Inhouse Kurs: KI-Grundlagen kennenlernen & erste Schritte

KI-Grundlagen ist eine Inhouse-Schulung der Bildungsakademie am Rosental für Organisationen, die einen verständlichen, praxisnahen und sicheren Einstieg in Künstliche Intelligenz suchen. Der Kurs erklärt zentrale Begriffe, Funktionsweisen, Technologien, Chancen, Grenzen und erste Anwendungsmöglichkeiten von KI – ohne technisches Vorwissen vorauszusetzen.

Die Schulung richtet sich an Mitarbeitende, Führungskräfte, Projektteams, HR, IT, Kommunikation, Verwaltung, Service, Marketing, Vertrieb und Fachabteilungen, die KI zunächst verstehen möchten, bevor konkrete Tools, Projekte oder Fachanwendungen vertieft werden. Im Mittelpunkt stehen Orientierung, Grundverständnis, einfache Praxisbeispiele, Risikobewusstsein und erste Schritte für den Arbeitsalltag.

Teilnehmende lernen, was Künstliche Intelligenz bedeutet, wie sich klassische KI, maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze, generative KI, Chatbots, Copilots und KI-gestützte Suche voneinander unterscheiden. Gleichzeitig wird eingeordnet, warum Datenqualität, Datenschutz, Halluzinationen, Bias, Quellenprüfung, menschliche Kontrolle und KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung bereits im Grundlagenkurs eine wichtige Rolle spielen.

Unser maßgeschneiderter Inhouse-Kurs für KI-Grundlagen

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage zwischen einer Inhouse-Präsenz-Schulung an Ihrem Standort oder einem Live-Online-Workshop mit Ihrem Team. Die Inhalte werden auf Vorkenntnisse, Rollen, Arbeitsbereiche, vorhandene Tools, Datenschutzanforderungen, Lernziele und konkrete Fragen Ihrer Organisation zugeschnitten.

Worum es in diesem Kurs wirklich geht

KI-Grundlagen bedeuten nicht, dass Teilnehmende programmieren, Modelle trainieren oder komplexe Datenarchitekturen verstehen müssen. Gemeint ist ein belastbarer Einstieg: Was ist KI? Was kann KI leisten? Wo liegen Grenzen? Welche Begriffe muss man kennen? Welche Risiken entstehen? Und wie lassen sich erste einfache Anwendungsfälle im eigenen Arbeitsumfeld sinnvoll einordnen?

Die Schulung ist als verständliche Orientierungswerkstatt aufgebaut. Teilnehmende lernen zentrale Begriffe, sehen praktische Beispiele, diskutieren typische Missverständnisse, üben einfache KI-Aufgaben und entwickeln ein erstes Gefühl dafür, wann KI hilfreich, riskant oder ungeeignet ist.

Für den übergeordneten Einstieg empfehlen wir den Themen-Hub zu KI-Inhouse-Schulungen. Weitere Formate finden Sie in der Übersicht der KI-Inhouse-Kurse. Häufige Grundlagenfragen beantwortet das KI-FAQ der Bildungsakademie am Rosental.

Klare Abgrenzung zu AI Literacy, Entscheiderkursen und Fachkursen

Dieser Kurs ist der niedrigschwellige Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz. Er erklärt Grundlagen, Begriffe, Funktionsweisen und erste Anwendungsmöglichkeiten. Er ist bewusst nicht identisch mit AI Literacy, nicht mit „ChatGPT für Entscheider“ und nicht mit spezialisierten Fachkursen für Marketing, Führung, Datenanalyse oder Automatisierung.

KI-Grundlagen schafft Verständnis und Orientierung. AI Literacy vertieft sichere Nutzung, Verantwortung, Risikobewertung und dokumentierbare KI-Kompetenz. ChatGPT für Entscheider fokussiert Use-Case-Portfolio, Projektplanung, Governance und strategische Umsetzungsfähigkeit.

