Folie 1
Applied AI Professional TAG 2
AI Transformation Institute
18. August 2026
Robin Schlenkhoff
Folien: KI-Nutzung in Unternehmen, Schatten-KI & erster Langdock-Einsatz
Alle 87 Folien aus AppliedAIProfessional-M1-W1-T2.pptx, maschinell
aus dem Deck gespiegelt am 2026-09-23. Diese Seite ist keine
redaktionelle Auswertung. Sie zeigt, was im Deck steht, einschließlich
Sprechernotizen. Die kuratierte Auswertung steht auf der Tagesseite.
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Unser Code of Knowledge Transfer
#GernePerDu
#SonstFragenWir
#ImmerFragen✋
Sprechernotiz
MA machen lassen – micht alles Vorbesetimmen, speed I Bei Mitarbeiter Helfen Schulungen, Multiplikatoren , Center of Excellellence Strategische Richtung klar definieren: Vision und Mission deutlich kommunizieren Langfristige Ziele und kurzfristige Meilensteine festlegen Schlüsselindikatoren für Erfolg bestimmen Einbindung und Empowerment der Mitarbeiter: Nutzung von Basis Tools ermöglichen Fortbildungen und klare Regeln zur Nutzung Ermutigung eigene Projekte zu entwerfen Tools und Ressourcen für Tools oder iegene Entwicklungen bereitstellen: Erfolgsmessung und Anpassung: Strategische Leitlinie + Mitarbeiter mitnehmen! -> Angst nehmen + Technologieverständnis + Compliance einhalten -> Schulungen von einzelnen Team für Use Cases
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Euer Referent für heute
Thorsten Gluitz
Gründer AI-X Lab CPO movacar | duke technologies HoP Ben Fleet Services PM Notebooksbilliger.de | Chrono24 | wetter.com
Product Innovation & AI Transformation Consultant
- Notebooksbilliger.de aus Folientext erkannt
- wetter.com aus Folientext erkannt
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Checkpoint & Wiederholung
1
2
3
Programmüberblick vorgestellt – Struktur, Rhythmus und Module sind bekannt
Organisatorisches geklärt – Teams als Kursraum, Learnworlds als Lernplattform, Miro für Gruppenarbeiten, KI-Tool Langdock
Kurskultur eingeführt – Verbindlichkeit, Respekt, professioneller Fokus
Sprechernotiz
Gibt es Fragen?
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Lernziele für Heute
1
2
3
Wo stehen wir bei der KI-Nutzung in Unternehmen? Welche Herausforderungen gibt es?
Wie nutze ich KI-Tools wie Langdock & Co. effektiv?
Wo stehe ich bei der Nutzung von KI? Was bedeutet das für meinen Arbeitskontext?
Nach diesem Tag…
…haben wir einen praxisnahen Einstieg in die KI-Nutzung gewonnen – und wissen, wie wir effektiv in unserem Arbeitsalltag einsetzen können.
Sprechernotiz
MA machen lassen – micht alles Vorbesetimmen, speed I Bei Mitarbeiter Helfen Schulungen, Multiplikatoren , Center of Excellellence Strategische Richtung klar definieren: Vision und Mission deutlich kommunizieren Langfristige Ziele und kurzfristige Meilensteine festlegen Schlüsselindikatoren für Erfolg bestimmen Einbindung und Empowerment der Mitarbeiter: Nutzung von Basis Tools ermöglichen Fortbildungen und klare Regeln zur Nutzung Ermutigung eigene Projekte zu entwerfen Tools und Ressourcen für Tools oder iegene Entwicklungen bereitstellen: Erfolgsmessung und Anpassung: Strategische Leitlinie + Mitarbeiter mitnehmen! -> Angst nehmen + Technologieverständnis + Compliance einhalten -> Schulungen von einzelnen Team für Use Cases
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Unser Plan für Heute
Zeit
Phase
Inhalt
09:00 – 09:15
Einstieg
Begrüßung
09:15 – 10:30
Block 1
Orientierung & Zusammenarbeit Teil 2
12:00 – 12:30
Mittagspause
12:30 – 15:00
Block 3
Praxisübung
15:00 – 16:00
Block 4
Praxis: Was sind deine Erwartungen?
