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SUMMARY:Künstliche Intelligenz (KI) im Requirements Engineering erfolgreich einsetzen
DESCRIPTION:Kompetenzen für die Anwendung von KI-basierten Methoden und Werkzeugen im Requirements Engineering – Grundlagen\, Chancen und Risiken\n\n\n\n  \n\n\n\nMotivation zum Thema\n\n\n\nDer Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist derzeit ein allgegenwärtiges Thema in fast allen Lebensbereichen und scheint sich gerade zu einer »Kulturtechnik« zu entwickeln.Insbesondere für die Tätigkeiten des Requirements Engineerings (RE) gibt es zahlreiche Einsatzgebiete von KI\, um Produktivität und Qualität des RE positiv zu beeinflussen.ABER: Einsatz von KI im RE ohne Kenntnisse der Grundlagen von RE birgt die Gefahr\, die Ergebnisse der KI nicht bewerten zu können.Der Einsatz von KI erfordert die Fähigkeit richtige Fragen zu stellen – auch »Prompt Engineering« genannt. \n\n\n\nIn diesem Seminar lernen Sie\n\n\n\n\ndie wesentlichen Merkmale von KI-Methoden kennen:\n\n\n\nWas sollte ein Requirements Engineer über KI und die zugrundeliegenden Sprachmodelle wissen?\n\n\n\nWie kann ein Requirements Engineer die richtigen Fragen als »Prompts« richtig an KI-Systeme stellen?\n\n\n\nWas sollte ein Requirements Engineer an rechtlichen und technischen Randbedingungen für den Einsatz von KI bedenken?\n\n\n\nMit welchen Werkzeugen kann KI im Requirements Engineering eingesetzt werden?\n\n\n\nWie können KI-generierte Ergebnisse überprüft/validiert werden?\n\n\n\nWas ist trotz des Einsatzes von KI weiterhin die Verantwortung des Requirements Engineers?\n\n\n\n\nZiel des Seminars\n\n\n\nDas Seminar soll die Kenntnisse und Kompetenzen vermitteln\, die als Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von Methoden und Werkzeugen von KI erforderlich sind. \n\n\n\nInhalt des Seminars (Auszug)\n\n\n\n\nVermittlung aller wichtigen Elemente des Seminars\n\n\n\nErwartungen an KI-Einsatz im RE\n\n\n\nVoraussetzungen für einen erfolgreichen KI-Einsatz im RE\n\n\n\nGrundlagen und Abgrenzungen\n\n\n\nPrompt Engineering\n\n\n\nRole-Task-Format Muster\n\n\n\nInteraktionsmuster (ZeroShot\, FewShot\, Chain-of-Thought\, Prompt-Chaining etc.)\n\n\n\nAnwendungsbereiche des KI-Einsatzes im RE (Domänenbeschreibung\, System-Kontext-Analyse\, Anforderungsermittlung\, Stakeholdermanagement\, Ermittlungsplanung\, Anforderungsdokumentation\, Anforderungsvalidierung\, Anforderungsverwaltung\n\n\n\nAnwendungsbeispiele mit gängigen Werkzeugen\n\n\n\nKritische Reflexion (Technisch\, rechtlich\, wirtschaftlich\, politisch)\n\n\n\n\nMethodik\n\n\n\nVortrag und Diskussion mit Fallbeispielen aus der Industriepraxis und Übungen der Teilnehmenden mit besonderem Schwerpunkt auf die vorauszusetzenden Methodenkenntnisse des RE für den Einsatz von RE-basierten Werkzeugen. \n\n\n\nVoraussetzungen\n\n\n\nProjekterfahrung in der Systementwicklung in zumindest einer der Rollen Requirements Engineer\, Software Architekt\, Product Owner\, Entwickler. \n\n\n\nZielgruppe\n\n\n\nAnforderungsanalytiker\, Requirements Engineer\, Entwickler\, Tester \n\n\n\n. \n\n\n\nVon der Idee (Formulierung des Problems) über eine generierte Problembeschreibung zu KI-generierten Anwendungsfällen\, Anwendungsfall-Beschreibungen und Anwendungsfalldiagrammen.Es kommt darauf an\, die richtigen Fragen richtig zu stellen! (Prompt Engineering)Aber VORSICHT: Verantwortung trägt Requirements Engineer!
