Fast-Track zur KI-Kompetenz: lernen, testen, profitieren
PRAXISNAHER & NIEDERSCHWELLIGER AUFBAU VON KI-KOMPETENZ
RASCHE IDENTIFIKATION VON ANWENDUNGSFÄLLEN
KOSTENEFFIZIENT VOM ERSTEN PROTOTYP ZUR ANWENDUNG
KI verstehen - für Menschen und Unternehmen, die:
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sich kuratiert KI nähern möchten,
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als Unternehmen konkret von KI profitieren wollen,
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schnell und budgetschonend vom Test zur Anwendung kommen.
So unterstützt die Learning Journey
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GET READY
KI verstehen, nicht fürchten. Als Lernreise führt der Weg schrittweise von den Grundlagen über konkrete Einsatzfelder bis zu den Grenzen der Technologie. In leicht verständlichen Etappen wird vermittelt, wie KI funktioniert, wo sie unterstützt und wo sie an Grenzen stößt. Das schafft Sicherheit, ermöglicht fundierte Gespräche und liefert einen konkreten Plan für den ersten Schritt.
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ANWENDUNGSFÄLLE IDENTIFIZIEREN
Anwendungsfälle finden statt langer Diskussionen. Im KI-Sprint werden Ideen verdichtet, ein Ziel festgelegt und daraus testbare Use Cases mit klaren Kriterien und definiertem Datenbedarf abgeleitet. Ergebnis: klare Ausrichtung, Entscheidungsfähigkeit und Bereitschaft für den ersten Proof-of-Concept
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RASCHES PROTOTYPING
Rasch KI-Prototypen bauen und lernen. Was funktioniert im eigenen Kontext? In der KI-Sandbox werden No-/Low-Code-Bausteine getestet, Daten verbunden und Workflows erprobt – abseits der eigene IT-Infrastruktur. Praxiserprobte Vorlagen beschleunigen den Start. Am Ende steht ein funktionsfähiger Demo-Prototyp, der Entscheidungen erleichtert.
Wer davon profitiert
EINSTEIGER*INNEN INS THEMA KI
UNTERNEHMEN, DIE KI-KOMPETENZEN AUFBAUEN MÖCHTEN
FORTGESCHRITTENE, DIE KI NEU ENTDECKEN WOLLEN
So funktioniert´s
1. Kompetenzaufbau mit Get-Ready Formaten
Get-Ready-Formate vermitteln in einem kuratierten, praxisnahen Setting die Grundlagen der angewandten KI – kompakt und hands-on. Teilnehmende arbeiten an vorkonfigurierten, funktionsfähigen Beispielen aus der KI-Sandbox und erleben unmittelbar, was KI heute leisten kann – und was (noch) nicht. Das Ergebnis ist ein gemeinsames Verständnis von Begriffen, Systemlogik und Datenflüssen sowie Klarheit über Potenziale, Grenzen und erste Einsatzfelder im eigenen Kontext.
2. Anwendungsfälle identifizieren im KI-Sprint
Im KI-Sprint werden systematisch die relevantesten Anwendungsfälle identifiziert – ausgehend von echten Pain Points und Prozessen, nicht von der Technik. Die Teilnehmenden bewerten Relevanz, Machbarkeit und erwartbaren Nutzen und priorisieren die stärksten Ideen zu klaren Test-Cases. Jeder Test-Case wird so beschrieben, dass er sofort prüfbar ist: Ziel, Nutzende, Daten, Tools, KPIs und Erfolgskriterien sind konkret definiert. Ethische und rechtliche Aspekte z. B. DSGVO, EU AI Act fließen in die Beurteilung ein, damit der Anwendungsfall tragfähig ist. Ergebnis: ein priorisiertes Portfolio und ein ausgefüllter Test-Case-Canvas mit klaren nächsten Schritten für die KI-Sandbox.
3. Prototyping in der Sandbox
Auf Basis der im KI-Sprint definierten Testfälle entsteht in einer geschützten Sandbox ein funktionierender Prototyp ohne Eingriff in das IT-System des Unternehmens. Ergebnis: ein nachweisbarer Use Case mit dokumentierten Learnings, getesteten Testfällen und klarer Entscheidungsgrundlage für den nächsten Schritt. Je nach Ziel setzt das Unternehmen die KI-Lösung selbst um oder ein Technologiepartner übernimmt end-to-end. Typische Dauer: 2–5 Tage, abhängig von Komplexität und Datenlage.
4. Skalierung mit Technologie-Partnern
Aus einem erfolgreichen Prototyp wird eine produktionsreife Lösung: Technologie-Partner integrieren die KI-Anwendung in bestehende Systeme, stellen Datenschutz- und Compliance-Konformität sicher und sorgen für stabile Performance. Der Nutzen: Unternehmen erhalten eine skalierbare, einsatzbereite Anwendung inklusive Monitoring, Support und klar definierten Betriebsmodellen – bereit für den nachhaltigen Einsatz im Alltag.
5. Lernen in der Community
KI entwickelt sich rasant – Lernen in der Community stärkt die Handlungsfähigkeit. Statt Überforderung sorgen kuratierte Updates, praxisnahe Showcases und klare Orientierung zu Tools, Daten und Prozessen. In Events, Peer-Sessions und Use-Case-Clinics werden reale Beispiele bearbeitet, Erfahrungen systematisch geteilt und Erkenntnisse in den jeweiligen Organisationskontext übertragen. Vorlagen, Checklisten und Best Practices aus Sprint und Sandbox stehen bereit, um nächste Schritte unmittelbar umzusetzen und Risiken zu reduzieren.
Ein Team - Eine Community
use.ai ist eine Initiative von Klaus Weissmann und Martin Sporrer. Uns verbindet langjährige Erfahrung in den Bereichen Innovationsmanagement, digitale Transformation und angewandte KI, aber auch der Wunsch, Menschen dabei zu unterstützen, Künstliche Intelligenz zu verstehen und sinnvoll in den Alltag zu integrieren – gemeinsam als lernende Community.
MENSCHENZENTRIERT - EFFIZIENT - ERGEBNISORIENTIERT
KI-Kompetenz mit Netzwerkbonus:
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KI verbindet Menschen. Daher bietet die Community regelmäßige Events, Lern- und Austauschformate.