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Dauer: Halbtags-Workshop

Eigene Daten als Grundlage für KI verstehen

Dieses Seminar vermittelt ein klares Verständnis dafür, warum eigene Daten und Fachinformationen die Grundlage für individuelle KI-Lösungen sind. Der Fokus liegt auf Einordnung, Datenarten und Zusammenhängen – nicht auf Technik, Datenaufbereitung oder Implementierung.

Eigene Daten als Grundlage für KI verstehen

Für wen ist dieses Seminar?

  • Fachabteilungen mit hoher Daten- und Wissensverantwortung
  • Wissensverantwortliche, Dokumentations- und Qualitätsrollen
  • Projektverantwortliche und strategische Rollen
  • Mitarbeitende mit Entscheidungs- oder Empfehlungsnähe

Was Sie lernen werden

1
Verstehen, warum Daten für KI-Systeme entscheidend sind
2
Unterschied zwischen allgemeinem KI-Wissen und unternehmensspezifischen Daten erkennen
3
Verschiedene Arten von Unternehmensdaten einordnen
4
Typische Datenprobleme bei KI-Vorhaben verstehen
5
Realistische Erwartungen an datenbasierte KI entwickeln

Seminarinhalte

1

Einführung – Warum KI ohne Daten nicht wirksam ist

  • Grenzen allgemeiner KI ohne Unternehmensbezug
  • Rolle von Daten für Qualität und Relevanz
  • Zusammenhang zwischen Daten, Kontext und Antworten
  • Typische Fehlannahmen über „lernende KI“
2

Arten von Daten im Unternehmen

  • Strukturierte Daten (z. B. Tabellen, Systeme)
  • Unstrukturierte Daten (z. B. Dokumente, Texte)
  • Fachliche Regeln und Vorgaben
  • Implizites Wissen in Köpfen
3

Daten vs. Fachlogik

  • Warum Daten allein nicht ausreichen
  • Rolle von Regeln, Prozessen und Ausnahmen
  • Abgrenzung zwischen Information und Entscheidung
  • Typische Missverständnisse bei der Wissensnutzung
4

Datenqualität und Verfügbarkeit

  • Aktualität, Konsistenz und Vollständigkeit
  • Verteilte Wissensquellen und Silos
  • Dokumentationslücken und Redundanzen
  • Warum schlechte Daten schlechte KI erzeugen
5

Nutzung eigener Daten durch KI

  • Grundidee wissensbasierter KI-Systeme
  • Abgrenzung zu Training und Modellanpassung
  • Rolle von Kontext und Referenzwissen
  • Grenzen automatisierter Wissensverarbeitung
6

Einordnung und Ausblick

  • Wann eigene Daten für KI sinnvoll genutzt werden können
  • Wann Standard-KI ausreicht
  • Abgrenzung zu Umsetzung und Architektur
  • Vorbereitung auf fundierte nächste Schritte

Unsere Methodik

Konzeptionelle Impulse mit Praxisbezug
Anschauliche Beispiele aus Wissens- und Datenarbeit
Visualisierte Zusammenhänge zwischen Daten, Wissen und KI
Moderierte Diskussionen
Raum für Fragen und Einordnung

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Unternehmensabläufen
  • Erfahrung mit daten- oder wissensintensiver Arbeit hilfreich
  • Keine technischen oder KI-spezifischen Vorkenntnisse erforderlich

Ihr Nutzen

Klareres Verständnis der Rolle eigener Daten für KI

Realistische Erwartungen an datenbasierte KI-Lösungen

Vermeidung typischer Fehlannahmen bei KI-Projekten

Gemeinsame Sprache für Daten, Wissen und KI

Fundierte Grundlage für strategische Entscheidungen

Warum dieses Seminar?

Viele KI-Vorhaben scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Qualität und Struktur der vorhandenen Daten. Dieses Seminar erklärt verständlich, warum das so ist und welche Rolle eigene Daten für individuelle KI-Lösungen spielen.

Was Sie erwartet

Sie entwickeln ein klares Verständnis für unterschiedliche Datenarten, Datenqualität und den Zusammenhang zwischen Wissen, Fachlogik und KI. Das Seminar schafft Orientierung und Entscheidungsreife – ohne Technikdetails, ohne Analyseaufwand und ohne Umsetzungsdruck.

Ich interessiere mich für:

Eigene Daten als Grundlage für KI verstehen

Das Angebot von PowerProcess.AI richtet sich ausschließlich an Unternehmen und Behörden (iSv § 14 BGB). Verbraucher (§ 13 BGB) sind vom Vertragsschluss ausgeschlossen. Mit Absendung der Anfrage bestätigt der Anfragende, dass er nicht als Verbraucher, sondern in gewerblicher Tätigkeit handelt. § 312i Abs. 1 S. 1 Nr. 1-3 und S. 2 BGB (Pflichten im elektronischen Geschäftsverkehr) finden keine Anwendung.

3

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