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AI - jeden kann’s!

5 Wochen · online · 19. Oktober – 26. November 2026 · erste 2 Wochen kostenlos

Keine Programmierkenntnisse erforderlich · Deutsch und Englisch

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Sollte die Anmeldung für einen Kurs bereits geschlossen sein, kannst du dich ganz einfach auf die Warteliste setzen lassen.

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Programme
Start
Sprache
Modell
Status
AIDEAS Basic
15. Oktober 2026
DE
Freemium
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AIDEAS Level Up
Frühjahr 2027
DE
Freemium
Warteliste
AIDEAS Vibe Coding
Frühjahr 2027
DE
kostenpflichtig
Warteliste

Für wen ist dieses Programm gedacht?

Du musst nicht programmieren können.
Du musst offen für Neues sein.

Du willst praktische Erfahrung sammeln

… und würdest AI lieber selbst anwenden, als noch einen weiteren Onlinekurs oder ein Webinar zu absolvieren.

Du denkst in konkreten Aufgaben

… und möchtest an einer echten Herausforderung arbeiten – von deinem eigenen Pult aus oder bei unseren Partnerunternehmen.

Du willst selbstständig entscheiden

… und möchtest Modelle und Tools vergleichen, anstatt dich auf einen Anbieter festzulegen.

Du willst Struktur

… und suchst einen Ort, an dem sich dein verstreutes AI-Wissen endlich zusammenfügt – von den Grundlagen über rechtliche Aspekte bis hin zu AI-Agenten.

SO FUNKTIONIERT ES

Zwei kostenlose Wochen → Entscheidung → praktischer Teil im Team.

EIN PROGRAMM, FÜNF WOCHEN

Wie sieht das Programm aus?

Du meldest dich bei AIDEAS an → Kick-off → Zwei Wochen kostenlos → Entscheidung über die Teilnahme am praktischen Teil → Praktischer Teil in Teams → Demo der entworfenen Agentensysteme 

WOCHE 1–2

~8 Std./Woche

Lernen im eigenen Tempo

Bei AIDEAS anmelden → Start → zwei Wochen kostenloses Lernen in deinem eigenen Tempo. Freemium – kostenlos.

Entscheid...

Weitermachen?

Ab Woche 3:

450’er für den

praktischen Teil

WOCHE 3

Der praktische Teil beginnt

Es werden Teams gebildet, die von einem Partnerunternehmen einen Fall erhalten.

WOCHE 4

Teamarbeit und Fachvorträge

An der Lösung der Herausforderung arbeiten, unterstützt von Fachexperten.

WOCHE 5

Finale: Live-Demo

Dem Partnerunternehmen die von Ihnen entwickelten agentischen Systeme vorführen.

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die Organisatoren

HERAUSFORDERUNGEN UND PARTNER

Herausforderungen und Partner der lokalen Ausgabe

Jede Kohorte arbeitet an einer echten Herausforderung eines Partnerunternehmens – und nicht an einer fiktiven Aufgabe.

01

Woche des selbstständigen Lernens

02

Woche des selbstständigen Lernens

03

Woche des selbstständigen Lernens

ZUM START

Zum Start – bevor Du mit Woche 1 beginnst

Einführendes Material, das zusammen mit Woche 1 bereitgestellt wird.

Was lernst Du?

Wie das Programm funktioniert, wie Du es durcharbeitest, wo Du Unterstützung findest; Kompetenztest
Überblick über die Tools: GeneratorGPT, Microsoft Copilot, ChatGPT, Google Gemini – worin sie sich unterscheiden und wozu sie dienen
Wie sieht es in der Praxis aus? Du füllst die Selbstdiagnose der Kompetenzen aus und planst Deinen eigenen Weg durch das Programm
Du wählst deinen eigenen Anwendungsfall aus und beschreibst die Spezifikation des Agenten

modul 1·woche 1·10 STD.KOSTENLOS

Grundlagen der AI und aktuelle Technologielandschaft

Du wirst verstehen, was AI wirklich ist, wohin sie sich entwickelt und wo ihre Grenzen liegen – sowohl rechtlich als auch praktisch.

Hauptziel: Du entwickelst ein korrektes konzeptionelles Modell der AI, orientierst Dich an der Entwicklungsrichtung der Technologie und weisst, nach welchen rechtlichen und ethischen Grundsätzen AI eingesetzt werden darf.

