KI-Workflows und Automatisierung im Unternehmen

Dreitägiges Praxisseminar zu KI-gestützten Workflows, Tool Calling, APIs, Automatisierungsplattformen und agentischen Prozessen. Die Teilnehmer lernen, geeignete Geschäftsprozesse zu erkennen, robuste Abläufe zu entwerfen und KI sicher in bestehende Systeme zu integrieren.

Tag 1: Prozesse analysieren und KI sinnvoll integrieren

• Grundlagen von KI-gestützter Prozessautomatisierung
• Welche Prozesse sich für Automatisierung eignen
• Deterministische Schritte und KI-Entscheidungen unterscheiden
• Geschäftsprozesse in Trigger, Verarbeitung, Entscheidung und Aktion zerlegen
• Typische Einsatzfelder für LLMs in Unternehmensprozessen
• Prompting für automatisierte Abläufe
• Strukturierte Ausgaben mit JSON und definierten Datenstrukturen
• Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung und Transformation von Daten
• Fehlerquellen und Grenzen probabilistischer KI-Systeme
• Workflow oder klassische Software: Den richtigen Ansatz auswählen
• Erste eigene Automatisierungsfälle analysieren

Tag 2: APIs, Tool Calling und Automatisierungsplattformen

• Grundlagen von APIs und Systemintegration
• REST, JSON, Authentifizierung und externe Dienste
• Tool Calling: Wie Sprachmodelle Funktionen und Systeme nutzen
• Strukturierte Parameter und Validierung von Tool-Aufrufen
• Unternehmenssysteme wie CRM, Datenbanken oder E-Mail-Dienste anbinden
• Mehrere Systeme zu durchgängigen Abläufen verbinden
• Webhooks, Trigger und ereignisgesteuerte Prozesse
• Überblick über No-Code- und Low-Code-Plattformen wie n8n, Make und Power Automate
• Wann Low-Code sinnvoll ist und wann individuelle Entwicklung besser passt
• Fehlerbehandlung, Retry und robuste Prozessgestaltung
• Praktische Entwicklung eines mehrstufigen KI-Workflows

Tag 3: Agentische Workflows und produktiver Betrieb

• Vom festen Workflow zum agentischen Prozess
• Unterschied zwischen Tool Calling, Workflow und KI-Agent
• Agent Loops und dynamische Entscheidungen
• State, Kontext und Zwischenergebnisse verwalten
• Human in the Loop und Freigaben für kritische Aktionen
• Berechtigungen und Least-Privilege-Prinzip
• Prompt Injection und Sicherheitsrisiken automatisierter KI-Systeme
• Monitoring, Logging und Nachvollziehbarkeit
• Kosten und Nutzung von KI-Diensten kontrollieren
• Fehler, Timeouts und Endlosschleifen vermeiden
• Vom Prototyp zum produktiven Workflow
• Abschlussübung: Einen eigenen Unternehmensprozess als KI-Workflow konzipieren