Unsere Case Study erklärt, wie ein KI-Training in Mainz vom Bedarfsgespräch über den Workshop-Tag bis zur Transferphase strukturiert geplant und wirksam umgesetzt wurde.

Das Unternehmen wollte nicht einfach einen KI-Workshop buchen, sondern verstehen, wie ein gutes KI-Training konkret abläuft: Was passiert im Bedarfsgespräch? Wie werden Zielgruppen, Aufgaben und Risiken geklärt? Wie wird der Workshop-Tag aufgebaut? Welche Übungen sind sinnvoll? Und wie wird verhindert, dass die Teilnehmenden nach dem Seminar wieder in alte Routinen zurückfallen?

Die Bildungsakademie am Rosental entwickelte dafür einen Mainzer Trainingsbogen mit vier klaren Abschnitten: Bedarfsgespräch, Vorbereitungsphase, Workshop-Tag und Transferphase. Methodisch knüpfte das Projekt an die AI-Literacy-Schulung für Teams, Führungskräfte und verantwortungsvolle KI-Nutzung im Berufsalltag an und wurde über den Themenhub zur strukturierten KI-Einführung in Unternehmen, Organisationen und Institutionen eingeordnet.

 

 

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Der Ablauf als Erfolgsfaktor: Warum ein KI-Training mehr ist als ein Workshop-Tag

Ein KI-Training wird wirksam, wenn Bedarfsgespräch, Workshop-Tag und Transferphase als zusammenhängender Lernprozess geplant werden.

Im Mainzer Projekt zeigte sich früh, dass der eigentliche Erfolg nicht allein am Seminartag entsteht. Ein KI-Training beginnt bereits im Bedarfsgespräch: Dort werden Zielgruppen, Vorkenntnisse, Aufgaben, Datenrisiken und Erwartungen geklärt. Danach folgt eine Vorbereitungsphase, in der neutrale Übungsfälle, Beispiele, Lernziele und der Ablaufplan abgestimmt werden. Der Workshop-Tag vermittelt Grundlagen, trainiert sichere Anwendung und entwickelt erste Routinen. Erst die Transferphase entscheidet jedoch, ob KI später wirklich sinnvoll in Arbeitsprozesse eingebunden wird. Für wiederkehrende Fragen zu Ablauf, Vorbereitung, Dauer, Online- oder Präsenzformaten wurde ergänzend auf die FAQ-Antworten zu KI-Inhouse-Schulungen, Ablauf, Vorbereitung und Transfer verwiesen.

• Bedarfsgespräch: Zielgruppe, Vorkenntnisse, Aufgabenfelder und Risiken klären.
• Vorbereitung: Lernziele, Übungen, Beispiele und Ablauf individuell zuschneiden.
• Workshop-Tag: Grundlagen, sichere Anwendung, Übungen und Ergebnisprüfung trainieren.
• Transferphase: Routinen, offene Fragen und nächste Schritte nach dem Training sichern.

 

Projektprofil: KI-Training in Mainz mit klarer Ablaufarchitektur

Das Projekt wurde als Inhouse-Training für ein Unternehmen in Mainz konzipiert, das den gesamten Ablauf einer KI-Schulung nachvollziehbar planen wollte.

Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Eckdaten. Entscheidend war, dass das Unternehmen nicht nur einen einzelnen Trainingstag organisieren wollte. Es ging um einen belastbaren Gesamtprozess: von der ersten Klärung über die Seminarplanung bis zur praktischen Nachbereitung.

 

Organisation	Unternehmen in Mainz
Bereich	Kommunikation, Kundenservice, interne Organisation, Projektarbeit, Assistenz, Fachbereiche, Teamleitung
Standort	Mainz, Rheinland-Pfalz, DACH-Region
Zielgruppe	Mitarbeitende mit unterschiedlichem KI-Vorwissen aus mehreren Arbeitsbereichen
Teilnehmende	19 Personen aus fünf Teams
Format	Inhouse-Präsenztraining mit Bedarfsgespräch, Workshop-Tag, Transferboard und Online-Follow-up
Dauer	1 Bedarfsgespräch à 75 Minuten, 1 Workshop-Tag à 6,5 Stunden, 1 Online-Follow-up à 90 Minuten, Transfercheck nach 4 Wochen
Ausgangsproblem	Unklarheit darüber, wie ein KI-Training konkret vorbereitet, durchgeführt und nachbereitet werden sollte
Maßnahmen	Bedarfsgespräch, Lernziel-Mapping, Übungsfallauswahl, Workshop-Dramaturgie, KI-Lernspur, Transferboard, Follow-up
Ergebnis	16 Aufgaben gesammelt, 9 Übungsfälle vorbereitet, 7 Workshop-Sequenzen durchgeführt, 5 Transferaufgaben definiert, 16 von 19 Teilnehmenden fühlten sich nach dem Follow-up sicherer

 

Ausgangslage: Viele Erwartungen, aber noch kein klares Trainingsbild

Das Unternehmen in Mainz wusste, dass KI relevant ist, hatte aber noch kein gemeinsames Bild davon, wie ein wirksames Training aussehen sollte.

