KI-Kompetenz
KI-Kompetenz vermittelt einen praxisnahen Einstieg in generative KI im Unternehmensalltag. Vier kurze Kapitel führen von konkreten Einsatzfeldern über ein realistisches Funktionsverständnis bis zu Chancen/Risiken für KMU und klaren Sicherheits- und Prüfroutinen.
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KI – Superkraft am Arbeitsplatz (5:16)
Kapitel 1 zeigt, wie KI als Assistenzsystem im Arbeitsalltag eingesetzt wird. Fokus liegt auf typischen Use Cases wie textbasierten Entwürfen und intelligenten Chatbots für Kundenanfragen sowie auf einem sauberen Mensch-KI-Workflow.
- KI-Grundidee: Systeme lernen aus Daten und erzeugen Vorhersagen, Inhalte oder Entscheidungen
- Praxisbeispiel: Chatbots beantworten Kundenanfragen rund um die Uhr
- Workflow: Prompt → Entwurf → Finale Prüfung/Finalisierung
Drei wiederkehrende Aufgaben notieren, die sich als „Entwurf-Aufgaben“ für KI eignen (z. B. Zusammenfassen, Strukturieren, Varianten schreiben).
Wie KI wirklich funktioniert (7:30)
Kapitel 2 erklärt zentrale Begriffe wie „Modell“ und zeigt den Unterschied zwischen klassischen, deterministischen Systemen und KI-Systemen, die Muster aus Daten lernen. Schwerpunkt liegt auf Fehlermodi (Halluzinationen) und konkreten Prüfstrategien.
- Modell-Begriff: trainierter Algorithmus, der Muster in Daten findet, um Vorhersagen/Entscheidungen zu treffen
- KI-Eigenschaft: anpassungsfähig, aber nicht immer vorhersagbar
- Prüfstrategien: manuell prüfen, als Entwurf verwenden, Fakten verifizieren, Quellen prüfen
Eine KI-Antwort nur als Entwurf behandeln und zwei Fakten mit externer Suche gegenprüfen, bevor der Text weitergegeben wird.
KI für KMU – Chancen und Risiken (6:26)
Kapitel 3 ordnet Nutzenpotenziale für KMU ein (Produktivität im Büro und in der Fertigung) und benennt typische Hürden und kritische Risiken. Schwerpunkt liegt auf Gegenstrategien: keine sensiblen Inhalte in Prompts, Faktentreue prüfen, getrennte KI-Instanzen für Datensicherheit, kontinuierliche Mitarbeiterschulungen.
- Nutzenfelder: Produktivitätshebel für Büro und Fertigung
- Hürden: praktische Herausforderungen bei Einführung und Nutzung
- Risiko-Gegenstrategien: sensible Inhalte vermeiden, Ergebnisse prüfen, Datensicherheit über getrennte Instanzen, Schulung/Weiterbildung
Eine interne Mini-Regel formulieren: „Keine sensiblen Daten in Prompts“ + „Vier-Augen bei externen Texten“ + „Faktencheck vor Veröffentlichung“.
KI sicher & verantwortungsvoll (6:52)
Kapitel 4 beschreibt Sicherheits- und Verantwortungsprinzipien für den KI-Einsatz. Fokus liegt auf Halluzinationen als Risiko, einer klugen KI-Richtlinie als Sicherheitsrahmen und einer mentalen Checkliste, die vor jeder Nutzung kurz durchlaufen wird.
- Halluzinationen: selbstbewusste Antworten, die nicht durch Trainingsdaten gerechtfertigt sind und als Tatsache wirken
- KI-Richtlinie: klarer Rahmen für Sicherheit (Daten, Prüfung, Freigaben)
- Mentale Checkliste: Sensible Daten? Risiko? Ergebnis überprüfbar? Vier-Augen nötig?
Eine 4-Fragen-Checkliste im Team abstimmen und als Standard vor externen Veröffentlichungen nutzen.
Kursunterlagen
AI Literacy – PDF bündelt die Folien und unterstützt das Nachlesen sowie die interne Weitergabe im Team.
Umwelt-Campus Birkenfeld (UCB)
Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat
Projektträger: Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE)
ISTE Group