Schlüsselthemen

Was ist AI – Arbeitsdefinition, Unterscheidung von gewöhnlicher Automatisierung und von der Marketing-«AI»
AI vs. maschinelles Lernen, GenAI und LLM-Modelle
Maschinelles Lernen – wie Modelle lernen, woher ihre Fähigkeiten stammen und wo ihre Grenzen liegen
Die Möglichkeiten der AI heute – der tatsächliche Umfang der Anwendungen am Arbeitsplatz und in den Branchen
Grenzen: Halluzinationen, Grenzen der Trainingsdaten, Risiko übermässigen Vertrauens
Überblick: Chat → multimodale AI → Reasoning-Modelle → Agenten → Multiagentensysteme (LLM-Workflow) → Orchestrierung von Agenten und Tools
AI Act, DSGVO, Urheberrecht – was sich dadurch konkret im Arbeitsalltag ändert
Ethik: gesellschaftliche und berufliche Folgen des AI-Einsatzes
Sichere Nutzung kostenloser Tools: Nutzungsbedingungen der Anbieter, Unternehmensrichtlinien, was man nicht in den Prompt eingeben darf

Was lernst Du?

Zu erkennen, ob eine bestimmte Lösung tatsächlich AI nutzt oder nur so heisst
Den Unterschied zwischen maschinellem Lernen, GenAI und Reasoning-Modellen benennen und aufzeigen, wofür sich welcher Typ eignet
Verstehen, warum Agenten und Agentensysteme gerade jetzt aufkommen und was sie vom Chat unterscheidet
Die rechtlichen Risiken von KI-generierten Inhalten ( Text, Grafiken, Video u.ä.) – einschätzen
Aufzeigen, welche Daten nicht in externe Tools eingegeben werden dürfen und warum
Typische Fehler und Einschränkungen von Modellen anhand konkreter Beispiele erkennen

Wie sieht es in der Praxis aus?

Du wirst eine Reihe von Fallbeispielen zum Thema «Ist das AI?» beurteilen und sie mit den Antworten abgleichen
Du wirst 3–5 AI-Anwendungen identifizieren, die Du in deiner eigenen Arbeit umsetzen kannst
Du wirst anhand eines eigenen Beispiels eine Einschränkung des Modells finden und beschreiben
Du wirst konkretes, von AI generiertes Material im Hinblick auf rechtliche Risiken analysieren

Modul 2·woche 2·10 std.KOSTENLOS

Werkzeuge, Prompting und Dein erster Agent

Du wirst einen funktionierenden AI-Agenten für Deinen eigenen Anwendungsfall erstellen – ganz ohne Programmieren.

Hauptziel: Der Übergang vom Verständnis der AI zur praktischen Anwendung, abgeschlossen mit einem eigenen, funktionierenden Agenten.

Schlüsselthemen

AI-Toolkit für die Arbeit mit Text – Auswahl des richtigen Tools für die jeweilige Aufgabe
Prompting: Struktur des Prompts, Kontext, Iteration, typische Fehler
Unterschiede zwischen LLM-Modellen und das Prinzip «Das Modell passt sich dem Ziel an»
Proof of Concept und Prototyp – warum man eine Idee vor der Umsetzung testen sollte
Datenqualität: Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit und deren Einfluss auf das Ergebnis
Anonymisierung von Personen- und Unternehmensdaten in der Praxis

Sechs Schritte zum Aufbau eines Agenten

Ziel des Agenten und Auswahl des eigenen Anwendungsfalls
System-Prompt, Persönlichkeit und Kommunikationsstil
Wissensquellen
Engine und Betriebsparameter, einschliesslich Temperatur
Regeln und Einschränkungen des Agenten
Werkzeuge und Funktionstest

Tool-Pfade

GeneratorGPT – Schritt-für-Schritt-Anleitung, kostenloser Zugang für alle Teilnehmenden
Microsoft Copilot – Schritt-für-Schritt-Anleitung, Lizenz muss selbst beschafft werden
ChatGPT (eigenes GPT) und Google Gemini (Gem) – einzelne Anleitungsvideos

Parallel dazu: Block mit Branchenherausforderungen – Kennenlernen der Herausforderungen der Partner und Entscheidung über die Teilnahme am Teilauftrag.

Was lernst Du?

Prompts zu formulieren, die reproduzierbare, nützliche Ergebnisse liefern
Das richtige Tool und Modell für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen, anstatt eines für alles zu verwenden
Einen Proof of Concept von einem Prototyp zu unterscheiden und zu wissen, was ein PoC beweisen soll
Zu beurteilen, ob Du über ausreichende Daten verfügst, um eine sinnvolle Lösung zu entwickeln
Einen Agenten zu entwerfen: Ziel, Persona, Wissensquellen, Engine, Regeln, Werkzeuge
Zu verstehen, wie Parameter – einschliesslich der Temperatur – das Verhalten des Agenten beeinflussen

Wie sieht es in der Praxis aus?