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SUMMARY:Datenarchitektur entwickeln und umsetzen: Data-Excellence\, Datenintegration\, Data-Governance (EAM-Lehrgang Modul 3)
DESCRIPTION:Datenstrategie und Datenarchitektur – Entwicklung und Umsetzung für exzellentes Datenmanagement \n\n\n\n\nStoßrichtungen zur Datenstrategie vereinbaren (Vision\, Mission\, Ziele)\n\n\n\nDatenstrategien umsetzen – Roadmap und Masterplanung\n\n\n\nRollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement\n\n\n\nDer Data-Architekt – Aufgaben und Anforderungsprofile\n\n\n\n\nDatenkataloge und CRUD-Matrizen – entwickeln\, nutzen\, pflegen \n\n\n\n\nData-Architecture – Dokumentation und Use Cases\n\n\n\nAufnahme der Ausgangslage bzw. Lagebeurteilung aus Sicht des IT-Management (Digital-Health-Check\, Kunden-/Stakeholder-Analysen\, Produkt- und Service-Analyse)\n\n\n\nAnalyse der vorhandenen / praktizierten Geschäftsmodelle\n\n\n\n\nZiel-Datenarchitekturen planen und umsetzen \n\n\n\n\nAnalyse der Datenstrategie sowie der Ziele zur Datenarchitektur\n\n\n\nAuswirkungen der Ziel-Applikationsarchitektur auf die Datenarchitektur\n\n\n\nDatenarchitektur fixieren und mit EAM-Unterstützung umsetzen\n\n\n\n\nUse Cases und Projektbegleitung durch Datenarchitekten \n\n\n\n\nReduzierung redundanter Systeme zur Datenhaltung\n\n\n\nAufbau einer Plattform als Single Source of Information\n\n\n\nDatengetriebene Geschäftsmodelle etablieren: Data Analytics\n\n\n\nDaten-Plattformen integrieren: BigData\, Blockchain\, IoT\n\n\n\nCustomer Partner- und Experience Management – Kundenorientierung durch Kundenkanäle stärken\n\n\n\n\nData Architects in Kooperation mit Data Governance und Data Professionals \n\n\n\n\nDatenintegration und Data Quality\n\n\n\nData Governance\n\n\n\nDatenmanagement\n\n\n\n\nGood Practice „Datenarchitektur und Datenmanagement“ \n\n\n\nErgänzende Praxisbeispiele \n\n\n\n\nDatenarchitekturen im Agilen Umfeld: Wolfgang Radinger-Peer (ING-DiBa)\n\n\n\nData Management und Enterprise Architecture; eine erfolgreiche Symbiose: Andreas Pirkner\, Susan Hofleithner (Erste Asset Management)
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SUMMARY:Applikationsarchitektur – Aufgaben und Werkzeuge der Application-/Solution-Architects (EAM-Lehrgang Modul 2)
DESCRIPTION:Herausforderungen und Handlungsfelder des Application Management \n\n\n\n\nApplication-Integration und Automation\, Application-Governance\n\n\n\nHandlungsfelder (Architekturmanagement\, Development\, Applikationsbetrieb\, Applikationswartung)\n\n\n\nRollen und Verantwortlichkeiten im Application Management\n\n\n\nDer Applikations- und Solution-Architekt – Aufgabenprofile und Q-Anforderungen\n\n\n\n\nDokumentations-/Modellierungsaufgaben des Application-/Solution-Architekten \n\n\n\n\nIst-Solution-Architektur (modellbasiert) dokumentieren und kontinuierlich pflegen\n\n\n\n„Application Architecture Health Checks“ und „Architecture Diagnostics“ durchführen\n\n\n\nApplication-Benefit-Analysen\n\n\n\n\nPlanungs-\, Design- und Entwicklungsaufgaben des Application-/Solution-Architekten \n\n\n\n\nSoll-Applikationslandschaften planen (Bebauungs- bzw. Integrationsplanung)\n\n\n\nDesign von Solutions auf IaaS bzw. PaaS-Basis erstellen\n\n\n\nUnterstützungsarbeiten beim Data-Design und Application-Service-Design\n\n\n\nApplikationsbezogene Lösungsarchitekturen (Solution Modelling\, Building Blocks)\n\n\n\n\nEntscheidungsaufgaben (Bewertung\, Entscheidungsvorbereitung) \n\n\n\n\nKundenanforderungen an die Applikationslandschaft aufnehmen\, klären und präzisieren\n\n\n\nUmsetzungs-„Roadmaps“ präsentieren\, vereinbaren und festlegen\n\n\n\nKundenausschreibungen (Projekt-Anträge) sichten und auf technische Machbarkeit prüfen\n\n\n\n\nBeratungs- und Governanceaufgaben (Controlling-\, Risk- und Compliance-Management) \n\n\n\n\nProzess-\, Lösungsberatung\, Innovations-Coaching\n\n\n\nStandards und Richtlinien für die Business-IT-Architektur festlegen / kommunizieren (Guidelines)\n\n\n\nKPIs zur Q-Messung der Applikationslandschaft entwickeln und nutzen\n\n\n\nMonitoring der Applikationslandschaft\n\n\n\n\nApplikations- und Produktportfoliomanagement (Phasen) \n\n\n\n\nRahmenbedingungen und Zielsetzungen\n\n\n\nApplikationsportfolio-Design und Portfoliomanagement\n\n\n\nSchritte/Prozesse zur Weiterentwicklung des Applikationsportfolios\n\n\n\n\nReleasemanagement zu den Applikationen (Application Lifecycle Management) \n\n\n\n\nApplikationslandschaft kontinuierlich bewerten (Life-Cycle-Management)\n\n\n\nIT-Transformationsprojekte – Migrations- und Releaseprojekte steuern\n\n\n\n\nCase Study: Applikationslandschaft planen und nachhaltig modernisieren \n\n\n\n\nModernisierungsoptionen\n\n\n\nPlanungen: Applikationsportfolios\, konzeptuelle Ziel-Applikations-Bebauung\, Landscape der Ziel-Architektur\n\n\n\nUmsetzungsschritte: EA-Roadmapping\, EA-Projektportfolio\, Masterplan\, Entwicklung\, Architektur-Change / Roll-out\n\n\n\n\nEntwicklungs-Perspektiven: API-Management\, Containerisierung und Microservices \n\n\n\nErgänzendes Praxisbeispiel: Microservices\, Container und Cloud – Herausforderungen bei der Migration auf neue Architekturen Martin Wroblinski (Software AG) \n\n\n\n\n\n		\n\n							\n				\n\n											\n					\n					\n													\n								Andreas Pirkner							\n											\n\n											\n							Erste Asset Management						 \n					\n					\n						\nAndreas Pirkner war nach dem Wirtschaftsingenieur-Studium an der Technischen Universität Wien zunächst als Projektleiter im IT-Bereich tätig. Nach mehreren Jahren in verschiedenen Funktionen im Bankenbereich\, sowohl auf Business- als auch auf IT-Seite\, ist er nun verantwortlich für Enterprise Architecture Management und IT-Strategie bei der Erste Asset Management GmbH\, einer Tochter der Erste Group Bank AG.
