Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
1. Einheit 1: Scope und Architekturentscheidungen - Problem Statement, Rollen, APIs, Datenmodell, Kontrollpunkte, ADRs und technische Zielsetzung.2. Einheit 2: Tests und Qualität - Akzeptanzkriterien, Testsuite, Evals, Regression, Quality Gates und Review-Prozess.3. Einheit 3: Security und Privacy - Datenklassen, Rechte, Schutzmassnahmen, Prompt Injection, Datenschutzanforderungen und Freigaben.4. Einheit 4: RAG und Tools, falls relevant - Quellen, Rechte, Aktualität, Tool-Anbindung, Retrieval-Regeln und Schutzmechanismen.5. Einheit 5: Observability und Betrieb - Logs, Metriken, Traces, Alarme, Runbook und Betriebsverantwortung.6. Einheit 6: Rollout und Kosten - Quotas, Feature Flags, Kostenplan, Rollout-Schnitt, Risiken, offene Entscheidungen und nächste Schritte.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
Ein priorisierter realer Use Case sollte vorliegen. Empfohlen werden VC-02B oder vergleichbares IT-/Delivery-Grundverständnis im Team. Vorab sollten Rollen, technische Ausgangslage, Datenzugang, Plattformvorgaben und Zielartefakte in einem Scoping geklärt werden.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Workshop- und Coaching-Format mit Arbeit am echten Use Case, moderierten Reviews, Pairing- oder Mob-Sessions, LLM-gestützten Implementierungs- und Review-Schleifen, Entscheidungsmoderation und optionalen Office-Hours zwischen den Terminen.
Zielgruppe:
Produktentwicklungs-Teams, Product Owner, Fachbereichsvertretungen, Plattform- und Delivery-Teams, Security, Datenschutz, IT-Architektur und weitere Rollen, die gemeinsam an einem realen GenAI-Use-Case arbeiten.
Seminarkennung:
29004