Du durchläufst die Iteration des Prompts: erste Version, Diagnose der Schwachstellen, überarbeitete Version
Du erstellst einen Agenten in einem Tool deiner Wahl – Mindestanforderungen: System-Prompt, mindestens eine Wissensquelle sowie die zur Aufgabenumsetzung erforderlichen Werkzeuge
Du testest den Agenten anhand eigener Anfragen und dokumentierst die Korrekturen
Du wählst eine branchenspezifische Herausforderung aus und meldest Dich für den praktischen (Team-)Teil an

Modul 3·woche 3 | phase 1·10 std.KOSTENPFLICHTIG

Start des praktischen Teils und Architektur der Lösung

Du wandelst eine branchenspezifische Herausforderung in konkrete Vorgaben für ein Agenten-System um.

Hauptziel: Du verstehst den geschäftlichen Kontext der Herausforderung und triffst eine fundierte Entscheidung über die Architektur der AI-Lösung in einem konkreten Geschäftsprojekt.

Schlüsselthemen

Grundsätze der Teamzusammenarbeit: Rollen, Kommunikation, Arbeitsrhythmus, Entscheidungsfindung
Analyse der branchenbezogenen Herausforderung: Wer ist der Nutzer, was ist das eigentliche Problem?
Vom Problem zum Ziel – Definition des erwarteten geschäftlichen Effekts
Zurück zur Architekturübersicht, diesmal aus operativer Sicht: ein Agent, LLM-Workflow oder Orchestrierung
Wie viele Agenten und wofür – Aufteilung der Verantwortlichkeiten im Agenten-Team
Auswahl des Technologie-Stacks: GeneratorGPT oder Microsoft Copilot mit Copilot Studio
Erfolgskriterien für den PoC – woran erkennen wir, dass die Lösung funktioniert

Was lernst Du?

Regeln für die Zusammenarbeit festlegen, drei Wochen Arbeit unter Zeitdruck meistern
Eine allgemeine Branchenherausforderung in ein präzise definiertes Ziel umsetzen
Eine Architektur auswählen, die dem Problem angemessen ist, und nicht die spektakulärste
Die Aufgabe auf mehrere Agenten aufteilen, anstatt einen einzigen zu entwickeln, der alles kann
Kriterien formulieren, anhand derer die Lösung bewertet wird

Wie sieht es in der Praxis aus?

Man legt den Teamvertrag fest: Rollen, Kommunikationskanäle, Fristen, Verfahren zur potenziellen Konfliktlösung Man skizziert den Prozess, den die AI-basierte Lösung unterstützen soll: Benutzer, Problem, Kontext, Einschränkungen
Man beschreibt die Rahmenbedingungen des Agenten-Teams: wie viele Agenten, welchen Aufgabenbereich hat jeder, wie kommuniziert man untereinander
Man erstellt eine erste Version der Präsentation, die das Projekt zusammenfasst

Modul 4·woche 4 | phase 2·10 std.KOSTENPFLICHTIG

Entwurf und Aufbau eines Agenten-Systems

Du stellst ein Agenten-Team zusammen, wählst die Engines aus und prüfst, ob das Ganze überhaupt funktioniert.

Hauptziel: Du gelangst von den Annahmen zu einer funktionierenden, lauffähigen Version des Systems, die in ersten Tests verifiziert wurde

Schlüsselthemen

Persona und Kommunikationsstil jedes Agenten im System
Wissensquellen: Kundendaten vs. öffentlich zugängliche Daten, Aufbereitung und Datenhygiene
Verfassen von Systemprompts für Agenten mit enger Spezialisierung
Auswahl der Engine entsprechend der Rolle – nicht jeder Agent benötigt ein leistungsstärkstes Modell
Betriebsparameter, einschliesslich der Temperatur, und deren Einfluss auf die Konsistenz der Ergebnisse
Betriebsparameter, einschliesslich der Temperatur, und deren Einfluss auf die Konsistenz der Ergebnisse
Erste Tests und Iteration der Prompts auf der Grundlage der Ergebnisse

Was lernst Du?

Einen spezialisierten statt eines universellen Agenten zu entwerfen
Wissensquellen so vorzubereiten und anzubinden, dass der Agent sie tatsächlich nutzt
Modell und Parameter bewusst und begründet auszuwählen
Zu erkennen, an welcher Stelle das System den Kontext verliert und wie man dem entgegenwirken kann
Prompts auf der Grundlage von Beobachtungen und nicht aufgrund von Vermutungen zu iterieren

Wie sieht es in der Praxis aus?

Du erstellst eine vollständige technische Spezifikation des Systems: Agenten, ihre Eigenschaften, Quellen, Parameter
Du baust ein funktionierendes Agenten-Team in einem Tool Deiner Wahl auf
Du wirst die Leistung von mindestens zwei Engines bei derselben Aufgabe vergleichen
Du wirst ein Iterationsprotokoll führen: was geändert wurde, welche Wirkung es hatte
Du wirst eine Arbeitsversion des Systems abgeben und Feedback erhalten

Modul 5·woche 5 | phase 3·10 std.KOSTENPFLICHTIG

Tests, Integration und Implementierung der Lösung

Du schliesst den PoC ab, nimmst ein Demo auf und zeigst, was passieren müsste, damit die Lösung in der Organisation Fuss fassen kann.