Vor dem ersten Gespräch gab es sehr unterschiedliche Erwartungen. Einige Mitarbeitende wollten vor allem ChatGPT besser verstehen. Andere interessierten sich für Zeitersparnis bei E-Mails, Protokollen, Textentwürfen oder Recherchevorbereitung. Führungskräfte wollten wissen, welche Regeln, Grenzen und Verantwortlichkeiten nötig sind. Die interne Organisation fragte nach Datenschutz, Toolauswahl und sicheren Übungsfällen. Genau diese Mischung machte das Bedarfsgespräch wichtig. Ohne Klärung hätte der Workshop-Tag zu allgemein werden können. Für weiterführende Trainingsoptionen wurde auf praxisnahe KI-Seminare für Unternehmen, Teams, Organisationen und sichere Anwendung im Berufsalltag verwiesen.

 

Phase 1: Das Bedarfsgespräch als Startpunkt des KI-Trainings

Das Bedarfsgespräch klärte, welche Zielgruppen teilnehmen, welche Aufgaben relevant sind und welche Grenzen im Training beachtet werden müssen.

Das 75-minütige Bedarfsgespräch wurde mit drei Verantwortlichen aus Führung, Organisation und Kommunikation geführt. Es folgte keiner starren Checkliste, sondern einer Trainingsklärung in fünf Feldern: Zielgruppe, Vorkenntnisse, Aufgaben, Risiken und gewünschte Ergebnisse. Besonders wichtig war, die Erwartung „KI soll alles schneller machen“ in konkrete Lernziele zu übersetzen. Aus dieser Klärung entstand die Entscheidung, den Workshop nicht als Toolshow, sondern als anwendungsorientiertes AI-Literacy-Training mit Praxisübungen, Ergebnisprüfung und Transferboard aufzubauen.

• Zielgruppe: Wer nimmt teil und welche beruflichen Aufgaben bringen die Personen mit?
• Vorkenntnisse: Wer hat bereits mit KI gearbeitet und wer startet ohne praktische Erfahrung?
• Aufgaben: Welche Text-, Struktur-, Recherche- oder Kommunikationsaufgaben sollen im Training betrachtet werden?
• Risiken: Welche Daten, Inhalte, Kundenvorgänge oder internen Informationen dürfen nicht verwendet werden?
• Ergebnis: Was soll nach dem Workshop konkret anders, sicherer oder einfacher funktionieren?

 

Phase 2: Vom Bedarfsgespräch zur Trainingslandkarte

Nach dem Bedarfsgespräch entstand eine Trainingslandkarte, die Aufgaben, Lernziele und Übungsformate miteinander verband.

In der Vorbereitung sammelte das Unternehmen 16 mögliche KI-Aufgaben. Diese wurden nicht alle in den Workshop übernommen. Gemeinsam wurde geprüft, welche Aufgaben häufig vorkommen, verständlich erklärbar sind, ohne sensible Daten trainiert werden können und gut in einen eintägigen Workshop passen. Daraus entstanden 9 vorbereitete Übungsfälle. Die Trainingslandkarte verhinderte, dass der Workshop mit zu vielen Themen überladen wurde. Sie sorgte dafür, dass der Tag klar gegliedert blieb und jede Übung einen erkennbaren Lernzweck hatte.

• Aufgabenfeld 1: E-Mail-Entwürfe, Rückfragen und interne Hinweise verständlicher vorbereiten.
• Aufgabenfeld 2: Besprechungsnotizen, Projektinformationen und offene Punkte strukturieren.
• Aufgabenfeld 3: bestehende Texte kürzen, vereinfachen und zielgruppengerecht formulieren.
• Aufgabenfeld 4: KI-Ergebnisse prüfen, Grenzen erkennen und Nachbearbeitung organisieren.
• Aufgabenfeld 5: erste sichere Routinen für den Arbeitsalltag definieren.

 

Phase 3: Die Vorbereitung der Übungsfälle

Die Übungsfälle wurden so vorbereitet, dass sie arbeitsnah waren, aber keine vertraulichen Informationen enthielten.