Kurs	Abgrenzung
KI-Grundlagen	Einstieg in Begriffe, Technologien, Funktionsweisen, Beispiele, Chancen, Grenzen und erste praktische Orientierung.
AI Literacy	Stärker auf sichere Nutzung, Risikobewertung, Datenschutz, Halluzinationen, Bias, menschliche Kontrolle und Art. 4 KI-Verordnung ausgerichtet.
ChatGPT für Entscheider	Stärker auf Use Cases, Pilotprojekte, intelligente Suche, Teamaufbau, Projektplanung, Automatisierung und Governance fokussiert.
KI-Tools für Führungskräfte	Stärker auf konkrete Führungsroutinen, Meetings, Kommunikation, Reporting, Delegation und tägliche Tool-Nutzung ausgerichtet.
Datenanalyse und Controlling mit KI	Stärker datenbezogen: Kennzahlen, Reporting, Excel, Power Query, Power BI und Controlling-Prozesse.

Wenn Ihre Organisation zunächst eine gemeinsame Sprache und ein verständliches Fundament braucht, ist dieser Grundlagenkurs der passende Startpunkt. Wenn bereits konkrete KI-Nutzung, Governance oder Fachprozesse im Vordergrund stehen, kann ein vertiefender Kurs sinnvoller sein.

Die BARO-BASIS-Methode für den Einstieg in Künstliche Intelligenz

Für diese Schulung nutzt die Bildungsakademie am Rosental [BARO] die BARO-BASIS-Methode. Sie verbindet verständliche Einführung, Begriffsklärung, Praxisbeispiele, Risikobewusstsein und erste Anwendungsschritte in einem didaktischen Modell für Einsteigergruppen.

B – Begriffe: Was bedeuten KI, Machine Learning, Deep Learning, generative KI, Sprachmodell, Prompt, Algorithmus und neuronales Netz?
A – Anwendungen: Wo begegnet KI bereits im Arbeitsalltag, in Software, Suche, Kommunikation, Analyse, Service und Automatisierung?
S – Systeme: Welche Unterschiede gibt es zwischen Chatbots, Copilots, Suchsystemen, Bild-KI, Analysewerkzeugen und Fachanwendungen?
I – Irrtümer: Welche Missverständnisse, Übertreibungen, Halluzinationen, Scheingenauigkeiten und falschen Erwartungen entstehen häufig?
S – Startpunkte: Welche einfachen, risikoarmen Anwendungsfälle eignen sich für erste Lern- und Pilotphasen?

Die Methode verhindert, dass KI-Grundlagen abstrakt bleiben. Teilnehmende bauen ein erstes mentales Modell auf, mit dem sie KI-Systeme realistischer einschätzen und erste Fragen für ihre Organisation besser formulieren können.

Tool-Landkarte: Welche KI-Systeme im Grundlagenkurs eingeordnet werden

Der Kurs ist keine reine Tool-Demo. Trotzdem ist es wichtig, typische KI-Werkzeuge zu kennen und ihre Funktion einordnen zu können. Deshalb werden verschiedene Werkzeugtypen verständlich erklärt und mit einfachen Beispielen verbunden.

Tool- und Aufgabenfeld	Praxisbezug im Grundlagenkurs
ChatGPT, Claude und Google Gemini	Texte strukturieren, Fragen beantworten, Ideen entwickeln, Inhalte zusammenfassen und einfache Arbeitsentwürfe vorbereiten.
Microsoft Copilot	KI-Unterstützung in Office-Umgebungen, E-Mails, Präsentationen, Tabellen, Meetings und Dokumenten grundsätzlich einordnen.
Perplexity und KI-gestützte Recherche	Recherchefragen strukturieren und Quellenhinweise besser verstehen, ohne Quellenprüfung zu ersetzen.
Bild-KI und Kreativ-KI	Bildideen, Visuals, Motive, Präsentationsgrafiken und einfache kreative Entwürfe als KI-Anwendungsfeld kennenlernen.
Excel, Power Query, Power BI und Analysewerkzeuge	Grundsätzlich verstehen, wie KI bei Datenstrukturierung, Kennzahlenfragen und einfachen Auswertungen unterstützen kann.
Interne KI-Systeme und intelligente Suche	Erkennen, wie Organisationen internes Wissen, Dokumente, Richtlinien und FAQ künftig KI-gestützt auffindbar machen können.