Hauptziel: Das Team liefert eine getestete, integrierte Lösung zusammen mit einer Präsentation und einer Demo ab; als Teilnehmer verstehst du, worauf es bei einer sinnvollen Umsetzung eines AI-Projekts wirklich ankommt

Schlüsselthemen

Erstellung von Testszenarien und einer vollständigen Aufgabenliste für den Agenten
Analyse der Testergebnisse und Priorisierung von Korrekturen
Integration der Komponenten in ein einheitliches System, Automatisierung der Arbeitsabläufe
Optimierung im Hinblick auf Konsistenz und Vorhersehbarkeit des Betriebs

Strategische AI-Implementierung – drei Säulen

Daten

Qualität, Verfügbarkeit, Eigentumsverhältnisse und Aktualität der Quellen. Ohne diese Aspekte entsteht eine Demo, keine Implementierung.

Prozesse

Der Unterschied zwischen der Unterstützung des Menschen und einem Prozess, der vollständig von Agenten ausgeführt wird. Was ändert sich in der Organisation, wenn der Prozess auf die andere Seite wechselt?

Menschen

Wer wird es aufbauen, wer wird es nutzen und wer hat Bedenken? Meistens entscheidet die letzte Gruppe über den Erfolg der Umsetzung.

Weitere Themen

Menschen und Veränderungen – warum gute Lösungen manchmal abgelehnt werden: Angst um den Arbeitsplatz, mangelndes Vertrauen in die Ergebnisse, das Gefühl, die Kontrolle über die eigene Arbeit zu verlieren
Wie man mit denjenigen, deren Arbeit sich ändern wird, über die Lösung spricht – bevor die Entscheidung zur Umsetzung fällt
Vorbereitung der PoC-Konzeptpräsentation
Aufnahme eines Demo-Videos – wie man die Funktionsweise zeigt, anstatt nur darüber zu erzählen
Implementierungsrahmen: Prozessverantwortlicher, Daten, Einrichtungskosten, Hauptrisiken, Erfolgsmassstab, Auswirkungen auf die Mitarbeitenden
Individueller Plan zur AI-Implementierung: Was unternehme ich selbst, und was erfordert eine Entscheidung des Vorgesetzten?
Wie geht es weiter – Richtungen für die weitere Kompetenzentwicklung

Was lernst Du?

Testszenarien zu entwerfen, die echte Schwachstellen der Lösung aufdecken
Das System auf der Grundlage von Ergebnissen und nicht von Eindrücken zu verbessern
Agenten so zu integrieren, dass das Ganze vorhersehbar funktioniert
Die AI-Lösung der Person zu präsentieren, die darüber entscheiden soll
Die eigene AI-Implementierung in einem konkreten Arbeitsumfeld zu planen

Wie sieht es in der Praxis aus?

Du wirst eine Reihe von Testszenarien entwickeln und durchführen
Du wirst Korrekturen vornehmen und die erste Version des AI-Systems für eine Funktionsdemonstration fertigstellen
Du wirst eine Präsentation des PoC-Konzepts mit einer Implementierungsempfehlung vorbereiten
Du drehst ein Demo-Video, das die Funktionsweise der Lösung zeigt
Du präsentierst und verteidigst die Lösung an der Grossen Feier (für Interessierte)
Du verfasst deinen eigenen Plan zur AI-Implementierung (für Interessierte)

Erweiterter Lehrgang

Zusatzmodule, die ausgewählte Anwendungskontexte der künstlichen Intelligenz erläutern. Ihre Absolvierung ist optional und hat keinen Einfluss auf das Zertifikat. Sie stehen den Teilnehmenden des praktischen Teils als Zusatzmaterialien zur Verfügung. Jedes Modul bildet den Beginn eines eigenständigen Entwicklungswegs.

R16 std.OPTIONAL

Level Up – Qualität und Sicherheit von Agenten (Ethical Hacking)

führt zum AIDEAS Level Up-Pfad

Dein Agent funktioniert. Die Frage ist, ob er gut funktioniert und ob er sicher ist.

Ziel: Der Teilnehmende versteht, warum Qualität und Sicherheit eines Agenten ein eigenständiges Thema sind, und kann die Risiken in seiner eigenen Lösung benennen.

Schlüsselthemen

warum ein Agent manchmal instabil ist
Bewertung von Agenten – wie man die Qualität der Antworten misst
Guardrails und Einschränkung des Handlungsspielraums
Prompt-Injection und andere Angriffsvektoren
fortgeschrittenes Prompting im Dienste der Stabilität

Wie sieht es in der Praxis aus?

