KI für Nicht-KI‘ler

1. Grundlagen: Was ist generative KI und wie funktioniert sie?

• • Training und Inferenz: wie ein KI-Modell aus Daten lernt und daraus Ergebnisse erzeugt.
  • Welche Datenarten ein Modell verarbeitet: Text, Bild, Audio, Video, Zahlen.
  • Woher erfundene Antworten kommen und warum sie kein Programmfehler sind.
  • Ausblick: von reiner Textgenerierung zu agentischer KI mit eigenen Werkzeugen.

2. Landkarte der KI-Tools

• • Sieben Tool-Kategorien: Assistent, Recherche, Dokumente, Daten, Medien, Meeting, Automatisierung.
  • Vier Kriterien für die Auswahl: Aufgabe, Datenklasse, Prüfaufwand, Lizenzlage.
  • Was im eigenen Haus schon vorhanden ist und was das für die Auswahl bedeutet.

3. Der Assistent als tägliches Tool

• • Oberfläche, Modellwahl, Dateien, Projekte und Speicher am Beispiel ChatGPT und Claude.
  • Grenzen im Blick behalten: Rechnen, Aktualität, Zitate.
  • Microsoft Copilot: was er im Haus bereits kann und warum wir hier mit frei zugänglichen Tools üben.
  • Gratistarif und Bezahlversion nebeneinander am Beispiel Claude: Nutzungsgrenzen, Dokumentlänge, Umgang mit Eingaben.

4. Prompts, die im Alltag halten

• • Fünf Felder einer guten Anweisung: Rolle, Ziel, Kontext, Format, Beispiel.
  • Nachbessern statt neu anfangen: Kritik am Ergebnis, Varianten, Gegenprobe.
  • Eigene Prompt-Sammlung für zwei wiederkehrende Aufgaben aus deinem Arbeitsalltag.

5. Recherche mit Quellen

• • Perplexity und die Recherchefunktionen der Assistenten im direkten Vergleich.
  • Belege einfordern, Quellen bewerten, typische Fehlerbilder erkennen.

6. Dokumente und eigenes Wissen

• • Lange PDFs befragen, vergleichen und zusammenfassen.
  • Projekte in Claude und in ChatGPT als Ablage für Material, das immer wieder gebraucht wird.
  • Was beim Hochladen von Dokumenten zu beachten ist.

7. Tabellen und Zahlen auswerten

• • Excel-Daten auswerten lassen, ohne eine Formel zu schreiben.
  • Formeln erzeugen und erklären lassen, auch die vom Vorgänger geerbten.
  • Daten bereinigen: Duplikate, uneinheitliche Schreibweisen, Datumsformate, Zahlen als Text.
  • Ergebnisse gegenprüfen: Stichprobe, Plausibilität, typische Rechenfehler.

8. Bilder und Präsentationen erzeugen

• • Bilder erzeugen und anpassen, Nutzungsrechte und Kennzeichnung.
  • Aus einem Text eine Präsentation in Gamma erzeugen und weiterverwenden.

9. Meetings, Postfach und Büroalltag

• • Transkription und Protokolle, inklusive Einwilligung und Aufbewahrung.
  • Wiederkehrende Korrespondenz mit Vorlagen statt Einzelprompts.

10. Der erste eigene Assistent

• • Wann sich ein eigener Assistent lohnt und wann eine gespeicherte Anweisung reicht.
  • Aufbau ohne Programmierung: Anweisung, Wissensdateien, Beispiele, Test.
  • Zwei Wege im Vergleich: Projekte in Claude und in ChatGPT.
  • Warum man Assistenten dort baut, wo sie auch in einem Jahr noch laufen.

11. Daten, Recht und Absprachen im Team

• • Datenampel: welche Daten in welches Tool dürfen.
  • KI-Verordnung: KI-Kompetenz nach Artikel 4, Kennzeichnung, Urheberrecht in Grundzügen.
  • Eigene Anwendungsfälle einstufen: erlaubt, mit Auflagen, nicht erlaubt.