Überblick
Dieser Kurs führt Einsteiger und Berufstätige ohne tiefe IT-Vorkenntnisse systematisch in drei eng verwandte, aber klar unterscheidbare Themenfelder ein: die Grundlagen der künstlichen Intelligenz, die Funktionsweise generativer KI-Modelle und die konkrete Nutzung von ChatGPT für berufliche Aufgaben. Generative KI und speziell große Sprachmodelle wie ChatGPT haben in den letzten Jahren nahezu alle Branchen erfasst — von der Erstellung von Texten und Präsentationen über die Automatisierung von Routinekommunikation bis hin zur Unterstützung bei Analyse und Recherche. Dieser Kurs vermittelt das konzeptionelle Verständnis, das nötig ist, um diese Werkzeuge gezielt und kritisch einzusetzen, ohne unkritisch auf Ausgaben zu vertrauen oder Möglichkeiten zu überschätzen. Der Kurs deckt ab, was generative KI grundlegend von klassischen regelbasierten Systemen unterscheidet, wie Modelle wie GPT-4 trainiert werden, was Prompt Engineering bedeutet, und welche konkreten Anwendungsfälle im Business-Kontext sinnvoll und praktikabel sind. Das Ziel ist nicht das Training eigener Modelle, sondern der kompetente, informierte Einsatz bestehender KI-Tools.
Kursinhalte & Lernziele
Modul 1 — Grundlagen der künstlichen Intelligenz Der erste Block legt das konzeptionelle Fundament, auf dem alle weiteren Inhalte aufbauen. KI ist kein monolithisches Konzept, sondern ein Oberbegriff für sehr unterschiedliche Technologieansätze. Dieser Abschnitt schafft Klarheit über Definitionen, Kategorien und die historische Entwicklung des Feldes.
- Definition und Abgrenzung: KI, Machine Learning, Deep Learning, regelbasierte Systeme
- Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen: Prinzipien und typische Anwendungsfälle
- Neuronale Netze: Grundstruktur, Schichten, Aktivierungsfunktionen — anschaulich ohne Mathematik-Überfrachtung
- KI in der Praxis heute: Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme, Prognosemodelle
- Warum generative KI eine neue Qualität darstellt: von Klassifikation zu Produktion von Inhalten
- Einschränkungen und Risiken klassischer KI-Ansätze: Bias, Overfitting, mangelnde Erklärbarkeit
Modul 2 — Generative KI: Modelle, Funktionsweise und Möglichkeiten Der zweite Themenblock widmet sich gezielt der generativen KI — dem Bereich, der seit der Veröffentlichung von GPT und ähnlichen Modellen die öffentliche Wahrnehmung von KI dominiert. Hier werden die technologischen Grundlagen entmystifiziert und die tatsächlichen Fähigkeiten und Grenzen dieser Modelle realistisch dargestellt.
- Transformer-Architektur: das Herzstück moderner Sprachmodelle, verständlich erklärt
- Wie LLMs (Large Language Models) trainiert werden: Pretraining, Fine-Tuning, RLHF
- Multimodale Modelle: Text, Bild, Audio — aktuelle Möglichkeiten und Grenzen
- Halluzinationen als strukturelles Problem: Ursachen und wie man damit umgeht
- Überblick über den Markt generativer KI: GPT-Reihe (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Open-Source-Alternativen
- Generative KI für Text, Code, Bilder und strukturierte Daten: unterschiedliche Anwendungsfelder im Vergleich
Modul 3 — ChatGPT für den Business-Einsatz Das dritte Modul ist das praktischste und berufsbezogenste des gesamten Kurses. Hier steht die Frage im Mittelpunkt: Wie setze ich ChatGPT konkret in meiner täglichen Arbeit ein — und wie tue ich das sicher, effektiv und verantwortungsvoll?
- Überblick über ChatGPT-Versionen und ihre unterschiedlichen Fähigkeiten (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o)
- Prompt Engineering: Grundprinzipien für wirksame Eingaben — Kontext, Rolle, Format, Ton
- Typische Business-Anwendungsfälle: Textentwürfe, E-Mail-Formulierungen, Meeting-Protokolle, Präsentationsgliederungen
- ChatGPT zur Recherche und Zusammenfassung: Möglichkeiten und Grenzen, Quellenprüfung
- Automatisierung von Routineaufgaben: welche Tätigkeiten sich gut eignen, welche nicht
- Datenschutz und Unternehmenssicherheit: Was darf in den Prompt? Was sind sensitive Daten?