Du führst ein Sicherheitsaudit des in Woche 2 erstellten Agenten oder eines teaminternen PoC durch
Du führst einen Prompt-Injection-Test an deinem eigenen Agenten durch und beschreibst das Ergebnis

R26 std.OPTIONAL

Vibe Coding – Jenseits der Grenzen vorgefertigter Lösungen

führt zum AIDEAS-Pfad «Vibe Coding»

Du wirst sehen, wo No-Code endet und was direkt hinter dieser Grenze beginnt.

Ziel: Die Teilnehmenden verstehen die Grenzen von vorgefertigten Tools, kennen die Alternative und können bewusst den Umsetzungsweg für einen konkreten Fall wählen.

Schlüsselthemen

Wo No-Code nicht mehr ausreicht – konkrete Schwellenwerte
Was ist Vibe Coding und warum hat es die Einstiegsschwelle verändert?
Vorteile von vorgefertigten Lösungen: Zeit, Support, Vorhersehbarkeit
Vorteile von Eigenentwicklungen: Kontrolle, Anpassung, Unabhängigkeit vom Anbieter

Wie sieht es in der Praxis aus?

Du wählst einen eigenen Anwendungsfall aus und stellst zwei Umsetzungswege gegenüber – Fertig-Tool versus «Vibe-Coding»-Lösung
Du vergleichst diese anhand folgender Kriterien: Inbetriebnahmezeit · Kosten · Kontrolle über die Lösung · Abhängigkeit vom Anbieter · Wartung · Risiko

R36 STD.OPTIONAL

AI für Führungskräfte – AI im Team bedeutet heute: Menschen vor Prozessen

führt zum AIDEAS Navigators-Pfad

Du weisst, wie man einen Agenten entwickelt. Nun stellt sich die Frage, wie man die Menschen damit vertraut macht.

Ziel: Die Teilnehmenden sind in der Lage, die tatsächlichen Ursachen für den Widerstand gegen AI im Team zu erkennen, Gespräche darüber zu führen und die Entwicklung der AI-Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden zu planen.

Schlüsselthemen

Warum Menschen AI trotz Zugang nicht nutzen – Angst um den Arbeitsplatz, Zeitmangel, mangelndes Vertrauen in die Ergebnisse, Scham wegen Unfähigkeit
Einstellungen gegenüber AI im Team: Enthusiasten, Beobachter, Skeptiker, offene Gegner – und was bei jeder dieser Gruppen funktioniert
Ein Gespräch über AI, das nicht nach einer Ankündigung von Stellenabbau klingt
Psychologische Sicherheit: Warum Menschen verheimlichen, dass sie AI nutzen, und warum dies das Unternehmen mehr kostet als die offene Nutzung
Der Manager als erster Nutzer – Vorbild sein statt Anweisungen zu erteilen

Wie sieht es in der Praxis aus?

Du erstellst eine Bestandsaufnahme Deines Teams – Einstellungen gegenüber AI, Kompetenzniveau, potenzielle Botschafter
Du entwirfst einen Entwurf für Richtlinien zur Nutzung von AI, die gemeinsam mit dem Team festgelegt werden sollten

R46 std.GEPLANT FÜR Frühjahr 2027

Creatives – Kreative Anwendungen von AI in Grafik, Video und Ton

führt zum Pfad AIDEAS Creatives

AI-generierte Grafik, Video und Ton – vom ersten Prompt bis zum fertigen Material.

Ziel: Die Teilnehmenden lernen generative Werkzeuge für die Arbeit mit visuellen Medien und Ton kennen und beurteilen deren Eignung für ihre eigene Arbeit.

Schwerpunktthemen

KI-Toolkit für die Arbeit mit Grafik
KI-Toolkit für die Arbeit mit Video
KI-Toolkit für die Arbeit mit Ton
Urheberrecht und Lizenzen für generierte Inhalte
Ergänzende Materialien: «Was kann AI noch?», Audiomaterial und Podcasts

Wie sieht es in der Praxis aus?

Du wirst in jedem der drei Medien Mini-Projekte durchführen und Feedback mit anderen Teilnehmenden austauschen

Deine Vorteile

Vier konkrete Ergebnisse, die über das Programm selbst hinausgehen.

Ein auf künstlicher Intelligenz basierender Agent, den du selbst entwickelt hast

Im Rahmen eines echten Auftrags eines Partnerunternehmens – das ist kein Übungsbeispiel. Es handelt sich um einen konkreten Anwendungsfall, in dem Du die Effizienz und Sicherheit des Einsatzes von KI überprüft hast.

→ Diesen ganzen Weg hast du bereits einmal zurückgelegt. Beim zweiten Mal, in eurem eigenen Unternehmen, startest du mit einer fertigen Vorlage.

