Diese Einführungsschulung vermittelt grundlegendes Wissen und praxisnahe Handlungsempfehlungen für den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz generativer KI im Arbeitsalltag. Im Mittelpunkt stehen Chancen, Grenzen und typische Risiken (z. B. fehlerhafte Inhalte, Verzerrungen/Bias, Datenschutz- und Vertraulichkeitsrisiken) sowie gute Praxis für Prompts, Tool-Nutzung und Qualitätsprüfung. Ziel ist es, Effizienz und Textqualität zu verbessern, ohne Verantwortung, Datenschutz und professionelle Standards zu gefährden: KI soll unterstützen und entlasten, nicht ersetzen.
Ziel des Kurses
Die Teilnehmenden sollen generative KI aus Nutzersicht sicher einordnen und im Alltag kompetent, datensparsam und qualitätsgesichert anwenden können, insbesondere:
- als Assistenzwerkzeug (Entwürfe/Vorschläge statt automatische Entscheidungen),
- mit geeigneten, freigegebenen Tools (je nach Organisation/Regelwerk),
- ohne unnötige oder sensible Daten in Prompts,
- mit verbindlicher Prüfung und Überarbeitung vor Weiterverwendung.
Lernziele
Nach Abschluss des Kurses können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer:
- generative KI verständlich erklären und von „klassischer“ KI unterscheiden,
- typische Einsatzfälle im Arbeitsalltag benennen (Textentwürfe, Zusammenfassungen, Strukturierung) und Grenzen erkennen,
- zentrale Risiken einordnen: Qualität/Halluzinationen, Bias/Fairness, Datenschutz/Vertraulichkeit, Verantwortung,
- Prompts so formulieren, dass sie klar, zweckgebunden und datensparsam sind,
- sensible Inhalte erkennen und vermeiden (z. B. personenbezogene Daten ohne Notwendigkeit, interne Vertraulichkeiten, Zugangsdaten),
- KI-Ausgaben vor Nutzung prüfen: Richtigkeit, Vollständigkeit, Angemessenheit, Kontext und Ton,
- verstehen und anwenden: Der Mensch bleibt verantwortlich (KI liefert Vorschläge, keine Autorität).
Zielgruppe
Mitarbeitende aller Bereiche (Fachabteilungen, Verwaltung, Support, Projektteams), die generative KI im beruflichen Kontext nutzen oder künftig nutzen möchten – unabhängig von Vorwissen.
Inhalte
- Einführung aus Nutzersicht: typische Einsatzfälle & Grenzen (KI ist fehlbar)
- Grundlagen & Begriffe: klassische KI vs. generative KI
- Risiken im Arbeitsalltag: Qualität, Bias/Fairness, Datenschutz & Vertraulichkeit
- Gute Praxis: Prompting (klarer Auftrag, Kontext, Format), Datenminimierung, Anonymisierung/Platzhalter
- Tool- und Nutzungspraxis: Auswahl geeigneter Tools, verantwortliche Nutzung, klare Trennung von Kontexten (je nach Organisationsregeln)
- Qualitäts- & Prüfpflicht: 5-Punkte-Check (Fakten, Vollständigkeit, Angemessenheit, Daten, bewusste Entscheidung)
- Verantwortung & Nachvollziehbarkeit: warum „KI hat’s gesagt“ keine Entlastung ist
- Abschlusstest (z. B. 10 Fragen, Schwerpunkt Praxisfälle & sichere Anwendung)
Dauer
Ca. 90 Minuten (inklusive Abschlusstest).
Course Instructor
Grundlagen der KI Nutzung
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
Wie entstehen KI Ausgaben, Plausibilität ist nicht Wahrheit
Warum Prüfen Pflicht ist, Qualität und Risiko
EU AI Act Grundlagen und Praxisbezug
EU AI Act, Ziel, Geltungslogik und Risikomodell
AI Literacy und Human Oversight, was das fuer Anwender bedeutet
Verbotene Praktiken und typische Fallbeispiele
KI Awareness und Risiken im Überblick
Qualitätsrisiken, Fehler, Halluzinationen, fehlender Kontext
Bias und Fairness, typische Warnsignale und Umgang
Verantwortung, warum KI keine Autorität ist
Datenschutz und Informationssicherheit im KI Einsatz
Grundprinzipien, Datenminimierung, Zweckbindung, Need to know
Datenkategorien, personenbezogen, sensibel, vertraulich, geheim
No Go Inhalte in Prompts, was niemals eingegeben wird
Anonymisierung und Abstraktion, Platzhalter, Zusammenfassung statt Original
Output Check, Datenlecks erkennen und vermeiden
Nutzung im Arbeitsalltag, Assistenz und Prompting
Assistenz Prinzip, KI als Entwurfshilfe, nicht als Entscheider
Gute Prompts, Auftrag, Kontext, Format, Grenzen
Do’s und Don’ts plus Praxisfälle, OK kritisch nicht nutze
Abschluss und Prüfung
Abschlussquiz
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