Unser Ziel ist es einen echten Mehrwert zu schaffen. Dafür haben wir unsere Workshops konzipiert. Hier finden Sie zu verschiedenen Themen einen strukturierten Ansatz KI selbst in Ihren Workflow einzubinden. Von den technischen Grundlagen, sowie direkten Anwendungsbeispielen mit von uns entwickelten Prompts, bis zur soziologischen und ethischen Einordnung der Techniken finden Sie hier die wichtigen Informationen um KI selbst zu verstehen.
Wir freuen uns immer über Anregungen und Ideen zu neuen Themen und Workshops. Zögern sie also nicht uns zu kontaktieren! Unseren Kontakt finden sie hier.
Workshop 1: Zeit und Projektmanagement mit KI
Wie KI euren Arbeitsalltag strukturiert — von der strategischen Priorisierung bis zum Projektplan. Dazu: ein technischer Vergleich der Architekturen hinter LLMs, CNNs und Reinforcement Learning, und eine Metaanalyse darüber, warum KI nicht primär Produktivität verändert, sondern Organisationen.
- Technische Grundlagen
Unterschiedliche KI-Architekturen: LLMs, CNNs und Reinforcement Learning im Vergleich
Künstliche Intelligenz wird häufig als einheitliche Technologie wahrgenommen. In der Praxis basiert moderne KI jedoch auf grundlegend unterschiedlichen Architekturen, die jeweils für klar abgegrenzte Problemklassen optimiert sind. Ob ein System Texte analysiert, Bilder erkennt oder autonome Entscheidungen trifft, hängt nicht von einer allgemeinen „Intelligenz“ ab, sondern von der strukturellen Auslegung
ThinkBeyondAiEmil Ohligs
- Praktische Anwendung
Zeit- & Projektmanagement mit KI
In diesem Workshop präsentieren wir euch fünf Methoden, mit denen ihr Aufgaben im Bereich Zeit- und Projektmanagement mit Hilfe von KI sowohl effektiver, als auch effizienter bewältigen könnt. Diese Methoden lassen sich anwenden auf Aufgaben sowohl im studentischen als auch beruflichen Umfeld. Dieser Artikel ist Teil eines Workshops, die anderen
ThinkBeyondAiCarl Erhard
- Metaebene
KI verändert nicht primär Produktivität – sondern Organisationen
Die entscheidende Verschiebung passiert vor der Entscheidung Künstliche Intelligenz wird weiterhin entlang einer vertrauten Linie diskutiert: schneller, günstiger, effizienter. Diese Perspektive ist bequem, weil sie anschlussfähig ist. Sie erklärt Investitionen, rechtfertigt Projekte, beruhigt Gremien.
Sie verfehlt jedoch den eigentlichen Punkt. Die tiefgreifende Wirkung von KI liegt nicht im Output, sondern
ThinkBeyondAiSven von Bismarck
Workshops 2: Output Validierung
Ein praktisches Framework, um KI-Ergebnisse systematisch zu prüfen, bevor sie Schaden anrichten. Begleitet von einem technischen Deep Dive in Bias, Benchmarks und Performance-Tests — und der Metafrage, warum Bewertungsmaßstäbe mehr steuern als Modelle selbst.
- Technische Grundlagen
Wie KI-Modelle evaluiert & getestet werden
Bias, Metriken, Benchmarks, Performance-Tests – verständlich erklärt (Stand: 28.02.2026) KI-Modelle wirken in Demos oft beeindruckend: ein hoher Score, ein paar gute Beispiele – fertig. In der Praxis zeigt sich aber schnell: Ein Modell kann auf dem Papier stark sein und trotzdem im Alltag schwächeln. Gründe sind neue Daten, verändertes Nutzerverhalten
ThinkBeyondAiEmil Ohligs
- Praktische Anwendung
KI-Outputs Validieren
Ein praktisches Framework für alle, die KI ernsthaft nutzen wollen — mit Fokus auf die häufigsten Fehler, und fertige Prompts für jeden Schritt KI-Systeme produzieren flüssige, strukturierte und oft überzeugend klingende Antworten. Das Problem ist nicht Zufall — es ist Plausibilität. Große Sprachmodelle sind darauf optimiert, kohärent zu klingen, nicht wahr zu
ThinkBeyondAiCarl Erhard
- Metaebene
Gute KI ist keine technische Frage – sondern eine Machtfrage
Warum Bewertungsmaßstäbe mehr steuern als Modelle Die Diskussion über Künstliche Intelligenz folgt meist einem vertrauten Muster. Modelle werden verglichen, Leistungswerte diskutiert, Fortschritte quantifiziert. Wer besser abschneidet, gilt als überlegen. Wer schlechter abschneidet, als rückständig.
Diese Logik ist verständlich. Sie ist anschlussfähig. Und sie ist trügerisch. Denn die entscheidende Frage lautet
ThinkBeyondAiSven von Bismarck
Workshop 3: Input Optimierung & KI - Agenten
Vom generischen Chatfenster zum spezialisierten Agenten: eine Schicht-für-Schicht-Anleitung zum Masterprompt. Ergänzt durch eine technische Analyse der Sicherheitsrisiken und Angriffspunkte von KI-Systemen nach OWASP — und die Metaebene warum der Zugang zu guten Trainingsdaten entscheidend ist.
- Technische Grundlage
Sicherheit & Angriffspunkte von KI-Systemen
KI-Systeme sind produktiv, skalierbar — und angreifbar. Wer Large Language Models in Finanzprozessen einsetzt, schafft nicht nur Effizienz, sondern auch neue Angriffsflächen. Die OWASP hat die zehn kritischsten Schwachstellen klassifiziert. Was dahintersteckt und warum es für den Finanzsektor konkret relevant ist. Was ist die OWASP und warum sollte man ihr vertrauen?
ThinkBeyondAiEmil Ohligs
- Praktische Anwendung
Prompt Engineering und Agenten
Wie man einen Masterprompt für jeden Agenten erstellt Dieser Artikel ist Teil eines Workshops, die anderen Artikel findet ihr hier. Eine Schicht-für-Schicht-Anleitung Sie haben KI bereits oft genutzt. Sie haben brauchbare Ergebnisse erzielt. Aber jede Sitzung beginnt von vorn — das Modell weiß nicht, was Sie brauchen, wie Sie denken oder
ThinkBeyondAiCarl Erhard
- Metaebene
Warum der Zugang zu guten Daten über gesellschaftlichen Einfluss entscheidet
Wer die Daten hält, verschiebt die Macht Die Debatte über Künstliche Intelligenz wird meist technisch geführt: Modellgrößen, Rechenleistung, Algorithmen. Das greift zu kurz. In der Praxis entscheidet eine andere Frage über wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Einfluss: Wer hat Zugang zu guten Daten – und wer nicht? „Gut“ meint hier nicht viel, sondern
ThinkBeyondAiSven von Bismarck