- Integration in Arbeitsabläufe: ChatGPT neben anderen Tools, API-Nutzung im Überblick
- Kritische Bewertung von KI-Ausgaben: Faktencheck, Stilanpassung, Qualitätssicherung
- Anwendungsszenarien nach Berufsfeld: Marketing, HR, Kundenservice, Einkauf, Projektmanagement
Praxisblock — Anwendung und Übung Der Praxisteil verbindet alle drei Wissensblöcke in direkter Anwendung. Teilnehmende erarbeiten eigene Prompt-Sequenzen für ihren Berufskontext und lernen, Ergebnisse kritisch einzuordnen.
- Erstellen eines Prompt-Katalogs für wiederkehrende Aufgaben im eigenen Berufsfeld
- Vergleich: manuell erstellter Text vs. ChatGPT-Ausgabe — was ist besser, was muss überarbeitet werden?
- Umgang mit unerwarteten oder falschen KI-Ausgaben
- Aufbau einer internen Nutzungsstrategie: wann KI sinnvoll einsetzen, wann nicht?
- Überblick über weiterführende Werkzeuge: Copilot, Notion AI, Jasper, Make.com mit KI-Integration
- Aktuelle Diskussion: Wie verändert generative KI Berufsbilder in der nächsten Dekade?
Nach dem Praxisblock werden die Inhalte in einer simulierten Anwendungssituation zusammengeführt: Teilnehmende erhalten ein reales Geschäftsszenario und entwickeln eine strukturierte KI-gestützte Lösung. Dies festigt das Verständnis für die Breite der Einsatzmöglichkeiten generativer KI jenseits einfacher Textaufgaben. Ziel ist es, mit einem klaren, realistischen Bild der Technologie aus dem Kurs zu gehen — informiert genug, um sinnvoll zu entscheiden, wo KI hilft und wo nicht.
Lernziele:
- Grundbegriffe der künstlichen Intelligenz erklären: KI, Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze
- Den Unterschied zwischen klassischen KI-Ansätzen und generativer KI verstehen und einordnen
- Erklären, wie große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 auf Basis von Transformer-Architekturen funktionieren
- Die Stärken und Grenzen generativer KI-Modelle realistisch einschätzen — inklusive Halluzinationen und Bias
- Prompts gezielt und effektiv formulieren, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen
- ChatGPT für typische Geschäftsaufgaben einsetzen: Textentwürfe, E-Mails, Zusammenfassungen, Recherchen
- Unterschiedliche ChatGPT-Modellversionen und deren Fähigkeiten voneinander abgrenzen
- Einsatzszenarien in verschiedenen Berufsfeldern identifizieren und auf die eigene Arbeitssituation übertragen
- Ethische Fragen rund um KI-Einsatz im Unternehmen benennen: Datenschutz, Transparenz, Verantwortung
- Aktuelle Entwicklungen im generativen KI-Markt einordnen: Unterschiede zwischen Anbietern und Modellen
- Qualitätskontrolle bei KI-generierten Inhalten: wie erkennt man Fehler und wie prüft man Ausgaben kritisch?
Zielgruppe & Voraussetzungen
Dieser Kurs richtet sich an Berufstätige und Berufseinsteiger aller Branchen, die in ihrer täglichen Arbeit mit KI-gestützten Tools in Berührung kommen oder kommen werden, aber noch keine technische Ausbildung im KI-Bereich haben. Der Kurs setzt kein Mathematik- oder Programmierwissen voraus.
- Büro- und Verwaltungskräfte, die ChatGPT und ähnliche Tools für alltägliche Aufgaben nutzen möchten
- Führungskräfte und Manager, die KI-Einsatzpotenziale in ihrem Team beurteilen müssen
- Marketingfachleute, die KI-gestützte Content-Erstellung und Textentwürfe einsetzen möchten
- HR-Mitarbeitende, die KI für Stellenausschreibungen, Auswertungen oder Kommunikation nutzen wollen
- Quereinsteiger, die sich ein grundlegendes Verständnis der KI-Technologie für den Berufseinstieg aneignen möchten
Grundlegende Computerkenntnisse und sicherer Umgang mit dem Internet genügen vollständig. Weder Programmierkenntnisse noch mathematische Vorkenntnisse sind erforderlich — der Kurs erläutert technische Konzepte durchgängig anschaulich und praxisnah. Berufserfahrung in einem beliebigen Berufsfeld ist hilfreich, um den Praxisteil auf die eigene Arbeitssituation zu beziehen.
Ablauf & Abschluss
Der Kurs verbindet konzeptionelle Einführungen mit direkten praktischen Übungen in ChatGPT und anderen generativen KI-Werkzeugen. Die Wissensvermittlung erfolgt durch strukturierte Lerneinheiten; der Praxisteil legt Wert auf eigenständige Erprobung und kritische Reflexion der erzielten Ergebnisse. Besonderer Wert wird auf den Transfer in den jeweiligen Berufsalltag der Teilnehmenden gelegt — der Kurs schließt mit einem praxisnahen Anwendungsszenario.