Ein wichtiger Vorbereitungsschritt bestand darin, echte Aufgabenlogik von echten Daten zu trennen. Die Teilnehmenden sollten sich im Training wiederfinden, aber keine Kundendaten, internen Bewertungen, Vertragsdetails, personenbezogenen Angaben oder vertraulichen Projektstände verwenden. Deshalb arbeitete die Bildungsakademie am Rosental mit neutralisierten Fallskizzen. Diese Fallskizzen enthielten typische Arbeitsmuster: eine Rückfrage, eine Textüberarbeitung, eine Notizstruktur, eine Zusammenfassung oder eine interne Information. Sie enthielten aber keine echten Personen, Vorgänge oder vertraulichen Details.

• Übungsfall 1: neutrale E-Mail aus Stichpunkten vorbereiten.
• Übungsfall 2: lange interne Information verständlicher machen.
• Übungsfall 3: Besprechungsnotizen in Aufgaben, offene Fragen und nächste Schritte gliedern.
• Übungsfall 4: KI-Ausgabe auf ungewollte Ergänzungen prüfen.
• Übungsfall 5: aus einer Aufgabe eine wiederholbare Arbeitsroutine ableiten.

 

Der Mainzer Trainingsbogen: Vier Abschnitte statt Tool-Parcours

Der Workshop-Tag wurde als Mainzer Trainingsbogen aufgebaut: verstehen, ausprobieren, prüfen und übertragen.

Das Training wurde bewusst nicht als Tool-Parcours gestaltet. Die Teilnehmenden sollten nicht möglichst viele KI-Anwendungen sehen, sondern eine sichere Arbeitsweise entwickeln. Der Workshop-Tag folgte deshalb vier Abschnitten. Zuerst wurde KI verständlich eingeordnet. Danach wurden berufliche Aufgaben mit neutralen Beispielen ausprobiert. Anschließend lernten die Teilnehmenden, Ergebnisse kritisch zu prüfen. Zum Schluss wurden eigene Transferaufgaben formuliert. Diese Dramaturgie passte besonders gut zu heterogenen Gruppen, weil Einsteigerinnen und Einsteiger abgeholt wurden, während erfahrenere Teilnehmende ihre Anwendung vertiefen konnten.

• Verstehen: KI-Grundlagen, AI Literacy, Chancen, Grenzen und Verantwortung.
• Ausprobieren: Aufgabenbriefings, Textentwürfe, Strukturübungen und Variantenbildung.
• Prüfen: Ergebnisqualität, Fakten, Tonalität, Datenschutz und menschliche Freigabe.
• Übertragen: Mini-Routinen, Transferboard, offene Fragen und nächste Schritte.

 

Der Workshop-Tag: Sieben Sequenzen mit klarer Taktung

Der Workshop-Tag wurde in sieben kurze Sequenzen gegliedert, damit Input, Übung, Reflexion und Transfer ausgewogen blieben.

Die Teilnehmenden sollten nicht stundenlang zuhören. Jede Sequenz hatte ein klares Ziel und ein sichtbares Ergebnis. Dadurch blieb der Workshop handlungsorientiert. Besonders wichtig war der Wechsel zwischen kurzen Impulsen, praktischer Einzel- oder Gruppenarbeit und gemeinsamer Auswertung. So wurde KI nicht abstrakt erklärt, sondern Schritt für Schritt in den Arbeitsalltag übersetzt.

 

Sequenz	Inhalt	Ergebnis
1. Einstieg und Erwartungsklärung	Vorkenntnisse, Erwartungen und typische Unsicherheiten sammeln	12 Erwartungen und 8 Risikofragen sichtbar gemacht
2. KI-Grundlagen verständlich einordnen	AI Literacy, generative KI, Grenzen, Verantwortung und Rollen	gemeinsames Grundverständnis geschaffen
3. Aufgaben auswählen	geeignete und ungeeignete KI-Aufgaben unterscheiden	16 Aufgaben in Startfelder, Prüffelder und Ausschlussfelder sortiert
4. BRIEF-Aufgabenklärung	KI-Aufträge präzise, datensparsam und prüfbar formulieren	9 Aufgabenbriefings erstellt
5. Ergebniswerkstatt	KI-Ausgaben vergleichen, korrigieren und weiterbearbeiten	23 Korrekturpunkte gesammelt
6. Qualitätsfenster	Fakten, Tonalität, Datenschutz, Zielgruppe und Freigabe prüfen	5 Prüfkriterien übernommen
7. Transferboard	erste Routinen, offene Fragen und nächste Schritte festlegen	5 Transferaufgaben definiert

 

Die BRIEF-Methode für Aufgaben im KI-Training

Mit der BRIEF-Methode lernten die Teilnehmenden, KI-Aufträge im Workshop klar und beruflich nutzbar zu formulieren.