Praxisstation 1: Was Künstliche Intelligenz wirklich bedeutet

Der Einstieg beginnt mit einer klaren Begriffsklärung. Viele Diskussionen über KI bleiben ungenau, weil klassische Software, Automatisierung, maschinelles Lernen und generative KI vermischt werden. Die Schulung trennt diese Ebenen verständlich voneinander.

Grundbegriffe wie KI, Algorithmus, Training, Modell, Daten, Mustererkennung und Ausgabe verstehen.
Unterschiede zwischen klassischer Automatisierung und lernenden Systemen einordnen.
Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netze verständlich erklären.
Generative KI als neue Kategorie von Text-, Bild-, Audio- und Codeproduktion einordnen.
KI-Ergebnisse als Vorschläge verstehen, nicht als automatisch richtige Aussagen.

Ein realistisches Lernziel ist, dass Teilnehmende nach dem Kurs zentrale KI-Begriffe sicherer verwenden und typische Übertreibungen, Missverständnisse und falsche Versprechen besser erkennen.

Praxisstation 2: Wo KI heute im Arbeitsalltag vorkommt

KI ist nicht nur ein Zukunftsthema. Viele Anwendungen sind bereits in Software, Suchsystemen, Office-Tools, Serviceprozessen, Analysewerkzeugen, Plattformen und Kommunikationslösungen integriert. Der Kurs zeigt, wo KI heute schon sichtbar oder unsichtbar eingesetzt wird.

KI in Suchmaschinen, Empfehlungen, Übersetzung, Textvorschlägen und Assistenzsystemen erkennen.
KI in Office-Software, Kundenservice, Marketing, HR, Verwaltung und Wissensmanagement einordnen.
Unterschied zwischen sichtbarer KI-Nutzung und integrierter KI-Funktion verstehen.
Einfache Beispiele aus Kommunikation, Dokumentation, Recherche und Organisation betrachten.
Erste Fragen für den eigenen Arbeitsbereich formulieren.

Für Teams, die nach dem Einstieg konkrete Tool-Nutzung trainieren möchten, kann die Inhouse-Schulung „AI Literacy“ oder ein fachbezogener KI-Kurs der nächste Schritt sein.

Praxisstation 3: Erste Prompts und einfache KI-Aufgaben

Auch ein Grundlagenkurs sollte praktische Erfahrung ermöglichen. Teilnehmende lernen deshalb, einfache Aufgaben an KI-Systeme zu formulieren und Ergebnisse kritisch zu betrachten. Dabei geht es nicht um perfekte Prompt-Technik, sondern um Grundverständnis.

Einfache Prompts mit Aufgabe, Kontext, Zielgruppe und Ausgabeformat formulieren.
KI für Zusammenfassungen, Gliederungen, Ideen, Checklisten und Textentwürfe nutzen.
Ergebnisse vergleichen und erkennen, warum kleine Änderungen im Prompt große Unterschiede erzeugen können.
KI-Antworten nicht ungeprüft übernehmen, sondern kritisch hinterfragen.
Erste Regeln für den sicheren Umgang mit Aufgabenstellungen entwickeln.

Praxisstation 4: Daten, Qualität und Fehlerquellen verstehen

KI-Systeme sind nur so zuverlässig wie Daten, Modelllogik, Kontext, Aufgabenstellung und Prüfung es zulassen. Deshalb behandelt der Grundlagenkurs früh die wichtigsten Fehlerquellen, ohne Teilnehmende technisch zu überfordern.

Verstehen, warum Datenqualität für KI-Ergebnisse entscheidend ist.
Halluzinationen als plausibel klingende, aber falsche Ausgaben erkennen.
Bias, stereotype Annahmen und einseitige Daten als Risiko einordnen.
Quellen, Zahlen, Rechtsfragen und fachliche Aussagen kritisch prüfen.
Unterschied zwischen KI-Vorschlag, Fachprüfung und Freigabe verstehen.

Für datenintensive Rollen ist anschließend die Inhouse-Schulung „Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz“ eine passende Vertiefung.

