Künstliche Intelligenz ist längst im Beratungsalltag angekommen. Entscheidend ist aber nicht der bloße Einsatz von Tools, sondern der professionelle Umgang damit. Wer mit KI arbeitet, muss verstehen, wie Ergebnisse entstehen, wo typische Fehlerquellen liegen und wie sich verlässliche, reproduzierbare Arbeitsweisen entwickeln lassen.

RKW Lab 03 vermittelt genau diese Grundlagen. Die Veranstaltung richtet sich an Beraterinnen und Berater, die Large Language Models fachlich fundiert, strukturiert und verantwortungsvoll in ihre tägliche Arbeit integrieren wollen.

Worum geht es im RKW Lab 03?

Im RKW Lab 03 schaffen wir ein klares Verständnis dafür, was unter KI zu verstehen ist und wie Large Language Models arbeiten. Gleichzeitig lernen die Teilnehmenden, typische Fehlerquellen wie Halluzinationen und Bias zu erkennen, Ergebnisse systematisch zu verbessern und eigene KI-Workflows aufzubauen.

Die Veranstaltung verbindet Grundlagen, Reflexion und praktische Anwendung. Ziel ist nicht oberflächliche Tool-Nutzung, sondern ein belastbarer und professioneller Umgang mit KI im Beratungskontext.

Ihr Mehrwert

Die Teilnehmenden gewinnen:

  • ein fundiertes Verständnis für Funktionsweise und Grenzen von KI,

  • mehr Sicherheit im praktischen Einsatz von Large Language Models,

  • methodische Ansätze für bessere und verlässlichere Ergebnisse,

  • erste eigene, dokumentierte und reproduzierbare KI-Workflows,

  • Orientierung bei Datenschutz- und Compliance-Fragen.

Ziel der Veranstaltung

Ziel ist der souveräne, strukturierte, reproduzierbare und datenschutzkonforme Einsatz von KI in der eigenen täglichen Arbeit.

Zielgruppe Das RKW Lab 03 richtet sich an Beraterinnen und Berater, die: KI besser verstehen wollen, Large Language Models sicherer in ihrer eigenen Arbeit einsetzen möchten, die Qualität ihrer Ergebnisse systematisch verbessern wollen, Wert auf Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und professionelle Standards legen.
Inhaltliches Ziel

Begriffs- und Grundlagenklärung

  • Einordnung von symbolischer KI, Machine Learning und generativer KI

  • Funktionsprinzip von Large Language Models

  • realistische Erwartungshaltung gegenüber KI-Systemen

Mechanik, Qualität und Steuerung

  • Entstehung von Halluzinationen

  • Wirkung von Bias

  • Einflussfaktoren auf Ergebnisse, z. B. Kontext, Rolle, Format und Einschränkungen

  • Prinzipien der Verifikation

Praktische Arbeit mit KI

  • iteratives Prompting an eigenen Praxisbeispielen

  • Vergleich von einfachem und strukturiertem Prompting

  • Entwicklung individueller Prompt-Frameworks

  • Aufbau reproduzierbarer Prompt-Bausteine

  • Dokumentation und strukturierte Ablage eigener KI-Workflows

Datenschutz und Compliance

  • datenschutzkonformer Umgang mit personenbezogenen und vertraulichen Daten

  • Sensibilisierung für Cloud-Nutzung und Trainingsdatenproblematik

  • Entwicklung einer persönlichen KI-Compliance

  • Dokumentation von KI-Arbeit unter Sicherheitsaspekten

Werkzeugverständnis

  • ChatGPT

  • Gemini

  • NotebookLM

Kooperationsbeteiligte

René Winter ist Unternehmensberater, Coach und Trainer mit fundierter KI-Expertise sowie langjähriger Erfahrung in der strukturierten Begleitung von Unternehmen in Projekten und Prozessen.

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