Langdock in der Praxis – Enterprise-AI Plattform sicher & produktiv nutzen

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Langdock in der Praxis – Enterprise-AI Plattform sicher & produktiv nutzen" lernen Sie, wie Sie Langdock als unternehmensweite AI-Plattform strukturiert einführen und produktiv nutzen – von AI Chat und Assistants bis hin zu Workflows, Integrationen und API-basierten Erweiterungen. Der Fokus liegt darauf, AI im Unternehmen kontrolliert, sicher und skalierbar bereitzustellen: mit klaren Rollen, Governance, Daten- und Zugriffsmodellen sowie praxiserprobten Use-Case-Blueprints für den Mittelstand und Enterprise-Teams.

Zielgruppe Seminar

• Fachbereiche, die KI produktiv im Alltag einsetzen wollen
• KI-/Digitalisierungsteams, die Use Cases skalieren und standardisieren möchten
• Entwickler & Tech Leads, die Workflows, Integrationen oder API-Anbindungen umsetzen
• IT, Security & Compliance, die eine zentrale AI-Plattform kontrolliert ausrollen müssen

Voraussetzungen

• Grundverständnis von LLMs und typischen Unternehmens-Use-Cases
• Für Developer-Parts: Basiskenntnisse zu APIs und Automationen hilfreich
• Kein Data-Science-Wissen oder tiefe KI-Kenntnisse notwendig

Seminarinhalt

Plattformüberblick & Positionierung im Unternehmen

• Langdock als zentrale Enterprise-AI Plattform: Chat, Assistants, Workflows, Integrationen, API
• Modell-Strategie: model-agnostic, Multi-Provider, BYO-Model Option
• Typische Rollout-Pfade: „Quick Win“ vs. „Plattform-Standard“

Produktives Arbeiten mit Chat & Assistants

• AI Chat: Best Practices für Tagesgeschäft, Recherche, Zusammenfassung, Datei-Uploads
• Assistants: Use-Case-spezifische Assistenten bauen (Instruktionen + Wissen)
• Qualitätsmuster: Prompting-Standards, Output-Formate, Quellenarbeit

Enterprise Search & Wissensnutzung (praxisnah)

• Wissenszugriff: Dokumente, Anhänge, strukturierte Inhalte
• Domänen-Assistenten für Teams (z. B. Vertrieb, Support, HR, Engineering)
• Grenzen & typische Fehlerbilder (Halluzinationen, Kontextlücken)

Workflows: Von AI-Chat zu automatisierten Prozessen

• Warum Workflows: wiederholbare Prozesse statt Einzelnachrichten
• Aufbau: Trigger → Logik/Entscheidungen → Actions → Monitoring / Human-in-the-loop
• Best Practices für stabile Workflow-Designs (Retries, Timeouts, Abbruchkriterien)

Integrationen & Schnittstellen in der Praxis

• Integrationsprinzip: Tools verbinden, Aktionen auslösen, Daten aktualisieren
• Eigene Integrationen: APIs anbinden für interne Systeme und Fachanwendungen
• Einsatzmuster: CRM-Updates, Ticketing, Dokumentenablage, Freigaben

Developer Track: API & programmatische Erweiterung

• Unified API: Modelle und Assistants per API nutzen
• Agent API: Agents verwalten, konfigurieren, Wissen anreichern
• Architekturpattern: Langdock als AI-Layer in bestehender Systemlandschaft

Sicherheit, Datenschutz & Governance (Enterprise-ready)

• Sicherheits- und Compliance-Standards: GDPR-konform, SOC 2 Type II, ISO 27001
• Datenkontrolle: Verschlüsselung, Retention, „No model training“ Prinzip
• Zugriff & Identity: SSO / SAML und Workspace-Strukturen
• Governance im Unternehmen: Richtlinien, Rollen, Freigabeprozesse

Betrieb, Adoption & Skalierung im Unternehmen

• Rollout-Strategie: Pilot → Team-Rollout → unternehmensweiter Standard
• Monitoring & Kontrolle bei Workflows (inkl. Human-in-the-loop)
• Kosten-/Nutzungssteuerung und Modellwahl je Use Case

Wrap-Up & Ausblick

• Blueprint: Top-Use-Cases + Rollout-Plan für die nächsten 30–60 Tage
• Best Practices für nachhaltige Nutzung (Enablement, Guidelines, Champions)
• Q&A: Anforderungen aus dem eigenen Unternehmen

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