Präsentation des entwickelten Agenten vor den Partnern 

Zum Abschluss wird dein Team die Lösung Fachleuten auf diesem Gebiet vorstellen. Diese werden euch mitteilen, welche Kriterien für die Bewertung der Effektivität der Umsetzung massgebend sind.

→ Sichtbarkeit in einem Schweizer Unternehmen – und ein Ergebnis, das du intern präsentieren kannst.Die Aufzeichnung wird ausschliesslich mit deiner Zustimmung veröffentlicht.

Risikobewertung anhand eines konkreten Fallbeispiels

Gemäss revDSG, ausgearbeitet während einer Sitzung unter Beteiligung unserer beiden Rechtsexperten. Du nimmst das ausgefüllte Beispiel und eine leere Vorlage mit.

→ Dies lässt sich auf Ihren eigenen Anwendungsfall übertragen, ohne dass Sie diesen nach aussen offenlegen müssen.

Dies beschleunigt den Prozess erheblich, ersetzt jedoch nicht die Rechtsberatung für die endgültige Lösung

Ihr Zertifikat

Nach Abschluss des praktischen Teils, ausgestellt von [HR Campus und AIDEAS / der Hochschule].

→ Es bestätigt, woran ihr gearbeitet habt – und nicht nur, dass ihr daran teilgenommen habt.

HERAUSFORDERUNGEN UND PARTNER

Use cases und Partner der lokalen Ausgabe

Jede Kohorte arbeitet an einer echten Herausforderung eines Partnerunternehmens – und nicht an einer fiktiven Aufgabe.

Team 163 | 1. Kohorte

Herausforderung von L'Oréal

Wie lässt sich KI nutzen, um automatisch einen Veröffentlichungskalender für Social Media für einen kleinen Coiffeursalon zu erstellen?

Team 443 | 2. Kohorte

Herausforderung von Saint-Gobain

Wie kann ein KI-Agent die Nachverfolgung und Strukturierung von Innovationen in der Baubranche unterstützen?

Team 567 | Kohorte 3

Die Herausforderung von Santander Consumer Bank

Wie lässt sich die Erstellung von Plakaten und Grafiken für besondere Anlässe mithilfe von KI automatisieren?

Team 43| 1. Kohorte

Herausforderung von L'Oréal

Wie kann man KI zur Personalisierung von Lead-Magneten nutzen, um die Anmeldungen für den Kundenstamm zu steigern?

Team 105 | Kohorte 2

Herausforderung von Saint-Gobain

Wie kann ein KI-Agent Privatkunden

bei der Auswahl von Baumaterialien unterstützen?

Team 14 | Kohorte 3

Die Herausforderung der Santander Consumer Bank

Wie lässt sich KI nutzen, um Mitarbeitende im Bereich der Betrugsprävention zu schulen?

Feedbacks von unseren Teilnehmenden

Was hat mich am meisten überrascht? Neben den faszinierenden Modulen zur praktischen Entwicklung von KI-Agenten war es der grosse Fokus auf Ethik.

Mikołaj Susek
Mikołaj Susek
Junior-Softwareentwickler

Diese fantastische Erfahrung hat mir gezeigt, wie viele Möglichkeiten die KI bietet und wie viel es noch zu entdecken gibt, auch wenn wir glauben, wir seien bereits "fortgeschritten".

Mariusz Bartyzel
Mariusz Bartyzel
Senior-Projektleiter bei EON

Die beste Werbung ist wohl, dass ich mich nach Abschluss der ersten Auflage gemeldet und auf die Stellenanzeige eines Unternehmens geantwortet habe, das einen Spezialisten für KI-Automatisierung suchte.

Wojtek Kibitlewski
Wojtek Kibitlewski
KI-Entwickler

Ich will nichts beschönigen – es waren viele Stunden, die ich mit den Details verbracht habe, und es hat mich auch ein bisschen Nerven gekostet. Aber das Ergebnis? Konkrete Fähigkeiten, die ich mitnehmen kann: in den Job, in Projekte und ins Privatleben.

Michał Tomczyk
Michał Tomczyk
Key Account Manager / Koordinator

Der Inhalt an sich war grossartig, aber (und das wiederhole ich hier zum n-ten Mal) die Menschen waren seine grösste Stärke. Damit meine ich nicht nur das Team, zu dem ich gehörte, oder die Kontakte auf Discord, sondern auch das Team von Generator Rozwoju.

Bartek Chmielewski
Bartek Chmielewski
Leiter Marketingstrategie und -betrieb

Das war kein gewöhnlicher Kurs. Es war ein echter Einstieg in die Welt der KI-Agenten, des Prompt-Engineering und der praktischen Anwendung dieser Technologie in der Wirtschaft.


Michał Dmowski
Michał Dmowski
Gründer bei Prowork

Was hat mich am meisten überrascht? Neben den faszinierenden Modulen zur praktischen Entwicklung von KI-Agenten war es der grosse Fokus auf Ethik.