Die Methode wurde für den Mainzer Ablauf entwickelt, weil viele Teilnehmende zwar wussten, was sie ungefähr wollten, aber ihre Aufgaben zunächst zu ungenau beschrieben. BRIEF steht für Bedarf, Rahmen, Information, Ergebnisform und Freigabe. Dadurch wurde jede KI-Anfrage vor der Eingabe geklärt. Die Teilnehmenden lernten, nicht einfach „Schreib mir eine E-Mail“ einzugeben, sondern den beruflichen Kontext, erlaubte Informationen, gewünschte Form und menschliche Prüfung sichtbar zu machen.

• Bedarf: Welche Aufgabe soll KI unterstützen?
• Rahmen: Für welche Zielgruppe, Tonalität und Arbeitssituation ist das Ergebnis gedacht?
• Information: Welche neutralen oder freigegebenen Angaben dürfen verwendet werden?
• Ergebnisform: Soll eine E-Mail, Liste, Zusammenfassung, Rückfrage, Tabelle oder Variante entstehen?
• Freigabe: Wer prüft Inhalt, Tonalität, Datenschutz und Weiterverwendbarkeit?

Ein Beispiel aus der Schulung lautete: „Bedarf: eine interne Rückfrage verständlich vorbereiten. Rahmen: sachlich, freundlich, kurze Nachricht an ein anderes Team. Information: nur neutrale Stichpunkte aus dem Übungsfall. Ergebnisform: E-Mail-Entwurf mit drei klaren Fragen. Freigabe: Fachbereich prüft Inhalt, Teamleitung prüft Tonalität und Verbindlichkeit.“

 

Das Qualitätsfenster: KI-Ergebnisse nicht nur lesen, sondern prüfen

Das Qualitätsfenster half den Teilnehmenden, KI-Ausgaben nach Fakten, Tonalität, Datenschutz, Zielgruppe und Freigabe zu prüfen.

Ein zentraler Teil des Workshop-Tages war die Ergebnisprüfung. Die Teilnehmenden sahen schnell, dass KI-Ausgaben häufig gut klingen, aber trotzdem unvollständig, zu allgemein, zu verbindlich oder nicht passend zur Zielgruppe sein können. Deshalb wurde mit einem Qualitätsfenster gearbeitet. Es war bewusst einfach formuliert, damit es später im Alltag nutzbar bleibt. Jede Gruppe prüfte mindestens zwei KI-Ausgaben anhand derselben fünf Kriterien. Daraus entstand ein gemeinsames Verständnis dafür, dass KI-Ergebnisse Arbeitsmaterial sind und keine fertigen Entscheidungen.

• Fakten: Stimmen die Aussagen mit den vorgegebenen Informationen überein?
• Tonalität: Passt die Sprache zur Situation, zur Zielgruppe und zum Unternehmen?
• Datenschutz: Enthält die Ausgabe sensible, personenbezogene oder nicht freigegebene Informationen?
• Zielgruppe: Ist das Ergebnis für die angesprochene Person verständlich und relevant?
• Freigabe: Wer muss den Entwurf prüfen, bevor er verwendet wird?

 

Die Transferphase: Aus einem Workshop werden Arbeitsroutinen

Die Transferphase sorgte dafür, dass aus dem Workshop-Tag konkrete KI-Routinen, offene Klärungen und nächste Schritte wurden.

Am Ende des Workshop-Tages wurde ein Transferboard erstellt. Es enthielt drei Spalten: sofort nutzbare Aufgaben, prüfpflichtige Aufgaben und offene Fragen. Jede Gruppe trug mindestens eine konkrete Anwendung ein, die sie in den folgenden vier Wochen testen wollte. Gleichzeitig wurden Ausschlussfälle markiert, die nicht ohne weitere interne Klärung genutzt werden sollten. Das Follow-up nach vier Wochen war kein Wiederholungstermin, sondern eine Auswertung: Was wurde genutzt? Wo gab es Unsicherheiten? Welche Ergebnisse waren hilfreich? Welche Regeln müssen nachgeschärft werden?

• Sofort nutzbar: neutrale E-Mail-Entwürfe, interne Rückfragen, Textkürzungen und Notizstrukturierung.
• Prüfpflichtig: externe Kommunikation, fachliche Zusammenfassungen, Prozesshinweise und Vorlagen.
• Offene Fragen: Toolauswahl, Datenfreigaben, interne Zuständigkeit und Dokumentation.
• Ausschlussfälle: personenbezogene Daten, vertrauliche Einzelfälle, Entscheidungen, Bewertungen und nicht freigegebene Projektinformationen.

 

Was im Follow-up nach vier Wochen überprüft wurde

Das Follow-up überprüfte nicht nur Zufriedenheit, sondern konkrete Nutzung, offene Fragen und den Bedarf an Nachschärfung.

