Dieser CAS zeigt Ihnen, wie Sie generative KI nicht nur verstehen, sondern bewusst steuern und ge-zielt einsetzen. Sie lernen, wie Menschen und intel-ligente Systeme produktiv zusammenarbeiten und gestalten Arbeitsprozesse, die auch in Zukunft trag-fähig bleiben.
Zielpublikum:Dieses CAS richtet sich an Fachpersonen, die generative KI verantwortungsvoll und wirksam in ihrem Beruf einsetzen möchten. Angesprochen sind unter anderem:
Personen in Beratung, Bildung, Kommunikation, Personalwesen und öffentlicher Verwaltung
Fachleute aus Wirtschaft, Forschung, Technik und Gesundheitswesen
Führungspersonen, die KI gestützte Arbeitsprozesse gestalten oder weiterentwickeln
Projektleitende, die KI in Organisationen einführen oder begleiten
Interessierte, die Methoden für verlässliche, nachvollziehbare und zukunftstaugliche KI-Zusammenarbeit erlernen möchten
Ziele:Nach Abschluss des CAS können die Teilnehmenden:
- das Verhalten generativer KI fundiert einordnen und erklären
- Interaktionen so gestalten, dass KI-Systeme vorhersehbar und zielgerichtet arbeiten
- Parameter, Datenquellen und Abläufe so wählen, dass Ergebnisse reproduzierbar und nachvollziehbar werden
- KI gestützte Workflows mit klaren Kontrollpunkten entwerfen und verantwortungsvoll in Organisationen einsetzen
- Chancen, Risiken und ethische Aspekte realistisch beurteilen und adressieren
- eigene Experimente planen, durchführen und auswerten, um KI-Systeme an neue Aufgaben oder Werkzeuge anzupassen
- eine persönliche, belastbare Vorgehensweise für verlässliche Mensch-KI-Zusammenarbeit entwickeln
Inhalt:
Modul: Von Perspektiven zu Literacies (9ECTS)
- Einführung in die fünf Perspektiven der Mensch-KI-Zusammenarbeit: Interaction, Mechanism, Data, System, Human Context
- Analyse typischer Phänomene wie Halluzination, Stil Drift, Kontextverlust und Bias
- Gestaltung wirkungsvoller Interaktionen durch Rollen, Beispiele, Kriterien und Feedback Schleifen
- Verständnis zentraler Modellmechanismen wie Aufmerksamkeit, Token Vorhersage, Kontextnutzung und Decoding Strategien
- Grounding und Retrieval: faktenbasierte Kontextbereitstellung, Zitation und Messung von Faktentreue
- Aufbau von kontrollierten Workflows mit menschlichen Kontrollpunkten, Qualitätsprüfungen und Fail Safes
- Experimentelles Arbeiten mit Parametern und Arbeitsabläufen zur Entwicklung einer eigenen Theorie der Steuerung
- Verantwortungsfragen: Transparenz, Datenschutz, Fairness, organisatorische Einbettung
- Erstellung aller neun praxisorientierten Artefakte von Collaboration Blueprint bis Foresight Brief
Modul: Integrationsrpojekt (3 ECTS)
- Zusammenführung aller fünf Perspektiven und sechs Literacies zu einem verständlichen, nachvollziehbaren Steuerungsansatz für KI-Zusammenarbeit
- Konzeption eines individuellen Capstone Projekts mit klar definiertem Nutzen und überprüfbaren Zielen
- Entwicklung eines funktionsfähigen Artefakts oder Workflows mit festen Kontrollpunkten und geeigneten Sicherungen
- Integration von Retrieval, Decoding Ketten, Reflexionsschritten oder agentischen Abläufen je nach Schwerpunkt
- Einbindung relevanter Stakeholder durch Tests, Rückmeldungen oder kurze Pilotphasen
- Bewertung technischer, organisatorischer und ethischer Aspekte des eigenen Systems
- Dokumentation der eigenen Entscheidungswege von Annahmen über Experimente bis zu Gestaltung und Governance
- Erstellung eines Abschlussdossiers mit Analyse, Bewertung, Gestaltungsempfehlungen und Blick in die Zukunft
- Entwicklung einer persönlichen Strategie, um auch bei neuen Modellen oder Werkzeugen zielgerichtet zu arbeiten
