Langdock Grundkurs: Enterprise-AI sicher nutzen

Langdock als Enterprise-AI-Plattform einordnen

• Plattformüberblick für AI Chat, Assistants, Workflows, Integrationen und API-Zugriffe
• Abgrenzung zwischen Einzelanwendung, Team-Nutzung, Fachbereichs-Rollout und Plattform-Standard
• Model-agnostic Ansatz, Multi-Provider Nutzung und BYO-Model Option
• Typische Stakeholder im Betrieb: Fachbereich, IT, Datenschutz, Governance, Plattform-Team und Entwicklung
• Einordnung von Nutzen, Grenzen und Verantwortlichkeiten bei Enterprise-AI im Unternehmen

Produktives Arbeiten mit AI Chat

• Recherche, Zusammenfassung, Ideengenerierung und Textarbeit mit Langdock im Tagesgeschäft
• Datei-Uploads, Dokumentenanalyse und strukturierte Ergebnisformate für wiederholbare Aufgaben
• Prompting-Standards für Rollen, Kontext, Zielbild, Formatvorgaben und Prüfschritte
• Quellenarbeit, Plausibilisierung und Umgang mit unsicheren oder unvollständigen Antworten
• Arbeitsmuster für bessere Ergebnisqualität bei Fachtexten, Analysen und Entscheidungsgrundlagen

Assistants für Fachbereiche erstellen

• Use-Case-spezifische Assistants mit klaren Instruktionen, Grenzen und Ausgabeformaten
• Einbindung von Wissensbasis, Dokumenten und Anhängen für domänenspezifische Antworten
• Assistant-Design für Vertrieb, Support, HR, Engineering, Management und interne Services
• Testmuster für fachliche Qualität, Tonalität, Konsistenz und Eskalationsgrenzen
• Versionierung, Pflege und Qualitätskontrolle von Assistants im Team-Kontext

Enterprise Search und Wissensnutzung

• Zugriff auf Dokumente, strukturierte Inhalte und Team-Wissen innerhalb definierter Nutzungsszenarien
• Zusammenspiel von Kontextfenster, Wissensbasis, Suchergebnissen und Antwortqualität
• Typische Fehlerbilder bei Wissenslücken, veralteten Dokumenten oder widersprüchlichen Quellen
• Halluzinationen erkennen und durch geeignete Arbeitsmuster reduzieren
• Ergebnisvalidierung mit Fachwissen, Quellenvergleich und nachvollziehbaren Prüfschritten

Workflows für wiederholbare AI-Prozesse

• Vom Einzelprompt zum stabilen Prozessdesign mit definiertem Ziel, Eingabe und Ergebnis
• Trigger, Logik, Entscheidungen, Actions und Monitoring als Bausteine wiederholbarer Workflows
• Human-in-the-loop für Freigaben, fachliche Bewertung und Qualitätskontrolle
• Retries, Timeouts, Abbruchkriterien und Fehlerbehandlung in AI-gestützten Abläufen
• Workflow-Use-Cases für Zusammenfassungen, Klassifikation, Freigaben, Informationsaufbereitung und Übergaben

Integrationen, API und Developer Track

• Tools verbinden, Aktionen auslösen und Daten in Fachsystemen aktualisieren
• Eigene Integrationen für interne Systeme, Fachanwendungen und bestehende Prozesslandschaften
• Unified API für Modelle, Assistants und standardisierte Zugriffsmuster
• Agent API für Verwaltung, Konfiguration und Wissensanreicherung
• Architekturpattern für Langdock als AI-Layer in bestehenden Systemlandschaften
• Schnittstellen zwischen Fachbereich, Plattform-Team und Entwicklung methodisch strukturieren

Sicherheit, Datenschutz und Skalierung

• GDPR-konforme Nutzung, SOC 2 Type II und ISO 27001 im Enterprise-Kontext einordnen
• Governance-Regeln für Daten, Rollen, Freigaben, Modellnutzung und Verantwortlichkeiten
• Adoption-Muster für Fachbereiche, Pilotgruppen und zentrale Plattform-Teams
• Betriebsmodell, Monitoring, Feedbackschleifen und kontinuierliche Verbesserung
• Entscheidungskriterien für Rollout, Skalierung und nachhaltige Verankerung von Langdock im Unternehmen

• Grundverständnis für digitale Arbeitsprozesse, Wissensarbeit und typische Unternehmensanwendungen
• Interesse an AI-gestützter Textarbeit, Dokumentenanalyse, Assistants und Workflow-Automatisierung
• Keine Programmierkenntnisse für den fachlichen Teil erforderlich
• Programmier- oder API-Erfahrung für den Developer Track hilfreich

• Fach- und Führungskräfte aus Vertrieb, Support, HR, Engineering oder Management, die Langdock im Team produktiv einsetzen möchten
• IT-Verantwortliche, Plattform-Teams und AI-Verantwortliche, die Enterprise-AI sicher bereitstellen und betreiben
• Projektleiterinnen und Projektleiter für AI-Rollouts, Governance, Adoption und Prozessautomatisierung
• Entwicklerinnen und Entwickler, Solution Architects und technische Ansprechpersonen mit Interesse an API, Agents und Integrationen