Praxisstation 5: Datenschutz, Vertraulichkeit und sichere Nutzung

Schon beim Einstieg ist wichtig, welche Informationen nicht in öffentliche KI-Systeme gehören. Die Schulung vermittelt deshalb einfache, verständliche Grundregeln für Daten, Vertraulichkeit und sichere Nutzung.

Sensible Datenarten erkennen: personenbezogene Daten, Kundendaten, Personalinformationen, Gesundheitsdaten, Finanzdaten, Verträge und interne Strategien.
Öffentliche KI-Systeme, freigegebene Unternehmenslösungen und interne KI-Systeme unterscheiden.
Prompts so formulieren, dass vertrauliche Details vermieden werden.
Anonymisierte, fiktive oder freigegebene Übungsdaten verwenden.
Wissen, wann IT, Datenschutz, Recht, Compliance oder Führung einzubeziehen sind.

Praxisstation 6: Erste KI-Anwendungsfälle im Unternehmen finden

Ein guter Einstieg endet nicht bei Begriffen. Teilnehmende sollen erste einfache Anwendungsfelder erkennen, die zum eigenen Arbeitsumfeld passen. Dabei werden Nutzen, Aufwand, Risiko und Kontrollbedarf berücksichtigt.

Einfache Anwendungsfälle für Text, Recherche, Dokumentation, FAQ, Service, Analyse oder Organisation sammeln.
Geeignete und ungeeignete KI-Aufgaben unterscheiden.
Quick Wins von riskanten oder komplexen KI-Projekten abgrenzen.
Erste Pilotideen mit niedrigem Risiko und klarem Nutzen formulieren.
Weiterführende Schulungs- oder Projektbedarfe ableiten.

Für Entscheider, die daraus ein Use-Case-Portfolio und Projektplan entwickeln möchten, ist die Inhouse-Schulung „ChatGPT für Entscheider“ die passende Vertiefung.

KI-Verordnung, Art. 4 und Grundlagenkompetenz

Der Kurs ersetzt keine Rechtsberatung und keine vollständige AI-Literacy-Dokumentation. Er schafft jedoch ein solides Grundlagenverständnis, das für spätere KI-Kompetenzprogramme hilfreich ist. Teilnehmende lernen, warum Organisationen KI-Nutzung nicht nur technisch, sondern auch mit Blick auf Rollen, Risiken, Wissen und Verantwortung betrachten müssen.

Die Schulung kann als vorbereitender Baustein für organisationsweite KI-Qualifizierung dienen. Für eine stärkere Dokumentation im Sinne von Art. 4 der KI-Verordnung sollte sie mit klaren Lernzielen, Zielgruppen, Übungsformaten, Risikobezug und Transferaufgaben verbunden werden.

Fachliche Orientierung bieten unter anderem die Informationen der Europäischen Kommission zur KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung: AI Literacy – Questions & Answers der Europäischen Kommission. Für Sicherheitsfragen verweist die Schulung außerdem auf die KI-Informationen des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik: BSI: Künstliche Intelligenz. Die konkrete rechtliche Bewertung einzelner KI-Systeme oder Datenverarbeitungen sollte organisationsintern mit den zuständigen Fachstellen erfolgen.

Methodik der Inhouse-Schulung

Die Schulung verbindet verständliche Wissensvermittlung, praktische Beispiele, kurze Übungen und Reflexion. Ziel ist, dass auch Teilnehmende ohne technische Vorkenntnisse mitarbeiten können und gleichzeitig realistische Erwartungen an KI entwickeln.

Kurze Impulse zu Begriffen, Technologien und typischen KI-Anwendungen.
Praxisbeispiele aus Kommunikation, Organisation, Recherche, Service, Analyse und Wissensarbeit.
Einfache Prompt-Übungen mit klaren Aufgabenstellungen.
Gruppendiskussionen zu Chancen, Grenzen, Datenschutz und Ethik.
Mini-Checks zu Halluzinationen, Quellen, Bias und sensiblen Daten.
Transferarbeit für erste sichere KI-Anwendungsfälle im eigenen Arbeitsbereich.

