Künftige/r AI Director
AI Director Training: KI-Strategie im großen Maßstab führen
Als AI Director sollen Sie die technische Richtung vorgeben, Budgets vor dem Board verteidigen und Modellfähigkeiten in Geschäftsergebnisse übersetzen. Diese Plattform liefert Ihnen den kompletten Weg: Dutzende Lektionen, in Blöcke gegliedert, zu Datenstrategie, Modellauswahl, Governance, Teamstruktur und ROI-Messung. Sie arbeiten sie in Ihrem eigenen Tempo durch und bauen dabei das Vokabular und Urteilsvermögen auf, mit dem Sie Anbietern und Engineering-Leads auf Augenhöhe begegnen.
Neben den Lektionen erhalten Sie interaktive Tools zum Modellieren von Szenarien, ein Glossar, um Begriffsdebatten in Meetings zu klären, und ein Action-Playbook, das Sie direkt auf Ihre ersten 90 Tage in der Rolle anwenden können. Beginnen Sie mit dem Level-Assessment: Es erfasst, was Sie schon wissen, und verweist Sie auf die Blöcke, die Ihre Lücken am schnellsten schließen.
Lektionen für dieses Profil
- Was sind KI, Machine Learning und ein Large Language Model?
- Worin LLMs stark sind (und worin nicht)
- Tokens, Training und Inference: Was passiert, wenn Sie Enter drücken
- Halluzinationen: warum selbstbewusste Antworten falsch sein können
- Das Context Window: das Arbeitsgedächtnis des Modells
- Was ein Modell wirklich tut: Vorhersage, nicht Verstehen
- Anatomie eines guten Prompts: Rolle, Kontext, Aufgabe, Constraints
- Schritt-für-Schritt-Reasoning und Chain of Thought
- Few-shot prompting: Lernen am Beispiel
- Iteration und Verfeinerung: das Modell wie einen Mitarbeiter behandeln
- Strukturierte Ausgabe anfordern: Listen, Tabellen, JSON
- Häufige Prompting-Fehler und wie Sie sie beheben
- Bias in AI: woher er kommt und warum er zählt
- Privacy und vertrauliche Daten: was Sie nicht einfügen sollten
- Halluzinationen und Verifikation bei kritischen Aufgaben
- Ethik und verantwortungsvoller Einsatz im Arbeitsalltag
- Urheberrecht, Plagiate und Quellenangaben
- Governance und der EU AI Act: das Wesentliche
- Erst denken, dann bauen: ein KI-Problem richtig fassen
- Die Landschaft der KI-Tools: APIs, No-Code und Vektordatenbanken
- Ihr erster API-Call: Python und die Grundlagen
- Den richtigen Ansatz wählen: Prompt, RAG, Fine-Tuning oder Agent
- Retrieval-augmented generation (RAG): dem Modell Ihre Daten geben
- Outputs bewerten: Woher wissen Sie, dass es funktioniert?
- Was ein KI-Agent wirklich ist: der Loop aus perceive, plan, act, observe
- Tools und Function Calling: Ihrem Agenten Hände geben
- Agents evaluieren und debuggen: Traces, Evals und Failure Modes
- Agents vs. Workflows vs. Automations: das richtige Maß an Autonomie
- Memory und State: kurzfristiger Kontext und langfristiges Recall
- Guardrails, Permissions und Human-in-the-Loop
- Die OpenAI-Modellfamilie: GPT, Reasoning-Modelle und wann Sie welches einsetzen
- Was custom GPTs sind und der GPT Store
- GPT Actions: ChatGPT Ihre APIs aufrufen lassen
- Advanced data analysis: Dateien, Charts und Spreadsheets
- ChatGPT für Coding und Canvas
- Der ChatGPT-Agent: browsen und handeln
- Die Claude-Modellfamilie: opus, sonnet, haiku und wann Sie welches nutzen
- Connectors und der Marketplace: Claude an Ihre Apps anbinden
- Was Skills sind und warum sie wichtig sind
- MCP erklärt: das USB-C für KI-Tools
- Claude Code: ein agentischer Coder in Ihrem Terminal
- Claude mit GitHub verbinden: Repos, Issues und PRs
- Die Gemini-Modellfamilie: Pro, Flash und wann Sie was einsetzen
- Gemini in Docs, Gmail, Sheets und Slides
- Ein Gem bauen: Ihr eigener wiederverwendbarer Assistent
- Google AI Studio: Prompts prototypen
- Gemini CLI: agentic coding im Terminal
- Agents auf Google AI: das Agent Development Kit
Weitere Ressourcen
Häufige Fragen
Für wen ist der Lernpfad zum AI Director gedacht?
Er richtet sich an Menschen, die eine KI-Funktion leiten oder kurz davor stehen: die technische Richtung setzen, Budgets vor einem Board verteidigen und Modellfähigkeiten in Geschäftsergebnisse übersetzen. Er passt auch für Führungskräfte, die aus Data-, Engineering- oder Strategierollen in die Position wechseln. Die Inhalte gehen davon aus, dass Sie für Ergebnisse verantwortlich sind, nicht für das Schreiben von Code.
Ist der Zugang kostenlos, und führt er zu einer Zertifizierung?
Das Lesen ist kostenlos und offen, und am Ende steht kein Diplom oder staatlich anerkanntes Zertifikat. Ein Konto dient nur dazu, Ihren Fortschritt über Lektionen und Blöcke hinweg zu speichern. Was Sie mitnehmen, sind Vokabular und Urteilsvermögen, um Anbietern und Engineering-Leads etwas entgegenzusetzen, kein Titel.
Brauche ich einen technischen Hintergrund?
Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Die Lektionen zu Modellauswahl, Datenstrategie und Governance sind so geschrieben, dass auch Nicht-Ingenieure technische Entscheidungen treffen und die dahinterliegenden Trade-offs verstehen können. Wenn Sie schon aus einer Data- oder Engineering-Rolle kommen, lenkt Sie das Level-Assessment stattdessen zu den Blöcken zu Budget, Teamstruktur und ROI-Messung.
Welche Themen deckt das Curriculum konkret ab?
Fünf Bereiche strukturieren den Pfad: Datenstrategie, Modellauswahl, Governance, Teamstruktur und ROI-Messung. Sie verteilen sich über Dutzende Lektionen, die in Blöcken gruppiert sind, sodass Sie in einen Bereich tief einsteigen können, ohne alles zu lesen. Jeder Block ist so angelegt, dass er in Entscheidungen nutzbar ist, die bei Ihnen ohnehin anstehen, etwa die Wahl zwischen einem Anbieter und einer Eigenentwicklung.
Wo fange ich an, wenn ich nicht alles lesen will?
Beginnen Sie mit dem Level-Assessment. Es erfasst, was Sie schon wissen, und verweist Sie auf die Blöcke, die Ihre Lücken am schnellsten schließen, was zählt, wenn Ihre Zeit begrenzt ist. Von dort folgen Sie nur den für Sie markierten Blöcken, statt die Lektionen der Reihe nach durchzugehen.
Was ist das 90-Tage-Playbook, jenseits der Lektionen?
Es ist ein Action-Playbook für Ihre ersten 90 Tage als AI Director: was zu prüfen, was zu entscheiden, was aufzuschieben ist. Dazu kommen interaktive Tools zum Modellieren von Szenarien und ein Glossar, mit dem Sie Begriffsstreitigkeiten in Meetings klären. Die Lektionen bauen die Argumentation auf, das Playbook macht daraus eine Abfolge von Schritten.