16:00 – 16:15
Abschluss
Reflexion, Sicherung & Ausblick
Block 2
KI-Nutzung in Unternehmen
10:30 – 12:00
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Fortsetzung Pitches Tag 1
Sprechernotiz
https://miro.com/app/board/uXjVGmP335k=/?share_link_id=536222388479
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Block 1
Orientierung & Ankommen Part 2: Was wollen wir gemeinsam.
MODUL 1 Tag 2
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Praxisübung: Was wollen wir gemeinsam?
Miro-Board | Moderierte Gruppenarbeit | ca. 15 Minuten
✅
Was wollen wir?
⭐
Was ist uns wichtig?
❌
Was wollen wir nicht?
🚫
Was geht gar nicht?
Sprechernotiz
https://miro.com/app/board/uXjVGmP335k=/?share_link_id=536222388479
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Praxisübung: Was wollen wir gemeinsam?
Miro-Board | Moderierte Gruppenarbeit | ca. 15 Minuten
✅
Was wollen wir?
⭐
Was ist uns wichtig?
❌
Was wollen wir nicht?
🚫
Was geht gar nicht?
In 3er Gruppen bitte erarbeiten Max. 10 min
1
Sprechernotiz
https://miro.com/app/board/uXjVGmP335k=/?share_link_id=536222388479
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Praxisübung: Was wollen wir gemeinsam?
Miro-Board | Moderierte Gruppenarbeit | ca. 15 Minuten
✅
Was wollen wir?
⭐
Was ist uns wichtig?
❌
Was wollen wir nicht?
🚫
Was geht gar nicht?
Jede Gruppe präsentiert Max. 3 min
2
Sprechernotiz
https://miro.com/app/board/uXjVGmP335k=/?share_link_id=536222388479
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Block 2
Wo stehen wir bei der KI-Nutzung in deutschen Unternehmen? Was bedeutet Schatten-KI? Was bedeutet in diesem Zusammenhang KI-Kompetenz nach dem EU AI Act? Welche Herausforderungen gibt es bei der Einführung und Nutzung von KI-Tools?
MODUL 1 Tag 2
Folie 13
1. Wo stehen wir bei der KI-Nutzung in deutschen Unternehmen?
MODUL 1 Tag 2
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Wie häufig nutzt ihr KI- Tools wie ChatGPT & Co. beruflich und privat?
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1 x wöchentlich
x täglich
Sprechernotiz
MA machen lassen – micht alles Vorbesetimmen, speed I Bei Mitarbeiter Helfen Schulungen, Multiplikatoren , Center of Excellellence Strategische Richtung klar definieren: Vision und Mission deutlich kommunizieren Langfristige Ziele und kurzfristige Meilensteine festlegen Schlüsselindikatoren für Erfolg bestimmen Einbindung und Empowerment der Mitarbeiter: Nutzung von Basis Tools ermöglichen Fortbildungen und klare Regeln zur Nutzung Ermutigung eigene Projekte zu entwerfen Tools und Ressourcen für Tools oder iegene Entwicklungen bereitstellen: Erfolgsmessung und Anpassung: Strategische Leitlinie + Mitarbeiter mitnehmen! -> Angst nehmen + Technologieverständnis + Compliance einhalten -> Schulungen von einzelnen Team für Use Cases
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In eurer letzten beruflichen Station: Wie häufig haben eure Kolleg:innen KI-Tools genutzt?
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nie
x täglich
Sprechernotiz
MA machen lassen – micht alles Vorbesetimmen, speed I Bei Mitarbeiter Helfen Schulungen, Multiplikatoren , Center of Excellellence Strategische Richtung klar definieren: Vision und Mission deutlich kommunizieren Langfristige Ziele und kurzfristige Meilensteine festlegen Schlüsselindikatoren für Erfolg bestimmen Einbindung und Empowerment der Mitarbeiter: Nutzung von Basis Tools ermöglichen Fortbildungen und klare Regeln zur Nutzung Ermutigung eigene Projekte zu entwerfen Tools und Ressourcen für Tools oder iegene Entwicklungen bereitstellen: Erfolgsmessung und Anpassung: Strategische Leitlinie + Mitarbeiter mitnehmen! -> Angst nehmen + Technologieverständnis + Compliance einhalten -> Schulungen von einzelnen Team für Use Cases
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Folie 19
67% der Deutschen nutzen genKI Tools
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Jedes dritte Unternehmen nutzt aktiv.