Mikołaj Susek
Mikołaj Susek
Junior-Softwareentwickler

Diese fantastische Erfahrung hat mir gezeigt, wie viele Möglichkeiten die KI bietet und wie viel es noch zu entdecken gibt, auch wenn wir glauben, wir seien bereits "fortgeschritten".

Mariusz Bartyzel
Mariusz Bartyzel
Senior-Projektleiter bei EON

Die beste Werbung ist wohl, dass ich mich nach Abschluss der ersten Auflage gemeldet und auf die Stellenanzeige eines Unternehmens geantwortet habe, das einen Spezialisten für KI-Automatisierung suchte.

Wojtek Kibitlewski
Wojtek Kibitlewski
KI-Entwickler

Ich will nichts beschönigen – es waren viele Stunden, die ich mit den Details verbracht habe, und es hat mich auch ein bisschen Nerven gekostet. Aber das Ergebnis? Konkrete Fähigkeiten, die ich mitnehmen kann: in den Job, in Projekte und ins Privatleben.

Michał Tomczyk
Michał Tomczyk
Key Account Manager / Koordinator

Der Inhalt an sich war grossartig, aber (und das wiederhole ich hier zum n-ten Mal) die Menschen waren seine grösste Stärke. Damit meine ich nicht nur das Team, zu dem ich gehörte, oder die Kontakte auf Discord, sondern auch das Team von Generator Rozwoju.

Bartek Chmielewski
Bartek Chmielewski
Leiter Marketingstrategie und -betrieb

Das war kein gewöhnlicher Kurs. Es war ein echter Einstieg in die Welt der KI-Agenten, des Prompt-Engineering und der praktischen Anwendung dieser Technologie in der Wirtschaft.


Michał Dmowski
Michał Dmowski
Gründer bei Prowork

Hatte ich Bedenken? Natürlich, wie wir alle. Aber wir haben es in voller Besetzung bis zum Schluss geschafft und sind um neue Erfahrungen reicher geworden.

Sara Buczyńska
Sara Buczyńska
Stellvertretender Marken- und Kundenmanager

Ich habe beide Kurse absolviert, beide waren interessant, aber bei Aideas habe ich definitiv mehr mitgenommen, insbesondere aus dem praktischen Teil.

Borys Terlecki
Borys Terlecki
Kundenbetreuer CEE

Die Arbeit in Gruppen war besser, als ich es mir erträumt hätte. Sehr viele Projekte habe ich alleine umgesetzt … mit KI.

Michał Smoleński
Michał Smoleński
Lösungsentwickler

Ich habe meinen Vater, einen Ingenieur im Ruhestand, davon überzeugt, an eurer zweiten Kohorte teilzunehmen, also werde ich trotz der gestrigen Feier sicher weiterhin bei euch sein!

Ewa Werner
Ewa Werner
Marketingberater

Ein geniales 8-wöchiges Schulungsprogramm, fantastische Geschäftspartner und über 10'000 Absolventen machen AIDEAS zu einem der zwei grössten Programme zur Entwicklung von KI-Kompetenzen in Europa 👏

Aneta Onufer
Aneta Onufer
Leiter des PMO

Das Programm hat mir genau das geboten, wonach ich gesucht habe: Klarheit, Selbstvertrauen und ein tieferes Verständnis dafür, wie KI ganze Branchen verändert.

Klaudia Kostrakiewicz
Klaudia Kostrakiewicz
Verwaltungsfachmann/-frau

Hatte ich Bedenken? Natürlich, wie wir alle. Aber wir haben es in voller Besetzung bis zum Schluss geschafft und sind um neue Erfahrungen reicher geworden.

Sara Buczyńska
Sara Buczyńska
Stellvertretender Marken- und Kundenmanager

Ich habe beide Kurse absolviert, beide waren interessant, aber bei Aideas habe ich definitiv mehr mitgenommen, insbesondere aus dem praktischen Teil.

Borys Terlecki
Borys Terlecki
Kundenbetreuer CEE

Die Arbeit in Gruppen war besser, als ich es mir erträumt hätte. Sehr viele Projekte habe ich alleine umgesetzt … mit KI.

Michał Smoleński
Michał Smoleński
Lösungsentwickler

Ich habe meinen Vater, einen Ingenieur im Ruhestand, davon überzeugt, an eurer zweiten Kohorte teilzunehmen, also werde ich trotz der gestrigen Feier sicher weiterhin bei euch sein!

Ewa Werner
Ewa Werner
Marketingberater

Ein geniales 8-wöchiges Schulungsprogramm, fantastische Geschäftspartner und über 10'000 Absolventen machen AIDEAS zu einem der zwei grössten Programme zur Entwicklung von KI-Kompetenzen in Europa 👏

Aneta Onufer
Aneta Onufer
Leiter des PMO

Das Programm hat mir genau das geboten, wonach ich gesucht habe: Klarheit, Selbstvertrauen und ein tieferes Verständnis dafür, wie KI ganze Branchen verändert.