Zielgruppe der Schulung

Der Kurs richtet sich an Personen und Teams, die einen verständlichen Einstieg in KI suchen und zunächst ein gemeinsames Grundverständnis aufbauen möchten. Er eignet sich besonders, wenn sehr unterschiedliche Vorkenntnisse im Team vorhanden sind.

Mitarbeitende ohne oder mit wenig KI-Erfahrung.
Führungskräfte, die KI-Grundbegriffe sicherer einordnen möchten.
HR- und Personalentwicklungsteams, die KI-Qualifizierung vorbereiten.
IT-, Datenschutz- und Projektteams, die ein gemeinsames Verständnis mit Fachbereichen schaffen möchten.
Kommunikation, Marketing, Verwaltung, Service, Vertrieb und Fachabteilungen mit ersten KI-Fragen.
Organisationen, die vor spezialisierten KI-Kursen ein gemeinsames Fundament legen möchten.

Inhouse beim Kunden oder Live-Online

Die Schulung wird ausschließlich als firmeninternes Format durchgeführt. Sie ist kein offenes Seminar mit Einzelbuchungen. Dadurch können Vorkenntnisse, Rollen, Beispiele, Datenschutzfragen, Tool-Landschaft und Lernziele gezielt auf Ihre Organisation abgestimmt werden.

Inhouse beim Kunden: Präsenzformat für Teams, Fachbereiche, Führungskräfte, HR, IT, Datenschutz oder Projektgruppen an einem kundenseitig gewählten Standort.
Live-Online: Interaktiver Online-Workshop für verteilte Teams oder Organisationen mit mehreren Standorten.
Individuelle Anpassung: Abstimmung auf Vorkenntnisse, Beispiele, Rollen, Tool-Freigaben, Datenarten und Lernziele.
Praxisorientierter Transfer: Entwicklung erster Begriffe, Prüffragen, Prompt-Beispiele und niedrigschwelliger Anwendungsideen.
Optionale Vertiefung: Nach dem Grundlagenkurs können AI Literacy, Entscheiderformate oder Fachkurse gezielt anschließen.

Einordnung durch die Bildungsakademie am Rosental

„KI-Grundlagen werden dann wertvoll, wenn Teilnehmende nicht nur neue Begriffe hören, sondern danach bessere Fragen stellen können: zu Nutzen, Risiken, Daten, Verantwortung und passenden nächsten Schritten.“

Kay Schönewerk, Leiter der Bildungsakademie am Rosental

Die Bildungsakademie am Rosental versteht KI-Grundlagen als Einstieg in eine reflektierte Qualifizierung. Der Kurs soll Orientierung geben, Unsicherheit abbauen und eine belastbare Grundlage für spätere Fachschulungen oder KI-Projekte schaffen.

Was Teilnehmende nach der Schulung besser können

Nach der Schulung verfügen Teilnehmende über ein erstes gemeinsames Verständnis von Künstlicher Intelligenz. Sie können zentrale Begriffe einordnen, einfache KI-Anwendungen erkennen, Risiken benennen und nächste Lern- oder Anwendungsschritte sicherer planen.

Sie verstehen zentrale KI-Begriffe und können diese verständlicher verwenden.
Sie unterscheiden klassische Automatisierung, Machine Learning, Deep Learning und generative KI.
Sie kennen typische KI-Werkzeuge und Anwendungsmöglichkeiten.
Sie formulieren einfache Prompts und bewerten KI-Antworten kritischer.
Sie erkennen Halluzinationen, Bias, Datenschutzrisiken und Quellenprobleme als wichtige Prüfbereiche.
Sie wissen, welche Daten nicht unkontrolliert in KI-Systeme gehören.
Sie identifizieren erste einfache KI-Anwendungsfälle im eigenen Arbeitsumfeld.
Sie können besser entscheiden, welche Vertiefung oder Fachschulung als nächstes sinnvoll ist.

Pro und Contra: KI-Grundlagen realistisch bewerten

Ein Grundlagenkurs schafft Orientierung, ersetzt aber keine Fachschulung, keine technische Implementierung und keine vollständige KI-Governance. Deshalb arbeitet die Schulung bewusst mit Chancen und Grenzen.