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SUMMARY:Enterprise IT Architecture Management – Scoping\, EAM-Organisation\, EA-Governance\, Methoden-Toolkit\, Einführung (EAM-Lehrgang Modul 1)
DESCRIPTION:EAM im Unternehmenskontext positionieren – Scoping und Valuemanagement\n\n\n\n\nAusgangslage und Erfolgsfaktoren ermitteln\, Zielkatalog für EA vereinbaren\n\n\n\nStakeholder-Analyse vornehmen\n\n\n\nWertesystem und EA-Vision formulieren\n\n\n\nEA-Hauptbereiche – Applikationsarchitektur\, Geschäftsarchitektur\, Datenarchitektur\, Technologiearchitektur\n\n\n\nEA-Metamodell und Unternehmensmodellierung\n\n\n\nWertbeiträge der IT-Organisation ermitteln und kommunizieren (Value Management)\n\n\n\n\nEAM-Organisation – Aufgaben\, Prozesse\, Rollen und Verantwortlichkeiten\,\n\n\n\n\nOrganisatorische Einordnung: Gremien\, Stellen\, Rollen\n\n\n\nProzesse im Architekturmanagement (EA-Planungen\, Architekturentwicklung\, Dokumentation und Steuerung von EA\, Controlling\, Risikomanagement etc.)\n\n\n\nEA-Partnermanagement: CIO\, CDO\, Business-Analysten\, IT-Management\, Projektmanagement\, IT-Governance\n\n\n\nZusammenwirken mit anderen Prozessen (IT-Portfoliomanagement\, Strategische IT-Planung etc.)\n\n\n\n\nEA-Governance – EA-Dokumentation\, Guidelines und Assessments\n\n\n\n\nArchitekturprinzipien\, Architekturvorgaben und EA-Guidelines formulieren\n\n\n\nDaten für die EA-Dokumentation erfassen/sammeln\, Dokumentationsbeispiele\n\n\n\nDatenpflege für die EA-Dokumentation professionell organisieren (Surveys)\n\n\n\nUse Cases für Beispielauswertungen aus EA-Dokumentationen\n\n\n\nEA-Assessments: Reifegradmodelle zur EA\, Architektur-Risiko- & Impact-Analysen\n\n\n\nEA-Governance-Prozesse\n\n\n\nArchitekturziele und EA-Steuerung mit KPIs\n\n\n\n\nEA-Repository\, Vorgehens- und Prozessmodelle (z. B. ADM und Archimate)\n\n\n\n\nDas EA-Repository bestimmen – Basis der Arbeit von Enterprise IT-Architekten\n\n\n\nTOGAF® Architecture Development Method (ADM): Vorgehensmodell / Deliverables\n\n\n\nMethoden- und Content-Framework ARCHIMATE – Layer-Konzept\, Lösungsbeispiele\n\n\n\n\nMethoden-Toolkit für EA-Planungs-\, Analyse- und Steuerungsaufgaben\n\n\n\n\nEA-Planungsmethoden: Design-Thinking\, Masterplanung\, Roadmapping\n\n\n\nAnalysetechniken: SWOT-Analysen\, Business-Analyse\, Maturitätsanalysen\, Gap-Analysen\, Impact-Analysen\n\n\n\nMethoden zur Architektur-Bewertung und Entscheidungsfindung – Risikobewertung\, Architecture-Life-CycleManagement\, Wirtschaftlichkeitsbewertung\, Value-Management-Methoden\n\n\n\nModellierungsmethoden für die Unternehmensarchitektur (BPMN\, Archimate und andere)\n\n\n\n\nEAM-Einführung und Weiterentwicklung (incl. Good Practice-Beispiele)\n\n\n\n\nRoadmap „EAM-Einführung“ mit Leitfaden für eigenes Vorgehen\n\n\n\nProjekt-„Initialisierung“: EAM-Anforderungen erheben\, Assessment\, Projektorganisation\n\n\n\nEA-Piloten: Basis-Dokumentation „Business-IT-Landschaft“\, Pilot-UseCases\n\n\n\nKonzipierung der EA-Organisation\n\n\n\n\nErgänzendes Praxisbeispiel\n\n\n\n\nEAM-Einführung in einer Bankorganisation\, einem Stadtwerk sowie einem Logistikunternehmen
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SUMMARY:Künstliche Intelligenz in EAM-Anwendungsfällen professionell nutzen
DESCRIPTION:Prompt-Engineering\, KI-Assistenten und Agentic AI für Enterprise IT-Architekten\n\n\n\nKünstliche Intelligenz verändert aktuell die Spielregeln – auch das Arbeiten der EA-Managementteams bzw. Enterprise-IT-Architekten ist durch die KI-Technologien einem disruptiven Wandel unterworfen: Innovative KI-gestützte Arbeitsweisen (wie kontextbasiertes Prompting\, KI-Assistenten und Agentic AI) werden zum Standard; KI-Tools werden in EA-Managementsysteme integriert und ermöglichen tiefgehende\, datenbasierte Insights in Echtzeit. \n\n\n\nKonsens ist: KI kann Enterprise IT-Architekten dabei helfen\, zeitnah eine höhere Transparenz über die Anwendungslandschaft und das Technologieportfolio zu gewinnen und damit fundierte (datenbasierte) Auswahl- und Einsatzentscheidungen zu Solutions