Klaudia Kostrakiewicz
Klaudia Kostrakiewicz
Verwaltungsfachmann/-frau

Kostenlos anmelden ↗

Das Team, das

das Programm leitet.

Kernteam und lokale Experten, darunter zwei Rechtsexperten für Compliance-Schulungen.

Geleitet von Menschen,
die wissen, wovon sie reden

Sandra Lugonjic

HR Campus AG

HR Strategy Consultant

in

Urs Egli

Suter Howald Rechtsanwälte AG

Rechtsanwalt

in

Felix Anderegg

HR Campus AG

Head of Technology & Innovation

MSc Wirtschaftsinformatik

in

Aniq Iselin

PostFinance AG

AI Governance Officer

in

Thomas Sievering

HR Campus AG

Senior AI Engineer

in

François Thouvenin

Eidgenössische Finanzmarktaufsicht

FINMA

Jurist

in

Kirk Bresniker

Chief Architect of Hewlett Packard Labs, Hewlett Packard Enterprise (HPE) Fellow oraz Vice President

in

Dino Metaxas

Digital Director, AI & Consumer Innovation, Europe Champion Europe Group

in

FÜR ARBEITGEBER

Auch für Ihr Unternehmen entwickelt!

Ob es um die Finanzierung Ihres Teams geht oder darum, eine eigene Herausforderung für die nächste Kohorte einzureichen – wir unterstützen Unternehmen in beiden Fällen.

FINANZIERUNG

Möchtest du, dass dein Arbeitgeber deine Teilnahme finanziert?

Viele Unternehmen übernehmen für ihre Mitarbeitenden die Kosten für den praktischen Teil. Wir haben ein PDF erstellt, in dem die Inhalte, Vorteile und der Zeitaufwand für Ihren Vorgesetzten zusammengefasst sind.

Lade das PDF für deinen Vorgesetzten herunter ↗

PARTNER

Möchten Sie, dass Ihr Unternehmen als Partner bei AIDEAS mitmacht und an eigenen KI-Anwendungsfällen arbeitet?

—

Wir beginnen mit eurer Herausforderung, nicht mit einem Lehrplan

—

Die Teilnehmenden lernen an eurem konkreten Fall, nicht an einer fiktiven Übung

—

Ein funktionierender Proof of Concept, keine Empfehlung in Folien

—

Wir sagen euch, was davon umgesetzt werden kann

—

Dutzende Teams, eine einzige Herausforderung von euch

Partnerschaftspräsentation herunterladen ↗

Marcin Przybysz

Leitender Sachbearbeiter bei der ZUS

Während meines Studiums habe ich mir umfassende Kenntnisse darüber angeeignet, wie künstliche Intelligenz funktioniert, wie man effektive Prompts erstellt und wie man generative Tools in der Praxis einsetzt

Angelika Borowska

Spezialist für nordische Finanzen

Der Kurs hat mir konkrete Werkzeuge an die Hand gegeben, die ich sofort in meiner Arbeit anwenden konnte.

Karolina Mazurek

Accounting Manager bei der BPiON Group

Wozu habe ich das gemacht? Für mich selbst. Weil meine Neugierde gesiegt hat. Heute weiss ich, wie man KI-Agenten entwickelt und wie man verschiedene Tools, Daten und APIs miteinander verknüpft, damit aus dem Chaos etwas Nützliches und Funktionierendes entsteht.

Lebendiges Wissen

Kostenlose AI-Webinare

Nimm an unseren offenen Online-Veranstaltungen teil, die von Experten geleitet werden. Entdecke, wie KI-Technologie die Geschäftswelt verändert.

Bevorstehende Veranstaltungen

  1. September

18.00 Uhr

Prozessautomatisierung mit KI-Agenten

Wie man autonome Agenten entwickelt, die Ihr Team entlasten.

Kostenlos anmelden

  1. Oktober

19.00 Uhr

Ethik und Recht im Zeitalter der GenAI

Was Sie beim Einsatz generativer KI-Modelle für kommerzielle Zwecke beachten müssen.

Kostenlos anmelden

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FAQ

Häufig gestellte Fragen.

Für wen ist das AIDEAS-Programm gedacht?

Wie viel kostet die Teilnahme am Programm?

Wie sieht der Bewerbungsprozess aus?

Findet das Programm zu 100 % online statt?

Welche Zertifikate erhalte ich nach Abschluss des Programms?

Wie viel Zeit muss ich pro Woche für das Lernen aufwenden?

Brauche ich Vorkenntnisse in Programmierung oder künstlicher Intelligenz?

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die europaweit erworben wurden.

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