Chancen	Grenzen und Risiken
Gemeinsames Grundverständnis für zentrale KI-Begriffe, Technologien und Anwendungsmöglichkeiten.	Der Kurs geht bewusst nicht tief in Programmierung, Modelltraining oder komplexe Systemarchitektur.
Mehr Sicherheit im Umgang mit typischen KI-Tools, einfachen Prompts und ersten Arbeitssituationen.	Für konkrete Fachprozesse sind anschließend spezialisierte Schulungen sinnvoll.
Frühe Sensibilisierung für Datenschutz, Halluzinationen, Bias, Quellenprüfung und menschliche Kontrolle.	Die Schulung ersetzt keine Rechtsberatung und keine Datenschutz-Folgenabschätzung.
Gute Grundlage für AI Literacy, Entscheiderkurse, Fachkurse und KI-Projektplanung.	Ohne Transfer können Grundlagen abstrakt bleiben und im Alltag wieder verdrängt werden.
Geeignet für gemischte Gruppen mit unterschiedlichen Vorkenntnissen.	Sehr fortgeschrittene Teilnehmende benötigen möglicherweise ein vertiefendes Format.

FAQ zur Inhouse-Schulung KI-Grundlagen

Was lernt unser Team in der KI-Grundlagen-Schulung?

Ihr Team lernt zentrale Begriffe, Funktionsweisen, Chancen, Grenzen und erste Anwendungen von Künstlicher Intelligenz kennen. Dazu gehören Machine Learning, Deep Learning, generative KI, Sprachmodelle, Chatbots, Copilots, einfache Prompts, typische Fehlerquellen, Datenschutz, Halluzinationen, Bias und erste sichere Anwendungsideen für den Arbeitsalltag.

Für wen ist der Kurs geeignet?

Der Kurs eignet sich für Einsteiger, Mitarbeitende, Führungskräfte, HR, IT, Datenschutz, Kommunikation, Verwaltung, Service, Marketing, Vertrieb, Projektteams und Fachabteilungen. Besonders sinnvoll ist er, wenn eine Organisation zunächst ein gemeinsames Grundverständnis schaffen möchte, bevor einzelne Fachbereiche tiefer in KI-Anwendungen einsteigen.

Benötigen Teilnehmende technische Vorkenntnisse?

Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Die Schulung erklärt Künstliche Intelligenz verständlich, praxisnah und ohne Programmierung. Teilnehmende müssen keine mathematischen oder informatischen Kenntnisse mitbringen. Wichtig ist nur die Bereitschaft, Beispiele zu diskutieren, einfache Übungen auszuprobieren und KI-Ergebnisse kritisch zu betrachten.

Was ist der Unterschied zu AI Literacy?

KI-Grundlagen ist der niedrigschwellige Einstieg in Begriffe, Technologien und erste Anwendungen. AI Literacy geht stärker auf sichere Nutzung, Verantwortung, Risikobewertung, Datenschutz, Halluzinationen, Bias, menschliche Kontrolle und Art. 4 der KI-Verordnung ein. Beide Formate ergänzen sich, haben aber unterschiedliche Tiefen.

Was ist der Unterschied zu ChatGPT für Entscheider?

ChatGPT für Entscheider richtet sich stärker an Führung und Projektverantwortliche, die Use Cases, Pilotprojekte, Teamaufbau, intelligente Suche, Automatisierung und Governance planen möchten. KI-Grundlagen erklärt zunächst die Basis, damit Teilnehmende zentrale Begriffe, Werkzeuge und Risiken überhaupt sicher einordnen können.

Welche KI-Tools werden im Kurs behandelt?

Typischerweise werden ChatGPT, Google Gemini, Claude, Microsoft Copilot, Perplexity, Bild-KI, einfache Office-KI-Funktionen und ausgewählte Analysewerkzeuge eingeordnet. Der Kurs ist jedoch keine reine Tool-Schulung, sondern erklärt, welche Werkzeugtypen es gibt, wofür sie geeignet sind und welche Grenzen sie haben.

Ist der Kurs eher theoretisch oder praktisch?

