Im praktischen Workshop entwickeln die Teilnehmenden aus einer eigenen, einfachen Aufgabe ein erstes strukturiertes KI-Agenten-Konzept. Sie schreiben und testen eigene System Prompts, zerlegen ihre Aufgabe in Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe und vergleichen API-basierte mit lokalen Modellen. Ziel ist kein fertiges Produkt, sondern ein klares Verständnis des Wegs von der Idee zur Umsetzung.

• eine einfache, eigene Arbeitsaufgabe (mitgebracht oder gemeinsam ausgewählt)
• eine Einschätzung, ob sich die Aufgabe für einen KI-Agenten eignet
• die Definition der Eingabe (Input)
• die Definition der erwarteten Ausgabe (Output)
• die notwendigen Verarbeitungsschritte
• einen eigenen System Prompt – geschrieben und in einer Plattform getestet
• mögliche Systemaktionen und Anbindungen
• einen Vergleich der Modell-Optionen (API versus lokal/offline)
• eine Einordnung von Datenschutz, Machbarkeit und Grenzen

• ein erstes, strukturiertes Konzept für einen eigenen KI-Agenten
• die Fähigkeit, eine Aufgabe systematisch in Input, Verarbeitung und Output zu zerlegen
• praktische Erfahrung im Schreiben und Testen von System Prompts
• eine fundierte Grundlage, um API- und Offline-Modelle für den eigenen Bedarf zu bewerten
• ein realistisches Verständnis von Datenschutz, Machbarkeit und Grenzen KI-basierter Abläufe

• Bringen Sie ein einen eigenen Rechner mit

  Sie sollten Zugang zu einer KI-Plattform haben (z. B. ChatGPT, Claude, DeepSeek oder Mistral).

• Es sind keine technischen Vorkenntnisse erforderlich. Die Teilnahme am einführenden Webinar „KI-Agenten verstehen: Von der Chat-Nutzung zur Prozessautomatisierung” (KI-Agenten verstehen: Von der Chat-Nutzung zur Prozessautomatisierung – DAISEC) wird empfohlen, ist aber nicht zwingend erforderlich