Vier Wochen nach dem Workshop kamen 14 der 19 Teilnehmenden zu einem 90-minütigen Online-Follow-up zusammen. Dort wurden keine neuen Toolfunktionen vorgestellt. Stattdessen standen Praxiserfahrungen im Mittelpunkt. Welche BRIEF-Aufgaben wurden ausprobiert? Welche KI-Ergebnisse mussten stark korrigiert werden? Wo gab es Unsicherheit bei Datenschutz oder Freigabe? Welche Aufgaben erwiesen sich als ungeeignet? Diese Auswertung machte die Transferphase belastbar, weil sie nicht nur positive Eindrücke sammelte, sondern auch Grenzen und Fehlversuche sichtbar machte.

• Transferfrage 1: Welche Aufgaben wurden tatsächlich getestet?
• Transferfrage 2: Welche Ergebnisse waren brauchbar, welche nicht?
• Transferfrage 3: Wo blieb Unsicherheit bei Daten, Tonalität oder Verantwortung?
• Transferfrage 4: Welche Routine sollte übernommen, angepasst oder verworfen werden?
• Transferfrage 5: Welche interne Klärung braucht es vor dem nächsten Schritt?

 

Direkte Messwerte aus Bedarfsgespräch, Workshop und Transferphase

Die Wirkung zeigte sich darin, dass der Ablauf nicht nur Orientierung gab, sondern konkrete Anwendungen, Prüfkriterien und Transferaufgaben erzeugte.

Im Projekt wurden 16 mögliche KI-Aufgaben gesammelt, 9 Übungsfälle vorbereitet und 7 Workshop-Sequenzen durchgeführt. Vor dem Training fühlten sich 6 von 19 Teilnehmenden sicher genug, KI beruflich sinnvoll einzuordnen. Nach dem Follow-up waren es 16 von 19. Die Vorbereitung einer neutralen internen Rückfrage sank im Testfall von 24 auf 14 Minuten. Die Strukturierung einer Besprechungsnotiz sank von 38 auf 23 Minuten. Bei 11 geprüften KI-Ausgaben wurden 23 Korrekturpunkte identifiziert, vor allem zu unklarer Tonalität, fehlender Freigabe, unbelegten Ergänzungen und zu hoher Verbindlichkeit. Nach vier Wochen nutzten drei Teams mindestens zwei der im Workshop definierten Routinen regelmäßig.

• 19 Teilnehmende aus fünf Teams
• 75 Minuten Bedarfsgespräch mit drei Verantwortlichen
• 16 mögliche KI-Aufgaben gesammelt
• 9 neutrale Übungsfälle vorbereitet
• 7 Workshop-Sequenzen durchgeführt
• 5 Prüfkriterien im Qualitätsfenster übernommen
• 5 Transferaufgaben für vier Wochen definiert
• 10 Minuten Zeitersparnis bei neutraler interner Rückfrage im Testfall
• 15 Minuten Zeitersparnis bei strukturierter Besprechungsnotiz im Testfall
• 23 Korrekturpunkte bei 11 KI-Ausgaben identifiziert
• 16 von 19 Teilnehmenden mit höherer Sicherheit nach dem Follow-up

 

Kundenzitat

Die Projektverantwortliche hob hervor, dass der klare Ablauf den Unterschied zwischen einem inspirierenden Workshop und einem umsetzbaren Lernprozess ausmachte.

„Für uns war besonders hilfreich, dass das Training nicht erst am Workshop-Tag begann. Das Bedarfsgespräch hat unsere Erwartungen sortiert, die Übungen waren nah an unseren Aufgaben und das Follow-up hat gezeigt, was im Alltag wirklich funktioniert. Dadurch wurde KI für unser Team greifbar – nicht als Toolshow, sondern als strukturierter Lernprozess.“

Projektverantwortliche, Unternehmen in Mainz

 

Trainerprofil: KI-Trainings vom Bedarf bis zum Transfer gestalten

Durchführende Person im Projekt

Die Schulung wurde von einer Haupttrainerin für AI Literacy, Lernarchitektur, Workshop-Dramaturgie und sichere KI-Anwendung in Organisationen durchgeführt.

Die Trainerin verfügt über langjährige Erfahrung in Inhouse-Trainings für Kommunikation, digitale Arbeitsroutinen, Teamlernen und verantwortungsvolle KI-Nutzung. Ihr Schwerpunkt liegt darauf, KI-Trainings nicht als Toolpräsentation, sondern als Lernprozess aus Bedarfsklärung, Übungen, Ergebnisprüfung und Transfer zu gestalten. Im Mainzer Projekt verband sie Bedarfsgespräch, Trainingslandkarte, BRIEF-Methode, Qualitätsfenster und Transferboard zu einem klaren Ablaufmodell. Fachliche Schwerpunkte waren AI Literacy, datensparsame Übungsentwicklung, Workshop-Didaktik, Ergebnisprüfung und Transfer in Teamroutinen.

