Wie nutzen Mitarbeitende KI im Alltag sicher, produktiv und regelkonform?
Die Anwender-Schulung übersetzt KI-Kompetenz in klare Alltagshandlungen. Mitarbeitende lernen, wann KI sinnvoll unterstützt, welche Daten nicht in Prompts gehören und wie Ergebnisse geprüft werden müssen.
Dauer: 45–180 Minuten oder 3–5 Module · Gruppengröße: 8–250 nach Format
Für wen
Für Mitarbeitende in Verwaltung, Vertrieb, Service, Fachbereichen oder Projektteams, die KI-Tools nutzen oder künftig nutzen sollen.
Keine technischen Vorkenntnisse erforderlich
Fokus auf sichere Alltagssituationen
Geeignet für breite Sensibilisierung im Unternehmen
Lernkonzept
Lernziele für sichere Entscheidungen
Die Schulung verbindet Wissen mit wiederholbaren Handlungen für den jeweiligen Arbeitskontext.
1
KI passend zur Aufgabe einsetzen
Erkennen, wann generative KI sinnvoll unterstützt und wann Fachwissen, Freigabe oder ein anderer Arbeitsweg erforderlich ist.
2
Daten vor der Eingabe einordnen
Öffentliche, interne, vertrauliche und personenbezogene Informationen unterscheiden und interne Regeln anwenden.
3
Prompts nachvollziehbar formulieren
Ziel, Kontext, Material, gewünschtes Format und Prüfkriterien so beschreiben, dass Ergebnisse besser bewertet werden können.
4
Ergebnisse prüfen und Verantwortung behalten
Aussagen, Quellen, Vollständigkeit und Wirkung kontrollieren, bevor KI-Ergebnisse verwendet oder weitergegeben werden.
Beispielagenda
Vom realistischen Fall zum Praxistransfer
Beispiele, Tiefe und Arbeitsergebnisse werden auf Zielgruppe, Format und interne Vorgaben abgestimmt.
1
Einstieg über eine typische KI-Aufgabe
Ein realistischer Arbeitsauftrag macht Nutzen, Grenzen und Verantwortlichkeit unmittelbar sichtbar.
2
Datenampel und interne Leitplanken
Die Gruppe ordnet Informationen ein und entscheidet, welche Eingaben zulässig, zu klären oder zu unterlassen sind.
3
Vom Arbeitsauftrag zum geprüften Ergebnis
Ein Prompt wird schrittweise verbessert und die Ausgabe mit fachlichen Prüfkriterien bewertet.
4
Transfer in die eigene Arbeitsroutine
Zum Abschluss werden sichere Schritte, Stoppsignale, Freigaben und interne Ansprechstellen festgehalten.
Anwendung
Übungen und konkrete Arbeitsergebnisse
Praxisübungen
Datenampel anwenden: Beispieldaten für einen Prompt einordnen und eine sichere Alternative für ungeeignete Eingaben entwickeln.
Prompt gezielt verbessern: Aus einem vagen Auftrag einen Prompt mit Ziel, Kontext, Format und Prüfkriterien machen.
Ausgabe vor Verwendung prüfen: Fehler, unbelegte Aussagen, fehlenden Kontext und riskante Formulierungen in einer KI-Ausgabe erkennen.
Arbeitsergebnisse
Datenampel und Entscheidungsroutine für typische KI-Aufgaben
Wiederverwendbares Schema für klarere und besser prüfbare Prompts
Prüfschritte für Aussagen, Quellen, Vollständigkeit und Freigabe
Geklärte Stoppsignale, Ansprechstellen und interne Meldewege
Praxisnahe Schwerpunkte
Öffentliche, interne, vertrauliche und personenbezogene Informationen unterscheiden
Prompts mit Ziel, Kontext, Material, Format und Prüfkriterien formulieren
Halluzinationen, Verzerrungen, veraltete Informationen und scheinbare Quellen erkennen
Texte zusammenfassen, umformulieren, strukturieren und prüfen lassen, ohne Verantwortung abzugeben
Bei Unsicherheit interne Ansprechstellen, Freigaben und Meldewege nutzen
Ergebnis- und Nachweispaket
Rollenbezogener Lernpfad für sichere KI-Nutzung im Alltag
Teilnahmebestätigung auf Wunsch
Optionaler Wissenstest mit Alltagsszenarien
Datenampel und 5-Schritte-KI-Routine
Transfer-Check für den eigenen Arbeitsbereich
KI-Schulungen
Weitere Lernpfade
Power-User
KI-Schulung für Power-User und KI-Multiplikatoren
Für Fachbereiche, Multiplikatoren, Prozessverantwortliche und Teams, die sichere KI-Routinen mit Vorlagen, Workflows und Kontrollpunkten etablieren.
KI-Anwendungsfälle strukturiert bewerten und priorisieren
Prompts, Arbeitsabläufe und Vorlagen kontrolliert einsetzen und pflegen
Datenklassen, Freigaben, Qualitätskontrollen und Rollen berücksichtigen
Entwicklungsteams
KI-Schulung für Entwicklungsteams
LLM-Anwendungen, RAG, Agenten und KI-APIs sicher entwickeln und betreiben.
KI-Grundlagen, LLMs, Embeddings und Modellgrenzen verstehen
Prompts, Prompt-Tests und KI-APIs mit soliden Entwicklungspraktiken einsetzen