Der Kurs ist auf einen kompakten Lernzeitraum ausgelegt und eignet sich für Berufstätige, die zügig anwendbares KI-Grundlagenwissen erwerben möchten. Die genaue Kurslänge und ein möglicher Teilzeiteinstieg können individuell vereinbart werden. Individuelle Starttermine sind möglich.
Nach Abschluss des Kurses erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Für die einzelnen Themenblöcke existieren noch keine international vereinheitlichten Zertifizierungsstandards im Sinne von EXIN, CompTIA oder Microsoft — der Kurs selbst ist eine praxisorientierte Qualifizierung, kein Vorbereitungskurs auf eine externe Herstellerprüfung.
Nutzen & Perspektiven
Generative KI ist keine vorübergehende Modeerscheinung — sie verändert, wie Texte entstehen, wie Informationen recherchiert werden und wie Routineaufgaben in Unternehmen erledigt werden. Wer heute verstehen lernt, wie diese Systeme funktionieren, welche Grenzen sie haben und wie man mit ihnen effektiv arbeitet, hat einen konkreten Wettbewerbsvorteil gegenüber Kolleginnen und Kollegen, die das Thema noch meiden. Der Kurs schafft dieses Verständnis ohne technischen Ballast — für Menschen, die keine Softwareentwickler werden wollen, aber trotzdem informiert und kompetent mit KI umgehen möchten. Das Besondere an dieser Kombination aus KI-Grundlagen, generativer KI und ChatGPT-Praxis ist, dass alle drei Ebenen aufeinander aufbauen: Wer versteht, wie generative Modelle funktionieren, verwendet ChatGPT anders als jemand, der das Tool blind ausprobiert. Halluzinationen werden als strukturelles, vorhersehbares Phänomen erkannt — nicht als gelegentlichen Zufall. Das Ergebnis ist ein qualitativ besserer, bewussterer Umgang mit KI-Tools, der Zeit spart und Fehler reduziert. In einer Arbeitswelt, in der KI-Kenntnisse in Stellenausschreibungen bereits als Grundkompetenz genannt werden, ist dieser Kurs eine direkt verwertbare Qualifikation. Er ist der sinnvolle Ausgangspunkt für alle, die ihr KI-Wissen später in spezialisiertere Bereiche ausbauen möchten — ob in Richtung Prompt Engineering, KI-gestützte Automatisierung oder technischer KI-Entwicklung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Brauche ich Programmierkenntnisse für diesen Kurs?
Nein. Der Kurs richtet sich ausdrücklich an Personen ohne Programmierhintergrund. Technische Konzepte wie Transformer-Architektur oder Pretraining werden anschaulich und ohne Mathematik erklärt. Im Vordergrund steht der praktische Einsatz, nicht die technische Implementierung.
Was ist der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und generativer KI?
KI ist der Oberbegriff für alle Systeme, die menschliche Intelligenzleistungen nachahmen. Machine Learning ist ein KI-Ansatz, bei dem Systeme aus Daten lernen. Generative KI bezeichnet Modelle, die neue Inhalte produzieren — Texte, Bilder, Code — anstatt nur zu klassifizieren oder vorherzusagen. Der Kurs erklärt diese Unterschiede systematisch im ersten Modul.
Lerne ich in diesem Kurs auch, wie man eigene KI-Modelle trainiert?
Nein. Der Fokus liegt auf dem kompetenten Einsatz bestehender Modelle wie ChatGPT — also auf Prompt Engineering, sinnvollen Anwendungsfällen und kritischer Qualitätsprüfung. Eigenes Modelltraining ist ein deutlich technischerer Bereich, der in spezialisierten Machine-Learning-Kursen behandelt wird.
Was sind "Halluzinationen" bei KI und warum ist das wichtig?
Halluzinationen bezeichnen das Phänomen, dass Sprachmodelle wie ChatGPT inhaltlich falsche, aber überzeugend formulierte Ausgaben produzieren. Der Kurs erklärt, warum das ein strukturelles Merkmal dieser Modelle ist, wie man es erkennt und welche Prüfschritte vor der Weiterverwendung von KI-Ausgaben sinnvoll sind.
Welche ChatGPT-Version wird im Kurs behandelt?
Der Kurs behandelt die aktuell verfügbaren ChatGPT-Versionen (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o) und deren Unterschiede in Fähigkeiten und Einsatzschwerpunkten. Da der Markt sich schnell weiterentwickelt, wird auch ein Überblick über alternative Modelle anderer Anbieter gegeben.
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