Der Kurs verbindet verständliche Grundlagen mit praktischen Beispielen. Teilnehmende lernen zentrale Begriffe, arbeiten aber auch mit einfachen Aufgaben: Prompts formulieren, KI-Antworten prüfen, Einsatzfelder erkennen, sensible Daten benennen und typische Fehlerquellen diskutieren. Dadurch bleibt der Einstieg konkret und anschlussfähig.

Was ist Künstliche Intelligenz einfach erklärt?

Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die Aufgaben unterstützen oder ausführen können, für die normalerweise menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Mustererkennung, Sprache, Planung, Bildverarbeitung oder Entscheidungsunterstützung gebraucht werden. KI denkt nicht wie ein Mensch, sondern verarbeitet Daten, Muster und Wahrscheinlichkeiten nach technischen Modellen.

Was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning?

Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Systeme, die intelligente Leistungen nachbilden oder unterstützen. Machine Learning ist ein Teilbereich davon: Systeme lernen Muster aus Daten, statt jede Regel einzeln programmiert zu bekommen. Der Kurs erklärt diese Unterschiede anhand einfacher Beispiele aus dem Arbeitsalltag.

Was ist generative KI?

Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio, Video, Code, Zusammenfassungen oder Ideen auf Basis gelernter Muster. Bekannte Beispiele sind ChatGPT, Gemini, Claude oder Bild-KI-Systeme. Wichtig ist: Generative KI kann sehr überzeugend wirken, aber trotzdem falsche, unvollständige oder unbelegte Ergebnisse liefern.

Was sind Halluzinationen bei KI?

Halluzinationen sind KI-Ausgaben, die plausibel klingen, aber sachlich falsch, erfunden oder nicht belegbar sind. Das kann bei Quellen, Zahlen, Namen, Zusammenfassungen oder Fachinformationen passieren. Im Kurs lernen Teilnehmende, solche Risiken zu erkennen und KI-Ergebnisse nicht ungeprüft zu übernehmen.

Was bedeutet Bias bei KI?

Bias bedeutet Verzerrung. KI-Systeme können einseitige, stereotype oder ungerechte Ergebnisse erzeugen, wenn Trainingsdaten, Prompts oder Auswertungen verzerrt sind. Der Kurs sensibilisiert dafür, KI-Antworten auf Sprache, Annahmen, Zielgruppenbilder, Fairness und mögliche Benachteiligung zu prüfen.

Wie wird Datenschutz im Kurs berücksichtigt?

Datenschutz ist ein fester Bestandteil der Schulung. Teilnehmende lernen, welche personenbezogenen, vertraulichen oder sensiblen Daten nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme gehören. Dazu zählen Kundendaten, Personaldaten, Gesundheitsdaten, Vertragsdaten, Finanzdaten, interne Strategien und unveröffentlichte Dokumente.

Können eigene Beispiele eingebunden werden?

Eigene Beispiele können eingebunden werden, sofern sie anonymisiert, freigegeben oder als fiktive Übungsfälle vorbereitet werden. Häufig eignen sich neutrale E-Mails, öffentliche Texte, einfache Prozessfragen, allgemeine Aufgabenstellungen, fiktive Protokolle oder anonymisierte Arbeitssituationen ohne vertrauliche Daten.

Wie lange dauert die Schulung?

Die Dauer wird individuell abgestimmt. Häufig eignet sich ein halber oder ganzer Tag für den Einstieg. Für größere Gruppen, mehrere Rollen, unterschiedliche Vorkenntnisse oder zusätzliche Praxisübungen kann ein mehrteiliges Format mit Vorabklärung, Workshop und optionalem Follow-up sinnvoll sein.

Kann die Schulung online durchgeführt werden?

Die Schulung kann als Live-Online-Workshop durchgeführt werden. Dieses Format eignet sich besonders für verteilte Teams oder Organisationen mit mehreren Standorten. Auch online bleibt der Kurs interaktiv mit Beispielen, kurzen Übungen, Reflexionsfragen, Gruppenarbeit und gemeinsamer Auswertung.

Welche Ergebnisse können wir nach der Schulung erwarten?