und Technologien zu ermöglichen. Gleichzeitig können Anforderungen der Fachbereiche adäquater berücksichtigt sowie Assessments und KI-Transformationen flexibel und erfolgreich realisiert werden. \n\n\n\n.Zielsetzungen des Seminars\n\n\n\nHaupt-Zielsetzung dieses eintägigen Online-Seminars ist es\, die vielfältigen Möglichkeiten aufzuzeigen\, wie mittels ausgewählter KI-Tools\, speziell für EAM-entwickelter KI-Assistenten sowie des Auf‌baus von Agentic AI-Systemen das Arbeiten im Architekturmanagement noch produktiver gestaltet werden kann und damit der Beitrag von EAM zum Business Value weiter erhöht wird. \n\n\n\nIntegriert in das Seminar sind kompakte Workshop-Phasen\, die konkrete EA-Aufgaben und Szenarien in den Mittelpunkt stellen. Dabei entstehen Lösungen von und für Teilnehmer\, die im Arbeitsalltag von Enterprise IT-Architekten unmittelbar verwendbar sind und Wirkung zeigen – praxisnah\, zielgerichtet\, direkt einsetzbar. \n\n\n\n.Seminarinhalte\n\n\n\nEinordnung KI-gestützter Arbeitsweisen im EAM \n\n\n\n\nPrompting für Gen AI\n\n\n\nKI-Assistenten und Agentic AI\n\n\n\nNutzung von KI-Features in EA-Managementsystemen\n\n\n\n\nPrompt-Engineering Praxis im EAM (mit LLMs\, RAGs): \n\n\n\n\nEA-Assessments\n\n\n\nApplikationsportfoliobewertungen\n\n\n\nApplikationsdesign\n\n\n\nModernisierung der Applikationslandschaft\n\n\n\nProduktarchitekturen entwerfen / pflegen\n\n\n\nDatenprodukte managen\n\n\n\nKosten-\, Szenario- und Impact-Analysen\n\n\n\nBusiness Capability-Planning / IT-Capability-Assessments\n\n\n\nEA-Roadmapping\n\n\n\nIT-Transformationen (Data\, KI)\n\n\n\nInvestitionsportfoliomanagement\n\n\n\n\nKI-Assistenten und KI-Agenten im EAM: \n\n\n\n\nNutzung von Standard-Agenten\n\n\n\nAuf‌bau eigener Agenten für EA-Aufgaben und EA-Prozess\n\n\n\nEAM-Anwendungsbeispiele: Search- und Analyse-Agenten\, KI-gestütztes Entscheidungsmanagement\, Empfehlungssysteme\, EA-Aufgaben automatisieren\n\n\n\n\nEAM und Agentic AI \n\n\n\n\nMultiagenten–Systeme für EA-Workflows erstellen und nutzen;\n\n\n\nAnwendungsbeispiel aus dem Innovationsmanagement: »Technologie-/Trendradare kollaborativ erstellen und nutzen«\n\n\n\n\nWas bieten »führende« EA-Managementsysteme an KI-Funktionalitäten?bezogen auf die Planung und Governance von \n\n\n\n\nApplikationen\,\n\n\n\nData und KI-Solutions\n\n\n\nBusiness Capabilities\n\n\n\nsowie Technologie-Plattformen\n\n\n\n\n.Methodik/Kompetenzerwerb\n\n\n\nPräsentationen mit aussagefähigem Informations- und Anschauungsmaterial\, unterstützendes Methodenwissen (inkl. Promptvorlagen\, Vorlagen für KI-Assistenten)\, Tools und Fallstudien/Use Cases (Good Practices)\, Erfahrungsaustausch für den organisationsinternen Transfer. \n\n\n\n.Teilnehmer\n\n\n\nTeilnehmer können im Einzelnen sein: Enterprise-Architekten (EAM-Verantwortliche\, EA-Teammitglieder)\, Business-Architekten\, Application-/Solution-Architekten\, System-Architekten\, Software-Architekten\, Data und AI-Architects; Verantwortliche für Applikationen\, Daten\, KI/ML\, Business\, Cloud\, Technologie \n\n\n\n\n\n		\n\n							\n				\n\n											\n					\n					\n													\n								Mathias Traugott							\n											\n\n											\n							Punctdavista						 \n					\n					\n						\nMathias Traugott\, BBA\, ITIL Master & IT Governance Experte verinnerlicht konsequente\, praktizierte Kundenorientierung seit seinen verantwortlichen Positionen rund um die Flugabfertigungs-Services und als Leiter Customer Care bei der IT Organisation der Swissair\, der ehemaligen schweizerischen Fluggesellschaft. Als Verantwortlicher des ganzheitlichen ITSM-Programmes beim grössten schweizerischen Mobilfunkanbieter (3-facher Awardgewinner) legte er die Basis für die Beraterlaufbahn. Inzwischen agiert Mathias Traugott als Principal Consultant\, Facilitator & Trainer in VeriSM™\, Scrum\, DevOps\, ITIL®\, COBIT®\, Hermes sowie als CEO der Punctdavista AG. Als Beirat beim itSMF Deutschland\, weltweiter Keynote-Speaker und Autor gibt er seine Erfahrungen weiter und prägt das Thema Service Provider in der digitalen Welt aktiv mit.
