Einführung in die generative KI und Large Language Modelle

• Grundlagen und Anbieter von generativer KI und Large Language Modellen.
• Grundlagen von neuronalen Netzen in Large Language Modellen.
• Spezifika und Geschäftsmodell von OpenAI.

Einführung und Vertiefung im Umgang mit ChatGPT

• Datenschutz, Sicherheit und Umgang mit Limitationen von generative KI.
• Methoden zur Textgenerierung, Sentimentsanalysen und Erstellung von Organisationshandbüchern.
• Generierung von neuem Wissen und Konzepten für den beruflichen Alltag.

Vertiefung in Prompt-Engineering und in den Anwendungsfeldern

• Anwendung von komplexem Prompt-Engineering für die operativen Aufgaben im Unternehmen
• Multi-dimensionales Prompting, Simulationen, Einsatz für Organisations- und Prozessunterstützung.
• Grundlagen zur Erstellung von menschennahen Ressourcen für Prozesse und komplette Jobs.

Einführung und Vertiefung in Browsing-Model

• Analyse von Webinhalten und Wettbewerbsanalysen mittels Browsing-Modells.
• Optimierung von SEO-Inhalten und effektive Nutzung von PR und Sales Botschaften durch KI.
• Einsatz von KI-Personas zu Validierung der Kernbotschaften, Analyse von Websites und sonstigen Aufgaben

Einführung und Vertiefung in Advanced Data Analysis

• Grundlagen und Anwendung von ETL und EDA Prozessen in Datenanalysen.
• Erstellung und Visualisierung von Business Cases, Hypothesen und Trends.
• Erstellung von Prognosen und Zukunftszenarien.

Einsatz des Vision-Modells, Dalle 3 und weiteren Large Language Modellen

• Nutzung von Dalle 3 zur Bildgenerierung.
• Einsatz des Vision Modells in Unternehmensprozessen, Workshops, Konzeption und in der IT.
• Übersicht weiterer LLM: u. a. Anthropic Claude, Cohere Command R+, Google Gemini, Mistral large sowie deren Einsatzbereiche.

Auswahl und Einsatz von KI-Tools für operative Aufgaben

• KI-Anwendung in den Bereichen PR, Marketing, Sales udn Service
• Einsatz im Bereich Audio, Video und Avataren.
• Auswahl und Einsatz von KI-Tools in Unternehmen und deren Bewertung durch eine spezifische Matrix.

Konzeption und Aufbau von eigenen GPTs mit Daten inkl. Grundlagen von RAGs und Fine Tunings

• Erstellung von Custom GPT-Modellen ohne und mit eigenen Daten sowie Optimierung dieser.
• Grundlagen Fine Tuning und Retrieval Augmented Generations für spezifische Einsatzbereiche.
• Erstellung von GPTs zur Erweiterung von Kapazitäten und Team-Ressourcen im Unternehmen.

Grundlagen der Automatisierung, Fine Tuning und RAGs

• Grundlagen von OpenAI Playground und API u. a. für No-Code Automation (z. B. Make oder Zapier).
• Erstellung von No-Code-Anwendungen und GPTs mit Function-Callings via No-Code.
• Übersicht der verschiedenen Multi-Agent-Frameworks, wie ChatDev, Autogen, AgentGPT, MultiOn usw.

Aufbau Excellence Center Gen KI und Lab in Ihrem Unternehmen

• Festlegung der Grundlagen zur Etablierung eines Zusammenarbeitsmodells im Unternehmen.
• Governance-Etablierung durch Aufbau eines KI-Excellence Centers zur Umsetzung der generative KI im Unternehmen.
• Entwicklung eines eigenen KI-Labs und Etablierung im Tagesgeschäft als zentraler Kontaktpunkt.

Die Einführung und Transformation der generativen KI Transformation

• Strategieentwicklung und Priorisierung der Einführung für generative KI.
• Aufbau eines Teams und Schaffung der grundlagen für die Durchführung der Transformation
• Grundlagen für die Überführung der KI-Transformation in den regulären Betrieb.

Ausblick und Trends im Umfeld der Large Language Modelle

• Vergleich von großen Foundation Modellen, OpenSource-Ansätzen und Startups im KI-Bereich.
• Einzug von autonome Agenten, KI-Abteilungen und KI-Unternehmen.
• Trends, zukünftige  perspektiven und Einsatzgebiete von LLMs.

Projektschritte zur Einführung der generativen KI im Unternehmen

• Definition und Festlegung der Ziele, Budgets und erwartete Nutzen im Rahmen der Einführung.
• Durchführung von KI-Readiness Checks und Priorisierung der Team-Bildung und Umsetzungsmaßnahmen.
• Planung von KI-Projekten unter Berücksichtigung von Ressourcen und unternehmerischen Zielen.

Methoden und Vorgehensweisen zur Ermittlung von Use Cases und Impacts

• Ermittlung der Auswirkungen auf die Strategie und das Geschäftsmodell.
• Ermittlung der Auswirkungen auf die Produkte, Leistungen und Prozesse.
• Ermittlung der Auswirkungen auf Kapazitäten. Fähigkeiten, Organisation und Kultur.

Identifikation und Bewertung von Use Cases für generative KI

• Festlegung der geeigneten Werttreiber zur Analyse der Potenziale beim Einsatz der Use Cases im Unternehmen.
• Identifikation, Bewertung und Auswahl der geeigneten Use Cases.
• Priorisierung und Sprint-Vorgehen zur Umsetzung der Use Cases.