Realistische Ergebnisse sind ein gemeinsames Grundverständnis, sicherere Begriffe, bessere Einschätzung von KI-Anwendungen, erste Prompt-Erfahrung, mehr Sensibilität für Datenschutz, Halluzinationen und Bias sowie erste Ideen für einfache KI-Anwendungsfälle. Der Kurs schafft eine Grundlage, ersetzt aber keine Fach- oder Implementierungsschulung.

Ist der Kurs auch für Führungskräfte geeignet?

Der Kurs ist auch für Führungskräfte geeignet, wenn zunächst Grundlagen, Begriffe und erste Orientierung im Vordergrund stehen. Für konkrete Führungsroutinen, Entscheidungen, Meetings und Reporting ist anschließend der Kurs „KI-Tools für Führungskräfte“ passender. Für Use Cases und Projektplanung eignet sich „ChatGPT für Entscheider“.

Ist der Kurs für öffentliche Einrichtungen geeignet?

Der Kurs eignet sich gut für öffentliche Einrichtungen, weil dort Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, Bürgerkommunikation, Transparenz, Gleichbehandlung und interne Freigaben besonders wichtig sind. Beispiele und Übungen können auf Verwaltung, Bürgerkontakt, interne Kommunikation oder organisationsbezogene Wissensarbeit angepasst werden.

Kann der Kurs als Start für ein KI-Qualifizierungsprogramm dienen?

Der Kurs kann ein sinnvoller Startpunkt für ein KI-Qualifizierungsprogramm sein. Er schafft gemeinsame Begriffe und Orientierung. Für dokumentierbare KI-Kompetenz, spezifische Rollen, Governance oder Fachanwendungen sollten anschließend vertiefende Formate wie AI Literacy, Entscheiderkurse oder Fachbereichsschulungen folgen.

Wie wird der Lernerfolg gemessen?

Der Lernerfolg kann über Feedback, kurze Wissenschecks, gemeinsame Fallbeispiele, Transferfragen und beobachtbare Anwendung im Arbeitsalltag bewertet werden. Sinnvolle Kriterien sind sicherere Begriffsnutzung, bessere Datenvorsicht, kritischere Ergebnisprüfung und klarere Einschätzung geeigneter KI-Anwendungsfälle.

Wie fragen wir den Kurs an?

Sie können den Kurs über das Anfrageformular anfragen. Sinnvoll sind Angaben zu Zielgruppe, Format, Teamgröße, Vorkenntnissen, vorhandenen KI-Tools, Datenschutzfragen, gewünschten Lernzielen und typischen Arbeitsaufgaben. Auf dieser Grundlage entwickelt die Bildungsakademie am Rosental ein passendes Inhouse-Konzept.

Ihre Anfrage für eine Inhouse-Schulung zu KI-Grundlagen

Wenn Ihre Organisation einen verständlichen Einstieg in Künstliche Intelligenz schaffen und ein gemeinsames Grundverständnis aufbauen möchte, können Sie den Kurs direkt als Inhouse-Schulung anfragen. Beschreiben Sie kurz Zielgruppe, Vorkenntnisse, vorhandene Tools, Datenschutzfragen, Lernziele und typische Arbeitsbereiche.

Kurz zusammengefasst

KI-Grundlagen unterstützt Organisationen dabei, Künstliche Intelligenz verständlich einzuordnen und erste sichere Anwendungsschritte vorzubereiten. Die Schulung vermittelt Begriffe, Funktionsweisen, Machine Learning, Deep Learning, generative KI, Chatbots, Copilots, einfache Prompts, typische Anwendungsfelder, Datenschutz, Halluzinationen, Bias, Quellenprüfung und menschliche Kontrolle. Sie eignet sich als Einstieg für Mitarbeitende, Führungskräfte, HR, IT, Datenschutz, Kommunikation, Verwaltung, Service, Marketing, Vertrieb und Fachabteilungen.

English Summary

This in-house training provides a clear and practical introduction to artificial intelligence for employees, managers and specialist teams. The course explains key AI concepts, machine learning, deep learning, generative AI, chatbots, copilots, prompting, typical workplace applications, data protection, hallucinations, bias, source checking and human oversight. It is designed as a foundational format before organizations move into AI literacy, decision-maker training, specialist use cases or technical implementation.

BILDUNGSAKADEMIE AM ROSENTAL