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Live-Online: Generative KI für IT-Entscheider und Enterprise-Architekten: Architekturen, Integration, Einsatzfelder – was KI für die Unternehmens-IT bedeutet

Webinar - Haufe Akademie GmbH & Co. KG

Generative KI verändert die Unternehmens-IT grundlegend – von Architekturentscheidungen über Infrastrukturfragen bis hin zu Governance und Betrieb. Für IT-Entscheider:innen und Enterprise-Architekt:innen stellt sich nicht mehr die Frage, ob KI eingesetzt wird, sondern wie sie technisch sinnvoll, sicher und wirtschaftlich integriert werden kann.

In diesem Seminar erhältst du ein fundiertes technisches und konzeptionelles Verständnis für generative KI im Enterprise-Kontext. Du lernst, wie Large Language Models funktionieren, welche Architektur- und Plattformoptionen zur Verfügung stehen und welche Auswirkungen KI auf bestehende IT-Landschaften hat. Anhand praxisnaher Beispiele, Referenzarchitekturen und Entscheidungsframeworks entwickelst du ein klares Bild davon, wie du KI-Initiativen bewertest, steuerst und strategisch verankerst.

Das Seminar richtet sich bewusst nicht an Entwickler:innen, sondern an IT-Verantwortliche, die Technologieentscheidungen treffen, Architekturen gestalten und Risiken verantworten. Du erhältst Orientierung, Entscheidungsgrundlagen und eine belastbare Perspektive für den Einsatz generativer KI in deiner Organisation.
Termin Ort Preis*
24.02.2026- 25.02.2026 online 1.654,10 €
11.06.2026- 12.06.2026 online 1.654,10 €
27.08.2026- 28.08.2026 online 1.654,10 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

1. Generative KI im Enterprise-Kontext


  • Einordnung generativer KI in die Unternehmens-IT
  • Abgrenzung zu klassischer KI und Machine Learning
  • Technologischer Reifegrad und Marktüberblick
  • Typische Erwartungen, Missverständnisse und Grenzen
  • Auswirkungen auf IT-Organisationen und Rollen


2. Technologie und Architekturprinzipien


  • Funktionsweise von Large Language Models
  • Modelle, Trainingsansätze und Inferenz
  • Referenzarchitekturen für GenAI-Systeme
  • API-basierte Nutzung versus eigene Modelle
  • Überblick über RAG-Ansätze und Enterprise GPTs


3. Plattformen, Infrastruktur & Integration


  • Cloud-Plattformen und Managed Services
  • On-Premise- und Hybrid-Architekturen
  • Anforderungen an Datenhaltung und Datenpipelines
  • Integration in bestehende Systemlandschaften
  • Kostenmodelle, Skalierung und Performance


4. Einsatzfelder und Use-Case-Bewertung


  • Typische GenAI-Use-Cases in der Unternehmens-IT
  • Entscheidungsunterstützung, Wissensmanagement, Automation
  • Bewertung von Nutzen, Risiken und Komplexität
  • Buy-or-Make-Entscheidungen
  • Priorisierung und Roadmap-Entwicklung


5. Governance, Sicherheit und Compliance


  • Datenschutz und Informationssicherheit
  • Risiken wie Halluzinationen, Datenlecks und Bias
  • Governance-Modelle für GenAI
  • Anforderungen aus EU-AI-Act und regulatorischem Umfeld
  • Verantwortlichkeiten und Kontrollmechanismen


6. Von der Strategie zur Umsetzung


  • Vom Proof-of-Concept zur produktiven Lösung
  • Rollen, Skills und organisatorische Voraussetzungen
  • Betrieb, Monitoring und Weiterentwicklung
  • Erfolgsfaktoren aus der Praxis
  • Ableitung einer ersten eigenen KI-Roadmap
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:

Du entwickelst ein belastbares technisches Verständnis für generative KI im Enterprise-Umfeld, ohne selbst entwickeln zu müssen.


 


Du erhältst klare Entscheidungsgrundlagen für Architektur-, Plattform- und Infrastrukturfragen.


 


Du kannst GenAI-Initiativen realistisch bewerten, priorisieren und strategisch einordnen.


 


Du erkennst Risiken frühzeitig und weißt, wie Governance, Sicherheit und Compliance adressiert werden müssen.


 


Du nimmst konkrete Impulse und Frameworks mit, um KI strukturiert in deiner Organisation einzuführen.

Zielgruppe:

CTOs, CIOs, IT-Führungskräfte, Enterprise- und Lösungsarchitekt:innen sowie strategische IT-Berater:innen, die verantworten, wo, wann und wie generative KI in ihrem Unternehmen eingesetzt wird. Teilnehmende sollten ein gutes Verständnis von IT-Architekturen und Projektmanagement mitbringen. Tiefgehendes technisches oder Data-Science-Vorwissen ist nicht erforderlich.

Seminarkennung:
42004
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