Business-Software intelligent erweitern

KI in Business-Anwendungen

Generative KI in Business-Anwendungen integrieren: vom einfachen Prompting über die Verbindung mit Unternehmensdaten und Geschäftslogik bis zum anwendungsspezifischen KI-Agenten.

2 × ½ Tage 599 € inkl. MwSt. Nächster Termin: auf Anfrage

Seminarkonzept

Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten, bestehende Business-Anwendungen um intelligente Funktionen zu erweitern. Unternehmensdaten können in natürlicher Sprache erschlossen, Dokumente automatisiert analysiert und Geschäftsprozesse durch KI-Assistenten unterstützt werden. Anwendungsspezifische KI-Agenten gehen darüber hinaus: Sie können vorhandene Services nutzen, Informationen aus Datenbanken abrufen und mehrstufige Aufgaben innerhalb definierter Grenzen bearbeiten.

Das Seminar vermittelt die technischen Grundlagen, Architekturkonzepte und Vorgehensweisen zur Integration generativer KI in Business-Anwendungen. Im Mittelpunkt stehen der Weg vom einfachen Prompting zum anwendungsspezifischen Agenten, die Verbindung mit Unternehmensdaten und Geschäftslogik sowie der Einsatz moderner Frameworks wie dem Microsoft Agent Framework.

Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, wie sich KI-Funktionen in Desktop- und Web-Anwendungen integrieren und unter Berücksichtigung von Datenschutz, Datensicherheit und Zuverlässigkeit einsetzen lassen.

Was Sie lernen

Einsatzmöglichkeiten generativer KI in Business-Anwendungen erkennen und geeignete Lösungsansätze auswählen
Sprachmodelle, Unternehmensdaten und vorhandene Geschäftslogik miteinander verbinden
Anwendungsspezifische KI-Assistenten und Agenten mit modernen Frameworks entwickeln
Datenschutz, Datensicherheit und zuverlässige KI-Ergebnisse gewährleisten

Praxisfokus

Im Mittelpunkt steht die schrittweise Erweiterung einer bestehenden Business-Anwendung um intelligente Funktionen. Anhand eines Serviceassistenten wird demonstriert, wie Kundenanfragen analysiert, strukturierte Informationen extrahiert, Datenbankinhalte abgerufen und vorhandene Business-Services durch einen KI-Agenten genutzt werden. Die praktische Umsetzung wird anhand von Beispielen demonstriert.

Ergebnis

Sie verstehen die wesentlichen Lösungsansätze und Architekturkonzepte zur Integration generativer KI in Business-Anwendungen. Sie können geeignete KI-Funktionen identifizieren, Sprachmodelle mit Unternehmensdaten und bestehenden Services verbinden und anwendungsspezifische Agenten konzipieren. Darüber hinaus kennen Sie die Anforderungen an Datenschutz, Datensicherheit, Qualität und den produktiven Betrieb KI-gestützter Anwendungen.

Seminarinhalte

1. KI in Business-Anwendungen – Grundlagen und Lösungsansätze

Potenziale und Einsatzszenarien generativer KI in Unternehmenssoftware
Grundlagen von Large Language Models und deren Integration in Anwendungen
Vom Prompting zu intelligenten, anwendungsspezifischen KI-Funktionen
Lösungsansätze: LLM-Integration, RAG, Tool Calling und KI-Agenten
Cloudbasierte und lokale KI-Modelle im Vergleich
Vorgehensweise zur Planung und Umsetzung KI-gestützter Business-Funktionen

2. KI-Integration und Nutzung von Unternehmensdaten

Sprachmodelle über APIs in Anwendungen integrieren
Prompt Engineering, Systemanweisungen und strukturierte KI-Ausgaben
Unternehmensdaten aus SQL-Datenbanken kontrolliert bereitstellen
Retrieval Augmented Generation (RAG) für unternehmensspezifisches Wissen
Embeddings, Vektordatenbanken und semantische Suche
Dokumente, Datenbanken und vorhandene Anwendungskomponenten verbinden

3. Anwendungsspezifische KI-Agenten und Frameworks

Vom KI-Assistenten zum eigenständig agierenden, aufgabenspezifischen Agenten
Aufbau und Funktionsweise von Agenten: Rollen, Kontext, Tools und Aktionen
Microsoft Agent Framework und weitere Frameworks für KI-Anwendungen
Function Calling und Tool Calling zur Einbindung vorhandener Business-Services
KI-Agenten mit Datenbanken, APIs und Geschäftslogik verbinden
Agentenbasierte Workflows, Orchestrierung und Human-in-the-Loop

4. Softwarearchitektur, Datenschutz und zuverlässiger Betrieb

Architekturkonzepte für KI-gestützte Business-Anwendungen
Datenschutz, DSGVO und Verarbeitung sensibler Unternehmensdaten
Authentifizierung, Autorisierung und sichere Zugriffe auf Daten und Funktionen
KI-spezifische Risiken wie Prompt Injection und unkontrollierte Aktionen
Halluzinationen reduzieren, Ergebnisse validieren und KI-Funktionen testen
Monitoring, Performance, Kosten und Wartbarkeit im produktiven Einsatz

Durchgängiges Praxisbeispiel

Entwicklung eines intelligenten Serviceassistenten

Als Praxisbeispiel dient eine Business-Anwendung zur Verwaltung von Kundenaufträgen und Servicefällen. Diese wird schrittweise um KI-Funktionen erweitert.

Aus einer natürlichsprachlichen Kundenanfrage extrahiert die KI zunächst relevante Informationen wie Auftragsnummer, Produkt und Fehlerbeschreibung. Anschließend werden Auftragsdaten aus einer SQL-Datenbank sowie ergänzende Informationen aus Produktdokumentationen bereitgestellt.

Auf dieser Grundlage wird ein anwendungsspezifischer KI-Agent entwickelt, beispielsweise zur Prüfung einer Bestellung, eines Garantieanspruchs oder der Verfügbarkeit eines Ersatzprodukts.

Abschließend erstellt der Agent einen Lösungsvorschlag, der durch einen Mitarbeiter überprüft und freigegeben wird.

Das Beispiel veranschaulicht das Zusammenspiel von Prompting, LLM-Anbindung, strukturierten Ausgaben, Datenbankzugriff, RAG, Tool Calling und agentenbasierten Workflows.

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Softwareentwickler, Softwarearchitekten und technische Projektverantwortliche, die bestehende oder neue Business-Anwendungen um KI-Funktionen erweitern möchten. Besonders angesprochen werden Entwickler datenbankgestützter Fachanwendungen, ERP- und CRM-Systeme sowie moderner Web-Anwendungen.

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse der Softwareentwicklung, von APIs und Datenbanken werden vorausgesetzt. Erfahrungen in der Softwareentwicklung sind für die praktischen Beispiele hilfreich. Spezielle Vorkenntnisse zu generativer KI, RAG oder KI-Agenten sind nicht erforderlich.

Sie erhalten

Interaktive Online-Durchführung der Schulung
Kleine Gruppengröße für maximale Interaktion
Schulungsmaterial für Nacharbeit und Vertiefung
Praxisnahe Beispiele zur KI-Integration in Business-Anwendungen

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