 

Fachliche Einordnung: KI-Trainings brauchen Kompetenzaufbau, Datenschutz und Transferlogik

Ein gutes KI-Training muss Kompetenz aufbauen, Nutzungskontexte klären, Datenschutz berücksichtigen und Transfer in den Arbeitsalltag ermöglichen.

Die Europäische Kommission erläutert AI Literacy im Kontext des EU AI Act als Wissen, Fähigkeiten und Verständnis für Personen, die mit KI-Systemen umgehen oder deren Nutzung verantworten. Die Bundesnetzagentur weist darauf hin, dass die Regeln zu AI Literacy nach Artikel 4 des AI Act seit dem 2. Februar 2025 gelten. Für das Mainzer Projekt bedeutete das: Ein KI-Training sollte nicht nur Bedienung erklären, sondern Aufgaben, Risiken, Zielgruppen, Vorkenntnisse und Einsatzkontext berücksichtigen.

Auch Datenschutz und Risikobewusstsein prägten den Ablauf. Die Orientierungshilfe der Datenschutzkonferenz zu künstlicher Intelligenz und Datenschutz liefert Kriterien für Verantwortliche, die KI-Anwendungen datenschutzkonform auswählen, implementieren und nutzen möchten. Die BSI-Publikation zu Chancen und Risiken generativer KI-Modelle für Industrie und Behörden zeigt, warum generative KI vor der Integration in Arbeitsabläufe bewusst eingeordnet und geprüft werden sollte. Deshalb wurden in Mainz Bedarfsgespräch, Übungsfallauswahl, Qualitätsfenster und Transferphase als zusammenhängender Sicherheits- und Lernprozess geplant.

 

Was diesen Mainz-Case von anderen KI-Case-Studies unterscheidet

Der Mainz-Case unterscheidet sich durch den Fokus auf den gesamten Ablauf eines KI-Trainings statt auf ein einzelnes Tool, eine Abteilung oder ein Spezialthema.

Andere Case Studies behandeln vertrauliche Praxisfälle, HR-Prozesse, hybride Teams, Gruppengröße, Seminardauer, Verbände, GEO, DSGVO-Governance oder konkrete ChatGPT-Anwendungen. Dieser Projektbericht beantwortet eine andere Suchintention: Wie läuft ein KI-Training konkret ab – vom ersten Bedarfsgespräch über den Workshop-Tag bis zur Transferphase? Die Antwort liegt in einem Ablaufmodell mit Bedarfsklärung, Trainingslandkarte, neutralisierten Übungsfällen, Mainzer Trainingsbogen, BRIEF-Methode, Qualitätsfenster, Transferboard und Follow-up. Damit ergänzt der Artikel das KI-Cluster um eine prozessuale Perspektive für Entscheiderinnen und Entscheider.

 

Weitere passende Case Studies

Für Organisationen, die ein KI-Training planen, ist der Vergleich mit weiteren Praxisberichten sinnvoll, weil Ablauf, Zielgruppe und Transfer je nach Ausgangslage variieren.

Die Mainzer Case Study zeigt, wie ein KI-Training strukturiert vorbereitet, durchgeführt und nachbereitet werden kann. Ergänzend sind Praxisberichte zu Inhouse-Schulungen, Transferprojekten und organisationalem Lernen hilfreich, um andere Ausgangslagen zu vergleichen. Besonders passend sind Kommunikationstrainings für Textqualität, interne Abstimmung und verständliche Teamkommunikation, Projektmanagement-Schulungen für Workshopplanung, Aufgabensteuerung und Transferdesign sowie Führungskräfteseminare für Verantwortungslogik, Teamführung und Veränderungsbegleitung. Denn ein wirksames KI-Training entsteht nicht allein durch Inhalte, sondern durch gute Vorbereitung, klare Workshop-Dramaturgie und verbindliche Nachbereitung.

 

Warum dieser Projektbericht exemplarisch für die Arbeit der Bildungsakademie ist

Dieser Projektbericht zeigt exemplarisch, wie die Bildungsakademie am Rosental KI-Schulungen als vollständigen Lernprozess statt als isolierten Workshop plant.

Das Unternehmen in Mainz erhielt kein allgemeines KI-Seminar, sondern ein klar geführtes Training vom Bedarfsgespräch bis zum Transfercheck. Die AI-Literacy-Schulung für Teams, Organisationen und verantwortungsvolle KI-Nutzung bildete die methodische Grundlage; der Themenhub zur strukturierten KI-Einführung in Unternehmen, Behörden und Institutionen lieferte den größeren Orientierungsrahmen; die FAQ-Antworten zu KI-Inhouse-Schulungen, Ablauf, Vorbereitung und Transfer unterstützten wiederkehrende Rückfragen; und Magazinbeiträge zu KI-Kompetenz, Kommunikation und Lerntransfer boten weiterführende Impulse für die interne Weiterarbeit.