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SUMMARY:Workshop: Vom Auftragnehmer zum Mitgestalter: Wie EAM echte strategische Wirkung erzielt
DESCRIPTION:Viele Architecture-Teams fühlen sich wie Feuerwehrleute: immer zu spät\, immer im Projektmodus\, immer reaktiv. Doch EAM kann viel mehr – nämlich die digitale Transformation aktiv mitgestalten. In diesem praxisorientierten Workshop lernen Sie\, wie EAM zum Enabler strategischer Entscheidungen wird\, wie Architekturteams frühzeitig in Strategieprozesse eingebunden werden und wie Sie ein unternehmensweites Zielbild entwickeln\, das Business und IT verbindet. Gemeinsam erarbeiten wir konkrete Hebel und Formate\, mit denen Enterprise Architekten sich eine feste Rolle im Strategieprozess sichern können. \n\n\n\nZielgruppe:\n\n\n\nCIOs\, CTOs\, IT-Strategie\, Enterprise Architekten\, KI-Verantwortliche\, Datenverantwortliche und Governance
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SUMMARY:KI-intensive Systeme – Wie baut man Softwaresysteme der Zukunft mit KI?
DESCRIPTION:KI-Technologien wie generative KI und LLMs gewinnen derzeit rapide an Bedeutung für die Softwareentwicklung und reichen weit über die Verwendung von Coding-Assistenten hinaus. Sie beeinflussen nicht nur\, wie wir Software designen\, entwickeln\, testen und warten\, sondern ermöglichen durch ihre Integration in Softwaresysteme auch die Entstehung einer neuen Art von Softwarelösungen. \n\n\n\nLernen Sie im Rahmen dieses Workshops die aktuellen Möglichkeiten\, Chancen aber auch Grenzen von KI für die Softwareentwicklung kennen: \n\n\n\n\nAnwendungsmöglichkeiten von KI in der Softwareentwicklung\n\n\n\nEffektive Verwendung von Prompt Enginee­ring\n\n\n\nChancen\, Risiken und Grenzen von KI\n\n\n\nEntwicklung KI-basierter Systeme\n\n\n\nDiskussion anhand von praktischen Beispielen\n\n\n\n\nZielgruppe\n\n\n\n\nSoftwareengineer\n\n\n\nSoftware Developer\n\n\n\nAnwendungsentwicklung\n\n\n\nQualitätsmanager in der SW-Entwicklung\n\n\n\nRequirement Engineer\n\n\n\nLegacy Projektmanager\n\n\n\nSoftware Experte\n\n\n\nSoftwarewartung\n\n\n\nAgile Entwicklung\n\n\n\n\nInhalte\n\n\n\nEinführungEinführung in die Grundlagen und Definitionen von künstlicher Intelligenz\, Anwendungsfälle und Grundlagen der KI in der Softwareentwicklung sowie die Entwicklung KI-basierter Systeme. \n\n\n\nKI in der SoftwareentwicklungAnwendung von KI in der Softwareentwicklung über den gesamten Softwarelebenszyklus: von Konzeption und Anforderungserhebung\, über Design\, Implementierung und Test\, bis hin zu Deployment und Wartung. Wir stellen Methoden und Werkzeuge vor und diskutieren Grenzen und Herausforderungen. \n\n\n\nAI4SE by ExamplePraktische Einblicke in die Entwicklung einer Softwareanwendung mit KI-Unterstützung. Anhand eines durchgängigen Beispiels lernen die Teilnehmenden\, wie KI-Technologien gezielt eingesetzt werden\, um komplexe Softwarelösungen effizient zu gestalten und zu optimieren. \n\n\n\nSpecial Topic: KI-basierter SoftwaretestVerwendung von KI-basierten Tools und Ansätzen für den Softwaretest. Automatische Generierung von Testfällen und Testdaten. Prompting für die Testgenerierung\, Überprüfung von Ausgaben mittels symbolischer Methoden. \n\n\n\nSoftwareentwicklung von KI-basierten SystemenVorstellung von Architekturmustern für die Entwicklung von KI-basierten Systemen. Integration von KI-Komponenten in klassische Softwaresysteme\, Kontextualisierung von KI mittels RAG\, Embeddings und symbolischen Wissens. \n\n\n\nSpecial Topic: Prompt EngineeringGrundlagen des Prompt Engineerings für große Sprachmodelle und Bedeutung für das Software Engineering. Erstellen von effektiven Prompts mit­tels Basic und Advanced Prompting Patterns anhand von Anwendungsmöglichkeiten aus der Praxis.
