Agentische KI - Von der Theorie zur Praxis

Zielgruppe

Praktische Anwender und Führungskräfte, die die Potenziale agentischer KI in der individuellen Nutzung und im Unternehmen voll ausschöpfen wollen

Lernziele

Was ist KI, wie funktionieren Sprachmodelle und agentische Systeme, und welche Grenzen haben sie?

Themen

Einführung

Wir starten den Workshop mit einer kurzen Begrüßung, einer Vorstellung der Agenda und einem Überblick über die aktuelle KI-Landschaft.

• Welche Arten von KI-Systemen gibt es aktuell?
• Wie unterscheiden sich Chatbots, Coding Assistants, Document Assistants, Spreadsheet Assistants — und was bedeutet das für den Berufsalltag?

Ziel ist es, gemeinsam den Überblick über die KI-Landschaft aufzufrischen, sich kennenzulernen und die Erwartungen der Teilnehmenden in den Workshop einzubringen.

Keywords: AI landscape, chatbots, coding assistants, document assistants, spreadsheet assistants, coworkers, integrations

KI Technologie under the hood

In dieser ersten Session vermitteln wir ein intuitives Grundverständnis für die wahrscheinlich größte technologische Revolution in der Geschichte der Menschheit.

• Wie funktionieren künstliche neuronale Netze?
• Was sind Visionmodelle und wie arbeiten sie?
• Wie werden (custom) KI-Modelle trainiert?
• Warum ist Datenqualität wichtig?
• Wie funktionieren Sprachmodelle als neuronale Netze?

Wir öffnen die "Black Box" und wandeln damit Mysterien in nachvollziehbare Zusammenhänge um. Man muss kein Mechaniker sein, um ein Auto zu fahren, aber ein Grundverständnis der Technologie ist meist von Vorteil.

Keywords: deep learning, neural networks, models, weights, tokens, training, inference, vision, language

Von Chatbots zu Agents - Agentische Architektur im Detail

Deep Learning als moderne Technologie eröffnet neue Möglichkeitsräume. Der große Hype von KI ist mit der Sub-sparte der agentischen Systeme gekommen: Sie sind in der Lage mit ihrer Umwelt zu interagieren, wodurch der Möglichkeitsraum explodiert.

• Wodurch wird ein LLM zu einem agentischen System?
• Welche Arten agentischer Systeme gibt es bzw. sind möglich?
• Was sind die Grenzen agentischer Systeme?

In dieser Session wollen wir ein Verständnis für die Voraussetzungen und die Funktionsweise agentischer Systeme ausgehend von der Technologie der Large-Language Modelle vermitteln.

Keywords: LLM, agentic system, scaffolding, harness, context management, tools, MCP, skills, prompt

Interaktive Diskussion

Diese flexible Session wird nach Bedarf der Gruppe bestimmt und vertieft die Themen, die im Workshop am relevantesten sind.

• Welche Use Cases sind für Ihr Unternehmen am relevantesten?
• Wann lohnt sich lokale vs. Cloud-KI?
• Offene vs. geschlossene Modelle — was passt zu unserem Unternehmen?
• Wie können wir KI verantwortungsvoll einsetzen?

Ziel ist es, die für Ihr Unternehmen relevantesten Themen selbstgesteuert zu vertiefen, konkrete Erkenntnisse für den Alltag abzuleiten und nächste Schritte zu identifizieren.

Keywords: discussion, use cases, local AI vs. cloud, responsible AI, next steps, brainstorming

Format

Dieser Workshop wird in der Regel vor Ort als Ganztagsveranstaltung durchgeführt.