 

English Summary

This case study shows how an AI training programme in Mainz was planned from the initial needs assessment through the workshop day to the transfer phase.

The project was designed as a complete learning process rather than a single AI workshop. Nineteen participants from five teams took part in a training programme that began with a 75-minute needs assessment, continued with tailored preparation and a one-day workshop, and concluded with a transfer phase and online follow-up. The programme used a training map, neutralised practice cases, the BRIEF task-briefing method, a quality review window and a transfer board. The case demonstrates how AI training becomes more effective when needs, exercises, risks, workshop structure and post-training transfer are connected from the start.

 

FAQ zur Case Study: Ablauf eines KI-Trainings in Mainz

Wie beginnt ein gutes KI-Training?

Ein gutes KI-Training beginnt mit einem Bedarfsgespräch, das Zielgruppe, Vorkenntnisse, Aufgaben, Risiken und gewünschte Ergebnisse klärt.

Im Mainzer Projekt dauerte das Bedarfsgespräch 75 Minuten und wurde mit drei Verantwortlichen geführt. Dabei wurden Erwartungen, typische Aufgaben, Unsicherheiten und Grenzen gesammelt. Erst danach wurde der Workshop-Tag geplant. Diese Vorbereitung verhinderte, dass das Training zu allgemein wurde. Aus dem Gespräch entstanden klare Lernziele, eine Trainingslandkarte und 9 neutrale Übungsfälle.

Welche Fragen werden im Bedarfsgespräch für ein KI-Training geklärt?

Im Bedarfsgespräch werden Teilnehmende, Vorkenntnisse, Aufgabenfelder, Datenschutzgrenzen, Workshopziele und Transfererwartungen geklärt.

Die Bildungsakademie am Rosental fragte im Mainzer Projekt unter anderem: Welche Teams nehmen teil? Welche Aufgaben sollen leichter werden? Welche Daten dürfen nicht verwendet werden? Welche Ergebnisse sollen nach dem Training sichtbar sein? Dadurch wurde aus einer allgemeinen KI-Anfrage ein konkretes Trainingsdesign. Besonders wichtig war die Übersetzung von Erwartungen in realistische Lernziele.

Wie wird ein KI-Workshop vorbereitet?

Ein KI-Workshop wird vorbereitet, indem Aufgaben gesammelt, Übungsfälle neutralisiert, Lernziele sortiert und der Workshop-Tag didaktisch getaktet wird.

In Mainz wurden 16 mögliche KI-Aufgaben gesammelt. Davon wurden 9 als neutrale Übungsfälle vorbereitet. Die Auswahl erfolgte nach Häufigkeit, Praxisnähe, Datenschutz, Prüfbarkeit und Workshop-Passung. So konnte der Trainingstag zielgerichtet bleiben. Die Teilnehmenden arbeiteten nicht mit beliebigen Beispielen, sondern mit Aufgabenmustern, die ihren Alltag widerspiegelten.

Wie läuft der Workshop-Tag eines KI-Trainings ab?

Der Workshop-Tag läuft idealerweise in kurzen Sequenzen aus Input, Übung, Auswertung, Ergebnisprüfung und Transferplanung ab.

Der Mainzer Workshop-Tag bestand aus 7 Sequenzen: Erwartungsklärung, KI-Grundlagen, Aufgabenauswahl, BRIEF-Aufgabenklärung, Ergebniswerkstatt, Qualitätsfenster und Transferboard. Diese Taktung verhinderte lange Theorieblöcke. Die Teilnehmenden konnten KI ausprobieren, Ergebnisse prüfen und eigene Routinen ableiten. Dadurch wurde das Training praktisch und zugleich sicher.

Was ist die BRIEF-Methode im KI-Training?

Die BRIEF-Methode strukturiert KI-Aufgaben nach Bedarf, Rahmen, Information, Ergebnisform und Freigabe.

BRIEF wurde genutzt, damit Teilnehmende KI-Aufträge präzise formulieren. Statt unklarer Eingaben wie „Schreib mir eine E-Mail“ wurde zuerst geklärt, welche Aufgabe unterstützt werden soll, welche Informationen erlaubt sind, wie das Ergebnis aussehen soll und wer es prüft. Im Workshop entstanden 9 Aufgabenbriefings. Dadurch wurden KI-Ergebnisse besser steuerbar und leichter kontrollierbar.

Warum ist Ergebnisprüfung im KI-Training so wichtig?

Ergebnisprüfung ist wichtig, weil KI-Ausgaben überzeugend klingen können, aber fachlich, sprachlich oder datenschutzbezogen trotzdem falsch sein können.