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SUMMARY:Künstliche Intelligenz: Einführung & Überblick als Voraussetzung für das AI-Zertifikat nach dem AI-Act
DESCRIPTION:Wichtig zu wissen\n\n\n\nSeit Februar 2025 gilt die EU-KI-Verordnung. Diese verpflichtet alle Unternehmen – unabhängig von ihrer Größe – sicherzustellen\, dass Mitarbeitende mit KI-Bezug über ausreichende KI-Kompetenzen verfügen. \n\n\n\nBeschreibung\n\n\n\nIn unserem halbtägigen oder eintägigen KI-Führerschein entdecken Sie\, wie Künstliche Intelligenz den Arbeitsalltag leichter und effizienter macht – von smartem Prompting bis zu wichtigen Aspekten wie Risiken und Compliance. \n\n\n\nNutzen\n\n\n\n\nKI spielerisch verstehen: Grundlagen und Chancen von KI im Arbeitsalltag entdecken\n\n\n\nClever einsetzen: Effizienz steigern mit kreativem Prompting & smarten Tools\n\n\n\nSicher handeln: Risiken erkennen und KI-Compliance souverän meistern\n\n\n\n\nInhalt\n\n\n\n\nKI verstehen:\n\nGrundwissen\, Konzepte und Begriffe\n\n\n\nChancen und Grenzen von KI\n\n\n\nKI-Systeme / KI-Modelle\n\n\n\nDetails zu LLM-Modellen und LLB\n\n\n\nRAG’s\n\n\n\n\n\nEffizienzsteigerung mit KI:\n\nPrompting Engineering Techniken\n\n\n\nRecherche\n\n\n\nDokumenten- und Präsentationserstellung\n\n\n\nAbläufe\n\n\n\nAutomatisierung von Business-Abläufen\n\n\n\n\n\nKI anwenden:\n\nPraxis-Wissen\n\n\n\nRisiken\n\nBusiness-Risiken\n\n\n\nMitarbeitende-Risiken\n\n\n\nDatenschutz-Risiken\n\n\n\nInformationssicherheits-Risiken\n\n\n\n\n\n\n\nAI-Managementsystem nach ISO 42001:\n\nSicherstellen eines AI-Einsatzes mit einem AIMS\n\n\n\n\n\nKI Compliance:\n\nAnforderungen verstehen und erfüllen\n\n\n\nVorgaben aus Datenschutz-\, Urheber- und Produktaftungsrecht\n\n\n\n\n\n\nZiel\n\n\n\n\nIhre Mitarbeitende verfügen über ausreichende KI-Kompetenzen.\n\n\n\nIhre Mitarbeitenden wissen\, wie man KI effizient und verantwortungsvoll nutzt.\n\n\n\n\nZertifikat\n\n\n\n\nTeilnahmebestätigung\n\n\n\nEs gibt eine Zertifikatsprüfung online durch Future Network Cert\, Sie erhalten einen Nachweis gemäß AI-Act. Details auf Anfrage bzw. unter www.future-network-cert.at verfügbar ab 15. 7. 25\n\n\n\n\nZielgruppe\n\n\n\nAlle Branchen (in ihrer Rolle als Intensivanwender gemäß AI Act\, die selbst Anwendungen konzipieren) \n\n\n\n\nMarketing und Vertrieb\n\n\n\nKommunikation\n\n\n\nPersonal/Human Relations\n\n\n\nSoftware-Entwicklung Product Owner\, (sofern selbst Entwicklung erfolgt siehe auch Spezialseminar für AI im Software Engineering www.conect.at)\,\n\n\n\nBusiness-Analytics\n\n\n\nEnterprise Architekt\, Datenarchitekten\,\n\n\n\nIT-Service Manager und Service Desk Verantwortliche\n\n\n\nFührungspersonen auf allen Stufen\n\n\n\n\nVoraussetzungen\n\n\n\nKeine \n\n\n\nDauer\n\n\n\nDauer 1 Tag mit Follow Up auf Anfrage \n\n\n\nReferenten\n\n\n\n		\n\n							\n				\n\n											\n					\n					\n													\n								Mathias Traugott							\n											\n\n											\n							Punctdavista						 \n					\n					\n											\n				\n			\n		\n\n		\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nDetails – PDF\n\n\n\n\n\n\nAnfragen an CON•ECT:+43 1 522 36 36 0 | office@conect.at
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SUMMARY:Künstliche Intelligenz (KI) im Requirements Engineering erfolgreich einsetzen
DESCRIPTION:Kompetenzen für die Anwendung von KI-basierten Methoden und Werkzeugen im Requirements Engineering – Grundlagen\, Chancen und Risiken\n\n\n\nMotivation zum Thema\n\n\n\nDer Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist derzeit ein allgegenwärtiges Thema in fast allen Lebensbereichen und scheint sich gerade zu einer »Kulturtechnik« zu entwickeln.Insbesondere für die Tätigkeiten des Requirements Engineerings (RE) gibt es zahlreiche Einsatzgebiete von KI\, um Produktivität und Qualität des RE positiv zu beeinflussen.ABER: Einsatz von KI im RE ohne Kenntnisse der Grundlagen von RE birgt die Gefahr\, die Ergebnisse der KI nicht bewerten zu können.Der Einsatz von KI erfordert die Fähigkeit richtige Fragen zu stellen – auch »Prompt Engineering« genannt.. \n\n\n\nIn diesem Seminar lernen Sie\n\n\n\n\ndie wesentlichen Merkmale von KI-Methoden kennen:\n\n\n\nWas sollte ein Requirements Engineer über KI und die zugrundeliegenden Sprachmodelle wissen?\n\n\n\nWie kann ein Requirements Engineer die richtigen Fragen als »Prompts« richtig an KI-Systeme stellen?\n\n\n\nWas sollte ein Requirements Engineer an rechtlichen und technischen Randbedingungen für den Einsatz von KI bedenken?\n\n\n\nMit welchen Werkzeugen kann KI im Requirements Engineering eingesetzt werden?\n\n\n\nWie können KI-generierte Ergebnisse überprüft/validiert werden?\n\n\n\nWas ist trotz des Einsatzes von KI weiterhin die Verantwortung des Requirements Engineers?.