicklung von KI-Agenten (z. B. multimodale Agenten, emotionale Intelligenz)
  • Potenzial für Innovation und Wettbewerbsvorteile in Unternehmen

Methode

Unsere einzigartigen Ansätze sorgen für ein praxisnahes, interaktives und nachhaltiges Lernerlebnis. In diesem Seminar verbinden wir theoretisches Wissen mit praktischer Anwendung, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer nicht nur die Konzepte verstehen, sondern auch eigene KI-Agenten entwickeln und in reale Unternehmensprozesse integrieren können.

• Blended Learning: Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Übungen
• Hands-on-Ansatz: Direkte Anwendung der Tools (Rasa, Hugging Face) zur Entwicklung von KI-Agenten
• Case-Based Learning: Arbeit an realen Anwendungsfällen und Szenarien
• Lernzielorientierter Ansatz: Fokus auf klar definierte Lernziele und deren Überprüfung
• Ethik-Reflexion: Diskussion über ethische und regulatorische Aspekte bei der Nutzung von KI-Agenten
• Problem-Based Learning: Lösen realer Herausforderungen
• Interaktives Lernen & Peer Collaboration

Didaktischer Ansatz:

• Kombination aus Theorie, Demonstrationen und praktischen Übungen
• Interaktiver Austausch durch Gruppenarbeiten und Diskussionen
• Praxisorientierter Ansatz mit direkter Anwendung der Tools