Folie 21
Wie fühlt sich KI aktuell für euch an?
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begeistert 😍
😐 neugierig
unsicher 🤔
😰 überfordert
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In eurer letzten beruflichen Station: Welchen Eindruck hatten ihr bei euren Kolleg:innen?
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begeistert 😍
😐 neugierig
unsicher 🤔
😰 überfordert
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Persönlich meist als Chance…
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Auf persönlicher Ebene aber auch mit Sorgen…
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Und trifft auf reale Ängste…
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Im Unternehmenskontext überwiegend als Chance gesehen…
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Aber häufig fehlt das Geld für größere Investitionen…
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Folie 31
Und der offizielle Technologiezugang bleibt verwährt – insbesondere in kleineren Unternehmen
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Und häufig bleibt die Nutzung auch auf Kunden-service und Marketing beschränkt
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Weil Regulierung hemmt?
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2. Was bedeutet Schatten-KI?
Wo stehen wir bei der KI-Nutzung in deutschen Unternehmen? Was bedeutet Schatten-KI? Was bedeutet in diesem Zusammenhang KI-Kompetenz nach dem EU AI Act? Welche Herausforderungen gibt es bei der Einführung und Nutzung von KI-Tools?
MODUL 1 Tag 2
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Hand auf Herz: Wer hat schonmal einen privaten (KI-)Account für eine berufliche Aufgabe genutzt?
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Moment mal.
Folie 37
Oder ist beschränkt sich die Nutzung nur wirklich auf den privaten Bereich?
Folie 38
🎬 Eingebettetes Medium im Deck: 20250821-1300-29.8185427 (nicht extrahiert)
Folie 39
Schatten-KI = unkontrollierte Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende, ohne dass die Organisation das weiß oder steuert.
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Folie 41
Was ist die Konstanzer KI-Studie 2025?
Die KI-Nutzung steigt – aber Ungleichheiten bleiben.
Universität Konstanz – Prof. Dr. Florian Kunze, Future of Work Lab Repräsentative Stichprobe: über 2.000 Befragte in Deutschland Panelstudie: Vergleich 2024 vs. 2025 – Veränderungen sichtbar machen Fokus: Berufsgruppen, Bildungsniveaus, Unternehmensgrössen Besonders wertvoll: Deutschsprachiger Kontext - direkt relevant für uns
Quelle: Konstanzer KI-Studie 2025, Prof. Dr. Florian Kunze et al., Universität Konstanz, Juli 2025
Folie 42
Die KI-Nutzung steigt! Von 24% der Unternehmen auf 35% in einem Jahr.
Folie 43
Kein strukturierter Kompetenzaufbau: 67% der großen Unternehmen bieten keine KI-Schulungen, bei kleineren sind es sogar 82%.
Folie 44
Wenig Indizien für einen zielgerichteten Change Prozess: Nur 28% der Führungskräfte in großen und nur 9% in kleinen Unternehmen kommunizieren das Thema KI.
Folie 45
Mit dem EU AI Act ist KI-Kompetenz allerdings verpflichtend.
Folie 46
3. Was bedeutet in diesem Zusammenhang KI-Kompetenz nach dem EU AI Act?
MODUL 1 Tag 2
Folie 47
Seit Februar 2025 ist KI-Kompetenz Gesetz.
EU AI Act – Artikel 4: KI-Kompetenz Unternehmen sind verpflichtet sicherzustellen, dass alle Mitarbeitenden, die mit KI-Systemen arbeiten, nachweisbar über KI-Kompetenz verfügen. Verstöße können sanktioniert werden. Der rechtliche Deep Dive folgt später im Kurs.