\n\n\n\n\nZiel des Seminars\n\n\n\nDas Seminar soll die Kenntnisse und Kompetenzen vermitteln\, die als Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von Methoden und Werkzeugen von KI erforderlich sind.. \n\n\n\nInhalt des Seminars (Auszug)\n\n\n\n\nVermittlung aller wichtigen Elemente des Seminars\n\n\n\nErwartungen an KI-Einsatz im RE\n\n\n\nVoraussetzungen für einen erfolgreichen KI-Einsatz im RE\n\n\n\nGrundlagen und Abgrenzungen\n\n\n\nPrompt Engineering\n\n\n\nRole-Task-Format Muster\n\n\n\nInteraktionsmuster (ZeroShot\, FewShot\, Chain-of-Thought\, Prompt-Chaining etc.)\n\n\n\nAnwendungsbereiche des KI-Einsatzes im RE (Domänenbeschreibung\, System-Kontext-Analyse\, Anforderungsermittlung\, Stakeholdermanagement\, Ermittlungsplanung\, Anforderungsdokumentation\, Anforderungsvalidierung\, Anforderungsverwaltung\n\n\n\nAnwendungsbeispiele mit gängigen Werkzeugen\n\n\n\nKritische Reflexion (Technisch\, rechtlich\, wirtschaftlich\, politisch).\n\n\n\n\nMethodik\n\n\n\nVortrag und Diskussion mit Fallbeispielen aus der Industriepraxis und Übungen der Teilnehmenden mit besonderem Schwerpunkt auf die vorauszusetzenden Methodenkenntnisse des RE für den Einsatz von RE-basierten Werkzeugen.. \n\n\n\nVoraussetzungen\n\n\n\nProjekterfahrung in der Systementwicklung in zumindest einer der Rollen Requirements Engineer\, Software Architekt\, Product Owner\, Entwickler.. \n\n\n\nZielgruppe\n\n\n\nAnforderungsanalytiker\, Requirements Engineer\, Entwickler\, Tester \n\n\n\n. \n\n\n\nVon der Idee (Formulierung des Problems) über eine generierte Problembeschreibung zu KI-generierten Anwendungsfällen\, Anwendungsfall-Beschreibungen und Anwendungsfalldiagrammen.Es kommt darauf an\, die richtigen Fragen richtig zu stellen! (Prompt Engineering)Aber VORSICHT: Verantwortung trägt Requirements Engineer!
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SUMMARY:KI-intensive Systeme – Wie baut man Softwaresysteme der Zukunft mit KI?
DESCRIPTION:KI-Technologien wie generative KI und LLMs gewinnen derzeit rapide an Bedeutung für die Softwareentwicklung und reichen weit über die Verwendung von Coding-Assistenten hinaus. Sie beeinflussen nicht nur\, wie wir Software designen\, entwickeln\, testen und warten\, sondern ermöglichen durch ihre Integration in Softwaresysteme auch die Entstehung einer neuen Art von Softwarelösungen. \n\n\n\nLernen Sie im Rahmen dieses Workshops die aktuellen Möglichkeiten\, Chancen aber auch Grenzen von KI für die Softwareentwicklung kennen: \n\n\n\n\nAnwendungsmöglichkeiten von KI in der Softwareentwicklung\n\n\n\nEffektive Verwendung von Prompt Enginee­ring\n\n\n\nChancen\, Risiken und Grenzen von KI\n\n\n\nEntwicklung KI-basierter Systeme\n\n\n\nDiskussion anhand von praktischen Beispielen\n\n\n\n\nZielgruppe\n\n\n\n\nSoftwareengineer\n\n\n\nSoftware Developer\n\n\n\nAnwendungsentwicklung\n\n\n\nQualitätsmanager in der SW-Entwicklung\n\n\n\nRequirement Engineer\n\n\n\nLegacy Projektmanager\n\n\n\nSoftware Experte\n\n\n\nSoftwarewartung\n\n\n\nAgile Entwicklung\n\n\n\n\nInhalte\n\n\n\nEinführungEinführung in die Grundlagen und Definitionen von künstlicher Intelligenz\, Anwendungsfälle und Grundlagen der KI in der Softwareentwicklung sowie die Entwicklung KI-basierter Systeme. \n\n\n\nKI in der SoftwareentwicklungAnwendung von KI in der Softwareentwicklung über den gesamten Softwarelebenszyklus: von Konzeption und Anforderungserhebung\, über Design\, Implementierung und Test\, bis hin zu Deployment und Wartung. Wir stellen Methoden und Werkzeuge vor und diskutieren Grenzen und Herausforderungen. \n\n\n\nAI4SE by ExamplePraktische Einblicke in die Entwicklung einer Softwareanwendung mit KI-Unterstützung. Anhand eines durchgängigen Beispiels lernen die Teilnehmenden\, wie KI-Technologien gezielt eingesetzt werden\, um komplexe Softwarelösungen effizient zu gestalten und zu optimieren. \n\n\n\nSpecial Topic: KI-basierter SoftwaretestVerwendung von KI-basierten Tools und Ansätzen für den Softwaretest. Automatische Generierung von Testfällen und Testdaten. Prompting für die Testgenerierung\, Überprüfung von Ausgaben mittels symbolischer Methoden. \n\n\n\nSoftwareentwicklung von KI-basierten SystemenVorstellung von Architekturmustern für die Entwicklung von KI-basierten Systemen. Integration von KI-Komponenten in klassische Softwaresysteme\, Kontextualisierung von KI mittels RAG\, Embeddings und symbolischen Wissens. \n\n\n\nSpecial Topic: Prompt EngineeringGrundlagen des Prompt Engineerings für große Sprachmodelle und Bedeutung für das Software Engineering. Erstellen von effektiven Prompts mit­tels Basic und Advanced Prompting Patterns anhand von Anwendungsmöglichkeiten aus der Praxis.