Im Mainzer Workshop wurden 11 KI-Ausgaben geprüft und 23 Korrekturpunkte identifiziert. Häufig ging es um unklare Tonalität, fehlende Freigabe, unbelegte Ergänzungen oder zu hohe Verbindlichkeit. Das Qualitätsfenster half, Ergebnisse nach Fakten, Tonalität, Datenschutz, Zielgruppe und Freigabe zu bewerten. So lernten die Teilnehmenden, KI-Ausgaben als Arbeitsmaterial zu behandeln.

Was gehört in die Transferphase nach einem KI-Training?

In die Transferphase gehören konkrete Testaufgaben, offene Fragen, Zuständigkeiten, Prüfkriterien und ein Follow-up-Termin.

Im Mainzer Projekt wurde am Ende des Workshop-Tages ein Transferboard erstellt. Es enthielt sofort nutzbare Aufgaben, prüfpflichtige Aufgaben, offene Fragen und Ausschlussfälle. Jede Gruppe definierte mindestens eine Anwendung für die nächsten vier Wochen. Das Follow-up prüfte anschließend, was genutzt wurde, wo Unsicherheiten entstanden und welche Routinen übernommen werden sollten.

Wie lange sollte ein KI-Training dauern?

Ein KI-Training kann als eintägiger Workshop mit Bedarfsgespräch und Follow-up funktionieren, wenn Ziele und Übungen gut vorbereitet sind.

Das Mainzer Projekt bestand aus einem 75-minütigen Bedarfsgespräch, einem Workshop-Tag à 6,5 Stunden und einem 90-minütigen Follow-up nach vier Wochen. Dieses Format war geeignet, weil der Workshop klar vorbereitet war. Für komplexere Organisationen, sensible Datenlagen oder mehrere Zielgruppen können zwei Tage oder ein mehrstufiges Programm sinnvoller sein.

Welche Aufgaben eignen sich für einen KI-Workshop?

Geeignet sind Aufgaben, die häufig vorkommen, textnah sind, neutralisiert werden können und gut prüfbar bleiben.

In Mainz eigneten sich E-Mail-Entwürfe, interne Rückfragen, Besprechungsnotizen, Textkürzungen, Verständlichkeitsvarianten und Aufgabenstrukturierung besonders gut. Nicht geeignet waren personenbezogene Daten, vertrauliche Einzelfälle, Entscheidungen oder nicht freigegebene Projektinformationen. Diese Sortierung half, KI realistisch und sicher einzuordnen.

Wie misst man den Erfolg eines KI-Trainings?

Der Erfolg eines KI-Trainings lässt sich über Anwendungssicherheit, genutzte Routinen, geprüfte Ergebnisse, Zeitersparnis und Transferqualität messen.

Im Mainzer Projekt stieg die Sicherheit deutlich: Vor dem Training fühlten sich 6 von 19 Teilnehmenden sicher genug, KI beruflich einzuordnen; nach dem Follow-up waren es 16 von 19. Außerdem sank die Bearbeitungszeit bei einer neutralen Rückfrage im Testfall von 24 auf 14 Minuten. Drei Teams nutzten nach vier Wochen mindestens zwei definierte Routinen regelmäßig.

Welche Fehler sollte man bei der Planung eines KI-Trainings vermeiden?

Man sollte vermeiden, ein KI-Training ohne Bedarfsgespräch, ohne Übungsfälle, ohne Ergebnisprüfung und ohne Transferphase durchzuführen.

Der Mainzer Case zeigte, dass ein Workshop allein schnell inspirierend, aber unverbindlich bleiben kann. Ohne Bedarfsgespräch fehlen passende Beispiele. Ohne Ergebnisprüfung entstehen falsche Sicherheiten. Ohne Transferphase bleibt unklar, was im Alltag wirklich genutzt wird. Die Bildungsakademie am Rosental verband deshalb Bedarf, Workshop und Follow-up zu einem vollständigen Lernprozess.

Was unterscheidet diese Case Study von anderen KI-Case-Studies?

Diese Case Study zeigt den konkreten Ablauf eines KI-Trainings vom Bedarfsgespräch bis zur Transferphase.

Der Mainz-Case ist eigenständig, weil nicht eine Fachabteilung, ein Tool, eine Gruppengröße oder ein Spezialthema im Mittelpunkt steht. Die zentrale Frage lautet: Wie läuft ein KI-Training professionell ab? Der Artikel beantwortet diese Frage mit Bedarfsgespräch, Trainingslandkarte, Workshop-Sequenzen, BRIEF-Methode, Qualitätsfenster, Transferboard und Follow-up. Damit eignet er sich besonders für Entscheiderinnen und Entscheider, die eine KI-Schulung planen.

 

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