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Art. 4 AI Act: Die Anbieter und Betreiber von KI-Systemen ergreifen Maßnahmen, um nach bestem Wissen und Gewissen sicherzustellen, dass ihr Personal und andere Personen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der Nutzung von KI-Systemen befasst sind, über ausreichende KI-Kenntnisse verfügen, […]
Sprechernotiz
Art 4 ausgelassen: und zwar unter Berücksichtigung ihrer technischen Kenntnisse, ihrer Erfahrung, ihrer Aus- und Weiterbildung und des Kontexts, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden sollen, sowie unter Berücksichtigung der Personen oder Personengruppen, bei denen die KI-Systeme eingesetzt werden sollen. Art 3 Definition (bh) "KI-Kompetenz" bezieht sich auf Fähigkeiten, Kenntnisse und Verständnis, die es Anbietern, Nutzern und Betroffenen ermöglichen, unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen Rechte und Pflichten im Rahmen dieser Verordnung KI-Systeme in Kenntnis der Sachlage einzusetzen sowie sich über die Chancen und Risiken von KI und mögliche Schäden, die sie verursachen kann, bewusst zu werden.
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Art. 3 (4) AI Act: „Betreiber“ eine natürliche oder juristische Person, Behörde, Einrichtung oder sonstige Stelle, die ein KI-System in eigener Verantwortung verwendet, es sei denn, das KI-System wird im Rahmen einer persönlichen und nicht beruflichen Tätigkeit verwendet
Sprechernotiz
Art 4 ausgelassen: und zwar unter Berücksichtigung ihrer technischen Kenntnisse, ihrer Erfahrung, ihrer Aus- und Weiterbildung und des Kontexts, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden sollen, sowie unter Berücksichtigung der Personen oder Personengruppen, bei denen die KI-Systeme eingesetzt werden sollen. Art 3 Definition (bh) "KI-Kompetenz" bezieht sich auf Fähigkeiten, Kenntnisse und Verständnis, die es Anbietern, Nutzern und Betroffenen ermöglichen, unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen Rechte und Pflichten im Rahmen dieser Verordnung KI-Systeme in Kenntnis der Sachlage einzusetzen sowie sich über die Chancen und Risiken von KI und mögliche Schäden, die sie verursachen kann, bewusst zu werden.
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Art. 3 AI Act (Konkretisierung) Nr. 56 "KI-Kompetenz" bezieht sich auf Fähigkeiten, Kenntnisse und Verständnis, die es Anbietern, Nutzern und Betroffenen ermöglichen, unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen Rechte und Pflichten im Rahmen dieser Verordnung KI-Systeme in Kenntnis der Sachlage einzusetzen sowie sich über die Chancen und Risiken von KI und mögliche Schäden, die sie verursachen kann, bewusst zu werden.
Sprechernotiz
Art 4 ausgelassen: und zwar unter Berücksichtigung ihrer technischen Kenntnisse, ihrer Erfahrung, ihrer Aus- und Weiterbildung und des Kontexts, in dem die KI-Systeme eingesetzt werden sollen, sowie unter Berücksichtigung der Personen oder Personengruppen, bei denen die KI-Systeme eingesetzt werden sollen. Art 3 Definition (bh) "KI-Kompetenz" bezieht sich auf Fähigkeiten, Kenntnisse und Verständnis, die es Anbietern, Nutzern und Betroffenen ermöglichen, unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen Rechte und Pflichten im Rahmen dieser Verordnung KI-Systeme in Kenntnis der Sachlage einzusetzen sowie sich über die Chancen und Risiken von KI und mögliche Schäden, die sie verursachen kann, bewusst zu werden.
Folie 51
AI Literacy Training – die nächste Datenschutz-schulung? (Prof. Dr. Hacker)
🎬 Eingebettetes Medium im Deck: DE_Kurs_03_1_9zu16.mp4 (nicht extrahiert)
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Status quo: KI-Kompetenz ist Pflicht.
Verstehen, wie KI-Tools funktionieren – und wo ihre Grenzen sind Ergebnisse einschätzen und kritisch hinterfragen Wissen, was rechtlich und betrieblich erlaubt ist KI sinnvoll in die eigene Arbeit einbinden Risiken erkennen – Datenschutz, Bias, Fehler Mitreden und mitgestalten, wenn KI im eigenen Bereich eingeführt wird
Quellen: EU AI Act Art. 4 / DigComp 2.2 / UNESCO AI Competency Framework 2024
Folie 53
4. Welche Herausforderungen gibt es?
Wo stehen wir bei der KI-Nutzung in deutschen Unternehmen? Was bedeutet Schatten-KI? Was bedeutet in diesem Zusammenhang KI-Kompetenz nach dem EU AI Act? Welche Herausforderungen gibt es bei der Einführung und Nutzung von KI-Tools?
