Beschleunigen Sie die echte KI-Adoption in Ihrem Unternehmen mit 100 % praxisnaher, ergebnisorientierter Schulung. Wir arbeiten in Ihrem Stack (LLMs, RAG, APIs, Automatisierung, MLOps/LLMOps) – und Sie schließen mit einem funktionsfähigen Prototyp in Ihrer Organisation ab.
Lieber per E-Mail? info@bastelia.com
Warum technische KI-Schulung jetzt?
Generative KI und LLMs sind von der Experimentierphase in den täglichen Betrieb übergegangen. Die Aufgabe ist nicht mehr „Tools testen“, sondern industrialisieren: KI sicher in Prozesse integrieren – mit Data Governance und Business-Metriken. Unsere Programme sind darauf ausgelegt, dass Ihr Team durch Bauen lernt und interne Assets hinterlässt: Prototypen, Repos, Playbooks und Dashboards.
Gesparte Stunden je Aufgabe & Rolle
Evals, Use-Case-Abdeckung
PoC → Pilot → Rollout
Echte Adoption & Wiederverwendung
Ergebnisse, die wir messen
- Produktivität: gesparte Stunden je Flow und Person; weniger manuelle Arbeit.
- Qualität: Antwortgenauigkeit (Evals), Halluzinationskontrolle, redaktionelle Standards.
- Tempo: Zykluszeit von Prototyp über Pilot bis Rollout mit KPIs.
- Adoption: aktive Nutzer, wiederverwendete Prompts/Automationen, interne Zufriedenheit.
Lernpfade (wählen oder kombinieren)
1) Angewandte Grundlagen der generativen KI (8–12 h)
LLMs, Embeddings, Kontextfenster, Prompt Security, Risiken & DSGVO. Bereichs-Cases zur Priorisierung von KI-Mehrwert.
Deliverable: Reifegrad-Checklist und priorisierte Use-Case-Map.
2) Fortgeschrittenes Prompt Engineering nach Rolle (8–16 h)
Patterns (Chain-of-Thought, ReAct, RTF), wiederverwendbare Templates, Qualitätsbewertung & Guardrails. Rollenbibliotheken (Marketing, Vertrieb, Support, HR).
Deliverable: Prompt-Library und Standard-Dokumente.
3) LLMs + RAG mit internen Daten (16–24 h)
Ingestion & Chunking, Embeddings, Vector Stores, Evaluation, Latenz & Kosten. Anbindung des Prototyps an Ihre Quellen (mit Berechtigungen).
Deliverable: funktionsfähiger RAG-Prototyp inkl. Evaluationsleitfaden.
4) KI-Automatisierung (API / No-Code) (8–16 h)
Orchestrierung via API, Webhooks und/oder No-Code-Tools. Fälle: Tickets, Summaries, Reports, Sales-Flows. Siehe auch KI-Automatisierung.
Deliverable: 2–3 produktive Automationen.
5) MLOps / LLMOps für Produktion (16–24 h)
Pipelines, CI/CD, Tracing, Observability, Prompt/Model-A/Bs, Kostensteuerung, Zugriffsrichtlinien & Audit.
Deliverable: Deployment-Blueprint und Observability-Dashboard.
6) Konversationale & Voice-Agenten (12–20 h)
Agent-Design, Tools/Funktionen, Handoffs, Qualitätsmetriken; Voice/Telefonie je Provider. Fälle: L1-Helpdesk, Sales, Backoffice.
Deliverable: funktionsfähiger Agent für einen klar abgegrenzten Prozess.
„Learning by Building“-Methodik
- Discovery (1–2 h): Ziele, Constraints, Daten & Sicherheit.
- Hands-on-Workshops (70 % Praxis) mit echten Datasets & Prozessen.
- Project Day: Build-Tag für den Prototyp zur Lösung eines Business-Cases.
- Operationalisierung: Doku, Playbooks & Handover ans Team.
- Follow-up (optional): Office Hours & Adoptions-KPIs nach 30–60 Tagen.
Technologien passend zu Ihrem Stack (OpenAI/Azure/AWS/Vertex, LangChain/LlamaIndex, Qdrant/Pinecone/Weaviate, Python/JS, Make/Zapier usw.).
Häufige Use Cases
- Customer Support: interne Assistenten, Ticket-Triage & Zusammenfassungen.
- Marketing/Vertrieb: Content- & Prospecting-Copilots, Briefings, Wettbewerbsanalyse.
- Operations: Auto-Reports, Datenextraktion, Prozess-QA.
- IT/Daten: RAG auf internen Docs, semantische Suche, Testgenerierung.
Siehe auch unsere Spezial-Programme: KI-Training für Marketing & Content und KI-Training für SEO & SEM.
Durchführungsarten & Formate
Inhouse (vor Ort oder remote)
Intensive 8–24 h je Pfad – Übungen auf Ihren Prozessen & Daten (mit Berechtigungen).
Cohort-Bootcamp
4–6 Wochen mit Mentoring, Abschlussprojekt & Metrik-Board. Ausgerichtet auf Produktionstauglichkeit.
1:1-Mentoring
Begleitung von Tech-Leads oder Product-Ownern für Skalierung & Governance.
Regionale Fördermittel/Weiterbildungszuschüsse: optional und abhängig von der Förderfähigkeit.
Unser Unterschied
- In Ihrem Stack: keine generischen Demos; wir arbeiten mit Ihren Tools und Daten.
- Von der Idee zum Prototyp: Sie gehen mit einem laufenden Artefakt & Rollout-Plan heraus.
- Governance & Sicherheit: Datenrichtlinien, Risiken & Guardrails ab Tag 1.
- Business-Metriken: messbarer Impact (Zeit, Qualität, Adoption).
Sie möchten einen echten Syllabus und ein Projektbeispiel sehen?
Wir schicken Ihnen den Syllabus + KI-Reifegrad-Checklist sowie Beispiele aus unseren Kurs-Prototypen.
Syllabus & Angebot anfordern
Sie nutzen ein Formular-Plugin? Ersetzen Sie dieses Formular durch Ihren Shortcode und behalten Sie die Felder für GA4 bei.
Häufige Fragen
Worin unterscheidet sich das von einem generischen Online-Kurs?
Wir arbeiten inhouse mit Ihren Prozessen und Daten (mit Berechtigungen) und liefern Prototypen plus wiederverwendbare Dokumentation. Ziel ist Betrieb, nicht nur Lernen.
Benötigen wir Vorkenntnisse?
Für Einsteigerpfade nicht. Für RAG/MLOps empfehlen wir Grundlagen in Python, APIs und Git.
Wie messen wir den ROI?
Wir definieren Metriken im Vorfeld (Zeit, Qualität, Adoption) und reviewen Ergebnisse nach 30–60 Tagen mit Ihrem Team.
Ist ein Zertifikat enthalten?
Wir stellen ein Abschlusszertifikat sowie Deliverables (Repos, Playbooks) aus. Offizielle Cloud-Zertifizierungen separat.
Können Sie länder-/zeitzonenübergreifend liefern?
Ja. Live online oder hybrid, mit asynchronen Materialien. Wir koordinieren multinationale Zeitpläne.
Empfohlene Ressourcen
- KI-Services — Überblick: Consulting, Implementierung, Governance.
- KI-Automatisierung — Flows via API / No-Code.
- Kontakt — Demo oder Assessment anfragen.