KI im Engineering – Verantwortung übernehmen, Qualität sichern, Risiken minimieren

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "KI im Engineering – Verantwortung übernehmen, Qualität sichern, Risiken minimieren" analysieren Sie, wie sich die Rolle des Entwicklers durch KI-gestützte Werkzeuge grundlegend verändert. Sie lernen, KI produktiv in den Entwicklungsprozess zu integrieren, ohne Verantwortung, Architekturkompetenz und Qualitätsanspruch abzugeben.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage:

• die eigene Rolle vom „Code-Produzenten“ zum „System-Designer und Reviewer“ weiterzuentwickeln
• KI-Werkzeuge gezielt für Analyse, Implementierung, Tests und Dokumentation einzusetzen
• KI-generierte Ergebnisse strukturiert zu prüfen und technisch einzuordnen
• Risiken, Qualitätsprobleme und Sicherheitslücken systematisch zu erkennen
• klare Entscheidungs- und Reviewprozesse im Team zu etablieren
• Verantwortung im KI-gestützten Entwicklungsprozess bewusst wahrzunehmen

Der Fokus liegt auf der veränderten Arbeitsweise im Engineering:

Architektur, Kontrolle, Bewertung und Verantwortung bleiben menschlich – Geschwindigkeit und Generierung werden durch KI skaliert.

Zielgruppe Seminar

• Softwareentwickler
• Data Engineers
• ML Engineers
• Software- und IT-Architekten
• Technische Leads mit Entwicklungsverantwortung

Die Schulung richtet sich ausdrücklich an praktisch arbeitende Entwickler, nicht an Manager oder Entscheider ohne technischen Bezug.

Voraussetzungen

• Grundlegende Erfahrung in der Softwareentwicklung
• Praktische Berührungspunkte mit KI-gestützten Tools (z. B. Code-Assistenten, LLMs, RAG-Systeme)
• Kein Vorwissen zu KI-Modellen oder Statistik erforderlich

Wichtig: Bereitschaft zur kritischen Reflexion des eigenen Entscheidungsverhaltens im Umgang mit KI.

Seminarinhalt

Wie KI den Entwicklerberuf verändert

• Vom Implementierer zum Orchestrator
• Was automatisiert wird – und was nicht
• Neue Kompetenzprofile im Engineering
• Produktivität vs. Kontrollverlust

KI im Entwicklungsworkflow

• Einsatzfelder: Code, Tests, Refactoring, Doku, Analyse
• Prompting als Engineering-Skill
• Iteratives Arbeiten mit KI
• Grenzen aktueller Modelle

Technische Grenzen und Risiken

• Probabilistische Systeme verstehen
• Halluzinationen, Scheinkorrektheit, implizite Annahmen
• Sicherheitsrisiken durch KI-generierten Code
• Warum „funktioniert“ nicht gleich „produktionsreif“ ist

Bewertung und Entscheidungsfähigkeit

• Strukturierter Review-Prozess für KI-Outputs
• Faktenprüfung, Kontextanalyse, Risikoabschätzung
• Umgang mit Unsicherheit
• Typische kognitive Verzerrungen im KI-Kontext

Verantwortung im KI-gestützten Engineering

• Haftung, Datenschutz, geistiges Eigentum
• Interne vs. externe Daten
• Nachvollziehbarkeit und Dokumentation
• Menschliche Entscheidungsverantwortung

Integration ins Team

• Review-Mechanismen und Kontrollpunkte
• Team-Guidelines für KI-Einsatz
• Anpassung bestehender Workflows
• Persönliche Entscheidungs-Checklisten

Praxis

• Analyse realer KI-Fehlerfälle im Entwicklungsumfeld
• Bewertung von KI-generiertem Code
• Entwicklung eigener Leitlinien für den produktiven Einsatz

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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