MODUL 1 Tag 2
Folie 54
Frage an Euch!
Was sind die größten Herausforderungen beim Thema KI in Deinem Unternehmen?
Sprechernotiz
MA machen lassen – micht alles Vorbesetimmen, speed I Bei Mitarbeiter Helfen Schulungen, Multiplikatoren , Center of Excellellence Strategische Richtung klar definieren: Vision und Mission deutlich kommunizieren Langfristige Ziele und kurzfristige Meilensteine festlegen Schlüsselindikatoren für Erfolg bestimmen Einbindung und Empowerment der Mitarbeiter: Nutzung von Basis Tools ermöglichen Fortbildungen und klare Regeln zur Nutzung Ermutigung eigene Projekte zu entwerfen Tools und Ressourcen für Tools oder iegene Entwicklungen bereitstellen: Erfolgsmessung und Anpassung: Strategische Leitlinie + Mitarbeiter mitnehmen! -> Angst nehmen + Technologieverständnis + Compliance einhalten -> Schulungen von einzelnen Team für Use Cases
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Aktuelle Herausforderungen bei KI
„KI Dschungel“: Unübersichtliche Tool-Landschaft und Integration in bestehende Systeme
Widerstände
Komplexe Compliance- und Datenschutz-anforderungen
Schlechte Make or Buy Entscheidungen
KI Projekte scheitern
Sprechernotiz
Unrealistische Erwartungen treffen auf Ängste, Compliance- und Datenschutz-Themen, was zu Verzögerungen oder enttäuschenden Ergebnissen führt. Anwendungsfälle passen oft nicht, es fehlt an Validierung (d.h.) und strategische Ziele werden verfehlt. Fehlende KI Expertise verlangsamt die Einführung, überlastet Teams und zwingt zur Abhängigkeit von externen Beratern.
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Kernergebnis?
95 % der maßgeschneiderten unternehmenseigenen KI-Lösungen gelangen nicht in den operativen Einsatz!
Sprechernotiz
Entwicklung
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Und warum scheitern die Projekte in den USA?
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Der Kern des „GenAI Divide“: Viel Adoption - kaum Transformation
Was bedeutet das konkret? ≈80%+ der befragten Unternehmen experimentieren mit GenAI, aber nur ≈5% erzielen echten messbaren ROI ≈95% bleiben ohne wirtschaftlichen Effekt Gründe 1. Pilot-Hölle statt echter Umsetzung 2. Produktivitäts-Boost ≠ Business-Impact 3. Das Hauptproblem ist NICHT die Technologie
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1. Pilot-Hölle statt echter Umsetzung
Die meisten Projekte bleiben in Piloten stecken Nur ca. 5% schaffen es in produktiven Einsatz Unternehmen testen viel – skalieren aber nicht.
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2. Produktivitäts-Boost ≠ Business-Impact
Tools wie ChatGPT steigern individuelle Effizienz Aber kein Einfluss auf Gewinn-& Verlustrechnung / Geschäftsmodell Typischer Fehler: Use Cases sind zu oberflächlich (z. B. Content, Marketing)
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3. Das Hauptproblem ist NICHT die Technologie
Die Studie sagt klar: Modelle sind gut genug – das Problem ist Organisation & Integration Kernursachen: Keine Integration in echte Workflows Systeme „lernen“ nicht (kein Feedback-Loop) Fehlende Abstimmung mit dem operativen Betrieb
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1. Keine Integration in echte Workflows -> Pilotieren wir unter realen Bedingungen mit Ausnahmen und Workarounds?
Sprechernotiz
Brittle workflows: Organizations build AI solutions for ideal conditions — clean data, predictable inputs, no exceptions. But real processes are messy. When a field name changes, a user behaves unexpectedly, or an edge case appears, the workflow breaks. The problem isn't the AI — it's that no one designed for the variability that real operations always have. Lack of contextual learning: Organizations deploy AI tools as one-time builds and never design them to evolve. The system doesn't retain feedback, doesn't adapt to changing conditions, and doesn't improve over time. A company builds an AI solution for procurement. It works on launch day. Three months later, suppliers have changed, forms look different, new rules apply — and the system still behaves exactly as it did on day one. Not because the AI can't learn, but because no one built the feedback loops. Misalignment with operations: Organizations design AI initiatives for demos and boardroom presentations, not for how people actually work day-to-day. The study also found a major investment mismatch: over 50% of GenAI budgets go to sales and marketing, but the highest ROI was found in back-office automation — document processing, procurement. Companies are putting money where it's visible, not where it creates value.
