Training

KI verstehen und einrichten

Wie ein Sprachmodell antwortet, welche Assistenten es gibt und wie du dein Konto so einstellst, dass deine Daten bei dir bleiben.

Gut fragen, kritisch prüfen

Einen Auftrag so formulieren, dass die Antwort brauchbar wird, und erkennen, wo eine KI erfindet oder sich verrechnet.

KI im Alltag und im Beruf

Texte entwerfen, Dokumente zusammenfassen, recherchieren und planen, an zwei eigenen Aufgaben.

Bilder, Stimme, Video

Ein Bild erzeugen und verändern, Deepfakes und Stimmklone erkennen, bei Verdacht nach „Denken, Prüfen, Melden“ handeln.

Sicher und verantwortungsvoll

Welche Daten in eine KI gehören und welche nicht, was das Datenschutzgesetz dir zusichert, und drei eigene Regeln für deinen Umgang mit KI.

Praxiswerkstatt: eigene Fälle

Du bringst eine eigene, noch ungelöste Aufgabe mit und führst sie von der ersten Eingabe bis zum geprüften Ergebnis. Am Ende steht dein Plan für die nächsten vier Wochen. Setzt Modul 1 und 2 voraus.

Wer bei uns eigentlich für KI zuständig ist

Du klärst deine Rolle, erfasst, welche KI in deinem Bereich tatsächlich läuft, und legst fest, wer entscheidet, wer prüft und wer informiert wird.

Warum KI so überzeugend falsch liegt

Wie generative KI Fehler erzeugt und welche Fehlermuster bei Texten, Recherche, Datenauswertung und Entscheidungsvorbereitung typisch sind.

Was darf ungeprüft raus, und was nie

Du stufst KI-gestützte Arbeitsschritte nach Risiko ein und legst fest, wie tief jeder Schritt geprüft wird.

Prüfen, ohne dass die Produktivität leidet

Freigabestufen, Vier-Augen-Prinzip und Prüfroutinen, die im Alltag halten. Daraus entsteht deine Prüf- und Freigabeordnung.

Wer geradesteht, wenn es schiefgeht

EU AI Act, DSGVO und Dokumentationspflichten im Überblick, damit du weißt, was dein Betrieb vorhalten muss.

Labor: Was bei uns wirklich läuft

Du legst ein Verzeichnis aller Agenten, Assistenten und Automatisierungen an, mit Zweck, Verantwortlichen und Datenzugriffen.

Labor: Der Agent, den niemand mehr abschalten kann

Verhaltensregeln, Rechte und Abschaltweg für Agenten, ein Freigabeweg für neue Lösungen und der Umgang mit Vorfällen.

Wer macht was, wenn die KI die halbe Arbeit macht

Aufgaben zwischen Mensch und KI neu verteilen und Verantwortung in automatisierten Abläufen klären.

Warum das Team heimlich weiter eigene Tools nutzt

Schatten-KI, Kompetenzgefälle, Sorge um die eigene Fachlichkeit und Fehlerkultur im Team ansprechen.

Warum es nach drei Monaten wieder einschläft

Woran du nachlassende Nutzung früh erkennst und wie du mit einem 90-Tage-Plan gegensteuerst.

Standortbestimmung

KI-Reifegrad des eigenen Teams einschätzen, inklusive der Lücke zwischen Selbstbild und Wirklichkeit.

Die neue Führungsrolle

Was an Führungsarbeit wegfällt, was bleibt, was neu dazukommt. Haltung zeigen, ohne alle Antworten zu haben.

Aufgaben neu verteilen

Abläufe im Team zerlegen, Aufgaben abgeben, verstärken oder neu schaffen. Agenten führen wie neue Teammitglieder.

Den Wandel führen

Warum KI an der Umsetzung scheitert und nicht an der Technik. Widerstand und Jobangst verstehen, eine eigene Change-Story entwickeln.

Vertrauen und Befähigung

Der Skepsis gegenüber der Black Box begegnen, psychologische Sicherheit schaffen, fragend statt anweisend führen.

Transfer

Persönlicher Aktionsplan und der konkrete nächste Schritt fürs Team ab Montag.

Die neue Rolle annehmen

Führungsidentität und Wirkung, wenn Fachlichkeit allein nicht mehr trägt.

Delegieren, ohne Kontrolle zu verlieren

Aufhören, die Facharbeit selbst zu machen. Grenzen setzen, Prioritäten kommunizieren.

Coaching-Haltung als Führungskompetenz

Vom Anweisen zum Fragen, Eigenverantwortung im Team aktivieren.

Feedback und Entwicklungsgespräche

Feedback als Entwicklungswerkzeug statt als Kritik, mit Struktur.

Schwierige Gespräche

Fünf Typen von Performance bis Trennung, Struktur je Typ und der Umgang mit Emotionen im Gespräch.

Veränderung im eigenen Bereich führen

Psychologie der Veränderung, Widerstand, Change-Story und Stakeholder.