KI-Agenten-Entwickler für autonome Workflows

Kursüberblick

KI-Agenten führen mehrstufige Aufgaben selbstständig aus: Sie planen Arbeitsschritte, nutzen Werkzeuge und Datenquellen und liefern geprüfte Ergebnisse zurück. Ein KI-Agenten-Entwickler für autonome Workflows konzipiert solche Abläufe, baut sie auf und bettet sie verantwortungsvoll in Geschäftsprozesse ein. Diese Weiterbildung vermittelt das komplette Handwerk von der Aufgabenanalyse bis zum kontrollierten Betrieb. Von der einfachen KI-Anwendung zum Agenten Ein Agent unterscheidet sich grundlegend von einem Chat-Dialog: Er verfolgt Ziele über mehrere Schritte hinweg. - Funktionsprinzip von KI-Agenten: Zielvorgabe, Planung, Werkzeugnutzung, Selbstkontrolle - Abgrenzung zu Assistenzfunktionen und klassischer Prozessautomatisierung - Typische Einsatzfelder von Recherche über Datenpflege bis Berichtserstellung - Reifegrade agentischer Systeme und ihre Anforderungen einschätzen Agenten konzipieren Vor dem Aufbau steht die saubere Zerlegung der Aufgabe. - Geschäftsaufgaben in agentenfähige Teilschritte zerlegen - Rollen, Ziele und Handlungsgrenzen eines Agenten definieren - Eingaben, Ausgaben und Übergabepunkte an Menschen festlegen - Datenzugriffe und benötigte Werkzeuge je Aufgabe bestimmen Agenten aufbauen und orchestrieren - Systemanweisungen, Werkzeuganbindung und Datenzugriffe gestalten - Schnittstellen und APIs für Aktionen des Agenten einbinden - Automatisierungsplattformen und Agenten-Frameworks in bestehende Systeme integrieren - Mehrere Agenten zu Multi-Agenten-Systemen verbinden und koordinieren - Human-in-the-loop: Freigabe- und Kontrollpunkte an den richtigen Stellen Qualität, Kontrolle und Risiken Autonomie verlangt Kontrolle - ein Agent ohne Überwachung ist ein Geschäftsrisiko. - Ergebnisse systematisch prüfen und Fehlerquellen eingrenzen - Halluzinationen, Endlosschleifen und unerwünschte Aktionen absichern - Protokollierung und Nachvollziehbarkeit von Agenten-Entscheidungen - Testszenarien für agentische Abläufe entwickeln Agenten in den Geschäftsbetrieb bringen Der Schritt vom funktionierenden Prototyp zum verlässlichen Betrieb entscheidet über den tatsächlichen Nutzen. - Anwendungsfälle nach Nutzen und Risiko priorisieren - Wirtschaftlichkeit autonomer Abläufe bewerten - Betrieb, Pflege und Weiterentwicklung von Agenten organisieren - Zusammenarbeit von Fachbereich und IT beim Agenten-Einsatz gestalten Rechtliche und organisatorische Leitplanken - Datenschutz und Vertraulichkeit bei automatisierten Datenzugriffen - Verantwortung und Haftungsfragen bei autonomen Systemen einordnen - Interne Richtlinien für den Agenten-Einsatz mitgestalten Nach Abschluss können Teilnehmende autonome KI-Workflows von der Idee bis zum kontrollierten Betrieb entwickeln und dabei Nutzen, Qualität und Risiken im Gleichgewicht halten.

Nächste Termine

• 2026-10-13T22:00:00.000Z · 2026-12-15T23:00:00.000Z · Frankfurt am Main · Hybrid Learning
• 2026-10-20T22:00:00.000Z · 2026-12-22T23:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer
• 2026-10-27T23:00:00.000Z · 2027-06-27T22:00:00.000Z · Frankfurt am Main · Hybrid Learning
• 2026-11-03T23:00:00.000Z · 2027-07-03T22:00:00.000Z · Virtuelles Klassenzimmer
• 2026-11-10T23:00:00.000Z · 2027-01-12T23:00:00.000Z · Frankfurt am Main · Hybrid Learning