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Systeme „lernen“ nicht (kein Feedback-Loop) -> Haben wir viele Iterationsschleifen für Systeme mit Lernfähigkeit/Kontext – oder eine Review nach 6 Monaten?
Sprechernotiz
Brittle workflows: Organizations build AI solutions for ideal conditions — clean data, predictable inputs, no exceptions. But real processes are messy. When a field name changes, a user behaves unexpectedly, or an edge case appears, the workflow breaks. The problem isn't the AI — it's that no one designed for the variability that real operations always have. Lack of contextual learning: Organizations deploy AI tools as one-time builds and never design them to evolve. The system doesn't retain feedback, doesn't adapt to changing conditions, and doesn't improve over time. A company builds an AI solution for procurement. It works on launch day. Three months later, suppliers have changed, forms look different, new rules apply — and the system still behaves exactly as it did on day one. Not because the AI can't learn, but because no one built the feedback loops. Misalignment with operations: Organizations design AI initiatives for demos and boardroom presentations, not for how people actually work day-to-day. The study also found a major investment mismatch: over 50% of GenAI budgets go to sales and marketing, but the highest ROI was found in back-office automation — document processing, procurement. Companies are putting money where it's visible, not where it creates value.
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Fehlende Abstimmung mit dem operativen Betrieb -> Sind wir von den operativen Herausforderungen gestartet - oder vom Tool aus mit einer „Demo für den Vorstand“?
Sprechernotiz
Brittle workflows: Organizations build AI solutions for ideal conditions — clean data, predictable inputs, no exceptions. But real processes are messy. When a field name changes, a user behaves unexpectedly, or an edge case appears, the workflow breaks. The problem isn't the AI — it's that no one designed for the variability that real operations always have. Lack of contextual learning: Organizations deploy AI tools as one-time builds and never design them to evolve. The system doesn't retain feedback, doesn't adapt to changing conditions, and doesn't improve over time. A company builds an AI solution for procurement. It works on launch day. Three months later, suppliers have changed, forms look different, new rules apply — and the system still behaves exactly as it did on day one. Not because the AI can't learn, but because no one built the feedback loops. Misalignment with operations: Organizations design AI initiatives for demos and boardroom presentations, not for how people actually work day-to-day. The study also found a major investment mismatch: over 50% of GenAI budgets go to sales and marketing, but the highest ROI was found in back-office automation — document processing, procurement. Companies are putting money where it's visible, not where it creates value.
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Warum sind wertschöpfende Use Cases schwer zu finden?
Organisationen fehlen keine Ideen - es fehlt ein verlässlicher Weg herauszufinden, was wirklich funktioniert.
Sprechernotiz
Many organisations say: ‘We don’t really know which use cases work.’ What they usually mean is: ‘We don’t have a reliable way to find out.’ The gap between pilot and business value isn't a technology problem - it's a design problem. How you select, scope, and iterate on use cases determines whether you're in the 5% or the 95%.
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Wie macht man es besser?
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Daher ein dreimonatiges Programm
01
4 Wochen · 20 Tage
KI-Manager:in
Verstehen & Orientierung
KI-Grundlagen, Prompting, Tools & persönliches KI-Kompetenzprofil aufbauen
02
4 Wochen · 20 Tage
Umsetzungs- spezialist:in
Analysieren & Planen
Use Cases identifizieren, Prozesse analysieren, KI-Strategie entwickeln
03
4 Wochen · 20 Tage
Automatisierungs- expert:in
Umsetzen & Automatisieren
KI-Lösungen bauen, Automatisierungen umsetzen, Projekte abschließen
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Block 3
Praxisübung
MODUL 1 Tag 2
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Das Szenario: Quartalszahlen im Vertrieb
Szenario
1
Jeder Bereich liefert seine Quartalszahlen
2
Rohdaten, unformatiert, unterschiedliche Strukturen
3
Aufgabe: Sauberes Diagramm und Handlungsempfehlungen
4
Deadline: Vor dem nächsten Meeting
Dieser Prozess wiederholt sich jedes Quartal. Jedes Mal neu. Jedes Mal dasselbe.
