AI345: Persönlicher KI-Wissensassistent für High Performance Management NEU

Agenda:

• Grundlagen persönlicher KI-Wissensassistenten

  • Herausforderungen moderner Wissensarbeit

  • Informationsflut und effiziente Wissensorganisation

  • Was persönliche KI-Assistenten im Arbeitsalltag leisten können

  • Typische Einsatzszenarien

• Eigene Informationen mit KI nutzen

  • Grundlagen quellenbasierter KI-Antworten (RAG)

  • Warum RAG nicht immer die Lösung ist

  • Kuratierte, KI-gepflegte Wissensbasen (LLM-Wiki) als Alternative

  • Arbeiten mit eigenen Dokumenten, Notizen, PDFs und Projektunterlagen

  • Strukturierung und Vorbereitung persönlicher Wissensbestände

  • Bedeutung von Datenqualität für zuverlässige Ergebnisse

• Werkzeuge für persönliche KI-Wissensassistenten

  • Überblick über KI-Wissensassistenten und Dokumenten-KI

  • Aktuelle Werkzeuge im Einsatz: ChatGPT mit eigenen Dateien und Projekten, Microsoft™ Copilot, NotebookLM und weitere KI-basierte Wissensmanagement-Lösungen

  • Vergleich nach Einsatzmöglichkeiten, Umgang mit eigenen Daten und Quellen, Datenschutz und Sicherheit sowie Integrationsmöglichkeiten

• KI-gestützte Wissensarbeit und Recherche

  • Analyse und Zusammenfassung eigener Inhalte

  • Recherche und Faktensuche in persönlichen Wissensbeständen

  • Deep Research: mehrstufige Recherchen mit Quellenangaben (z. B. in ChatGPT, Gemini oder Perplexity) planen, durchführen und die Ergebnisse prüfen

  • Zusammenhänge zwischen Dokumenten erkennen und nutzen

  • Wiederkehrende Aufgaben als KI-gestützte Arbeitsabläufe gestalten

• Qualität, Datenschutz und verantwortungsvoller Einsatz

  • KI-Antworten und Quellen bewerten

  • Halluzinationen und fehlerhafte Ergebnisse erkennen

  • Datenschutz bei persönlichen und geschäftlichen Informationen

  • Grenzen und Risiken persönlicher KI-Assistenten
    
    

Hands-on-Lab (Der eigene KI-Wissensassistent): Geeignete Wissensquellen auswählen, ein persönliches Nutzungsszenario entwickeln, mit Beispielmaterialien arbeiten und den Workflow auf den eigenen Arbeitsalltag übertragen

Ziele:

Nach Beendigung des Workshops AI345 Persönlicher KI-Wissensassistent für High Performance Management können die Teilnehmer:

• persönliche KI-Wissensassistenten sinnvoll im Arbeitsalltag einsetzen

• eigene Dokumente, Notizen und Projektunterlagen für quellenbasierte KI-Antworten nutzbar machen

• geeignete Werkzeuge wie ChatGPT mit eigenen Dateien, Microsoft™ Copilot oder NotebookLM für die individuellen Anforderungen auswählen

• Deep-Research-Funktionen gezielt für umfangreiche Recherchen einsetzen und deren Quellen prüfen

• KI-Antworten kritisch bewerten, Quellen nachvollziehen und Halluzinationen erkennen

• Datenschutz bei persönlichen und geschäftlichen Informationen berücksichtigen

• konkrete KI-gestützte Arbeitsabläufe für den eigenen Alltag entwickeln

Zielgruppe:

Das Training AI345 Persönlicher KI-Wissensassistent für High Performance Management richtet sich an:

• Wissensarbeiter sowie Fach- und Führungskräfte

• Berater, Trainer sowie Coaches

• Projektleiter und Produktmanager

• Mitarbeiter aus Fachabteilungen und alle, die regelmäßig mit umfangreichen Dokumenten, Informationen oder Wissensbeständen arbeiten

Voraussetzungen:

Für die Teilnahme am Kurs AI345 Persönlicher KI-Wissensassistent für High Performance Management sind folgende Vorkenntnisse erforderlich:

• Grundkenntnisse im Umgang mit digitalen Dokumenten und webbasierten Anwendungen

• Grundkenntnisse aktueller KI-Werkzeuge wie ChatGPT, Microsoft™ Copilot oder vergleichbarer Lösungen sind hilfreich, aber nicht notwendig

• Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich

Beschreibung:

Der Kurs AI345 Persönlicher KI-Wissensassistent für High Performance Management zeigt praxisnah, wie persönliche KI-Wissensassistenten die tägliche Wissensarbeit unterstützen. Ausgehend von den Herausforderungen moderner Wissensarbeit lernen die Teilnehmer, eigene Dokumente, Notizen, PDFs, Webseiten und Projektunterlagen so aufzubereiten, dass KI-Werkzeuge daraus quellenbasierte, nachvollziehbare Antworten erzeugen. Dabei wird auch eingeordnet, wo klassisches RAG an Grenzen stößt und wann kuratierte, KI-gepflegte Wissensbasen die zuverlässigere Alternative sind.

Ein Werkzeugüberblick vergleicht aktuelle Lösungen wie ChatGPT mit eigenen Dateien und Projekten, Microsoft™ Copilot und NotebookLM hinsichtlich Einsatzmöglichkeiten, Umgang mit eigenen Daten, Datenschutz und Integrationsmöglichkeiten. Darauf aufbauend entwickeln die Teilnehmer KI-gestützte Arbeitsabläufe für Analyse, Zusammenfassung und Recherche mit persönlichen Wissensbeständen. Für umfangreichere Fragestellungen kommen Deep-Research-Funktionen hinzu, die mehrstufig recherchieren und ihre Quellen offenlegen. Qualität, Datenschutz und verantwortungsvoller Einsatz ziehen sich durch den ganzen Tag: KI-Antworten bewerten, Halluzinationen erkennen, Grenzen und Risiken realistisch einschätzen.

Kurze Einführungen wechseln sich mit Tool-Demonstrationen und Übungen an Beispielmaterial ab. In der abschließenden Praxisphase entsteht ein individueller KI-Workflow, den die Teilnehmer direkt in ihren Arbeitsalltag übernehmen können.