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SUMMARY:IT im Wandel
DESCRIPTION:Die Auflösung traditioneller Grenzen zwischen IT und Fachbereichen: Technologie\, KI\, Cloud\, Architektur\, Security und Auswirkung\nIn der heutigen von Digitalisierung und beschleunigtem Wandel geprägten Geschäftswelt lassen sich zunehmend Veränderungen in der Rollenverteilung zwischen IT und den Fachbereichen beobachten. Unternehmen stehen vor der Herausforderung\, innovative Technologien nicht nur zu implementieren\, sondern sie als integralen Bestandteil ihrer Wertschöpfung zu nutzen. Dies führt zu einem fundamentalen Wandel: Die ehemals klar gezogene Grenze zwischen »IT macht Technik« und »Fachbereich macht Business« verschwimmt zunehmend – oder wird durch neue Formen der Zusammenarbeit vollständig neu gezogen. \nDieser Wandel ist kein rein technisches Phänomen. Er ist kulturell\, strukturell und strategisch. Fachbereiche eignen sich technologische Kompetenzen an\, etwa durch Low-Code-/No-Code-Plattformen oder Data-Literacy-Initiativen\, während sich die IT als Enabler und Co-Architekt der digitalen Geschäftsmodelle versteht. In erfolgreichen Unternehmen sehen wir cross-funktionale Teams\, gemeinsame Produktverantwortung und geteilte KPIs – Ausdruck eines neuen\, integrativen Denkens. \nDie IT wird so zum strategischen Partner\, der gemeinsam mit den Fachbereichen Produkte und Services gestaltet. \nZielgruppe: Unternehmensleitung\, Innovationsmanager\, Forschung und Entwicklung\, Nachhaltigkeitsverantwortliche\, IT und Digitalisierung\, Entscheidungsträger aus Politik und Wirtschaft\, Telekommunikation\, Bildung\, Verkehr und Transport\, Energie\, Banken\, Versicherungen
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DESCRIPTION:Die Auflösung traditioneller Grenzen zwischen IT und Fachbereichen: Technologie\, KI\, Cloud\, Architektur\, Security und Auswirkung\nIn der heutigen von Digitalisierung und beschleunigtem Wandel geprägten Geschäftswelt lassen sich zunehmend Veränderungen in der Rollenverteilung zwischen IT und den Fachbereichen beobachten. Unternehmen stehen vor der Herausforderung\, innovative Technologien nicht nur zu implementieren\, sondern sie als integralen Bestandteil ihrer Wertschöpfung zu nutzen. Dies führt zu einem fundamentalen Wandel: Die ehemals klar gezogene Grenze zwischen »IT macht Technik« und »Fachbereich macht Business« verschwimmt zunehmend – oder wird durch neue Formen der Zusammenarbeit vollständig neu gezogen. \nDieser Wandel ist kein rein technisches Phänomen. Er ist kulturell\, strukturell und strategisch. Fachbereiche eignen sich technologische Kompetenzen an\, etwa durch Low-Code-/No-Code-Plattformen oder Data-Literacy-Initiativen\, während sich die IT als Enabler und Co-Architekt der digitalen Geschäftsmodelle versteht. In erfolgreichen Unternehmen sehen wir cross-funktionale Teams\, gemeinsame Produktverantwortung und geteilte KPIs – Ausdruck eines neuen\, integrativen Denkens. \nDie IT wird so zum strategischen Partner\, der gemeinsam mit den Fachbereichen Produkte und Services gestaltet. \nZielgruppe: Unternehmensleitung\, Innovationsmanager\, Forschung und Entwicklung\, Nachhaltigkeitsverantwortliche\, IT und Digitalisierung\, Entscheidungsträger aus Politik und Wirtschaft\, Telekommunikation\, Bildung\, Verkehr und Transport\, Energie\, Banken\, Versicherungen
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