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Vorher: Rohdaten in Excel
Vorher
Für Menschen lesbar - für Präsentation und Entscheidungen unbrauchbar. Bisher: manuell aufbereiten, formatieren, kontrollieren. Jedes Quartal neu.
Folie 72
Der Prompt: Was geben wir ein?
Input
"Erstelle ein Diagramm, das für jedes Segment die wichtigsten Ergebnisse aufzeigt. Beschriftung auf Deutsch, professionelles Format."
Excel-Datei rein. Kurze Anweisung. Eine Aufgabe.
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Praxisanwendung in Langdock
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Wie sind eure Ergebnisse?
Output
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Nachher: Ein erstes Beispielergebnis
Output
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Iteration
Was sind eure praktischen Tipps & Tricks im Bezug auf die Nutzung von KI?
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Miro-Board: In 4er Gruppen Brainstorming
Miro-Board | Gruppenarbeit | ca. 15 Minuten
Sprechernotiz
https://miro.com/app/board/uXjVGkecNvk=/?share_link_id=908115995066
Folie 78
Miro-Board: Jede Gruppe präsentiert
Jede Gruppe präsentiert Max. 3 min
1
Sprechernotiz
https://miro.com/app/board/uXjVGmP335k=/?share_link_id=536222388479
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Block 4
KI Kompetenzprofil Vorbereitung Part 2: Was sind deine Ziele und Erwartungen?
MODUL 1 Tag 2
Folie 80
Was erwartest du – und was bringst du mit?
Miro-Board | Einzelarbeit | ca. 20 Minuten
1
Was möchte ich konkret lernen?
2
Was möchte ich beruflich verändern oder verbessern?
3
Was bringe ich mit, das ich einbringen möchte?
4
Was bin ich bereit, dafür zu investieren?
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Erwartungsabfrage – Miro-Board
Vorstellung der Ergebnisse Max. 5 min/ Person
1
Folie 82
Reflexion, Sicherung & Ausblick auf den nächsten Tag
Folie 83
Checkpoint & Wiederholung
1
2
3
KI-Kompetenz ist heute eine Rechtspflicht – EU AI Act Artikel 4 gilt seit Februar 2025.
Die meisten Beschäftigten nutzen KI bereits – meist informell, ohne Steuerung, häufig ohne Freigabe und ohne Schulung.
KI verändert alle Branchen – mit unterschiedlichem Tempo, Grad und Hürden. Beginnend mit repetitiven Aufgaben in den To-Dos Listen vieler Rollen.
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Lernreise: Tägliches Checkout
Board-Struktur Ein einziges Miro-Board für alle 20 Tage. Horizontale Zeitleiste, pro Tag eine Spalte mit drei festen Bereichen: So funktioniert es Jeden Tag zum Tagesabschluss schreibt jede:r drei Punkte und platziert sie in der passenden Tagesspalte: Gelb Das nehme ich mit: Was ist mein wichtigstes Takeaway von heute? Grün Das probiere ich aus oder da bin ich neugierig drauf: Was werde ich konkret anwenden? Was werde ich weitertreiben? Rosa — Das ist noch offen: Welche Frage ist unbeantwortet?
Folie 85
Tägliches Checkout: Regeln
Genau 3 Punkte pro Person pro Tag Erst 5-10 Min. still schreiben, dann platzieren Dann kurz vorstellen, kein Ausdiskutieren – nur Sichtbarmachen
Folie 86
Let‘s Checkout
Jede:r erarbeitet den Check-out und wir besprechen es gemeinsam.
1
https://miro.com/app/board/uXjVGjjun1c=/
- https://miro.com/app/board/uXjVGjjun1c=/ aus Folientext erkannt
Sprechernotiz
https://miro.com/app/board/uXjVGjjun1c=/
Folie 87
Vielen Dank! Tag 2 geschafft!
AI Transformation Institute
18. August 2026
Thorsten Gluitz