Curriculum · Art. 4 Verordnung (EU) 2024/1689
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Sechs Module mit Übungen und Prüfungen. Lernen Sie, KI-Ergebnisse zu prüfen und Risiken bei der Arbeit mit Daten zu erkennen.
6
Lernmodule
Übungen und Prüfung
ca. 2 h
Lernzeit
je nach Tempo ca. 90–150 Min.
30
Prüfungsfragen
80 % Bestehensgrenze
Art. 4
EU AI Act
Kursabschluss dokumentiert
Die 6 Module im Detail
Vom technischen Grundverständnis über Microsoft Copilot bis zur Compliance.
Klasse M1 bis M6
Klasse M1Modul 1 · Kostenloser Einstieg
1. KI einfach verstehen
Grundlegendes Funktionsprinzip moderner Sprachmodelle (LLMs), Tokenization, Wahrscheinlichkeiten statt echtes Bewusstsein und Erkennung von Halluzinationen.
20 Min.
9 Schritte
Was Sie in diesem Modul lernen:
- •Verstehen, warum KI Wortbausteine (Tokens) berechnet und kein menschliches Verständnis besitzt
- •Echt klingende Halluzinationen und frei erfundene Quellen sicher entlarven
- •Regeln der professionellen Quellenprüfung (Grounding) im Büroalltag anwenden
- •Grenzen von KI erkennen und den Grundsatz 'Human-in-the-Loop' verinnerlichen
Praxis-Werkzeuge & Übungen:
- ➔Interaktiver Tokenizer: Textzerlegung und Wahrscheinlichkeiten selbst ausprobieren
- ➔Formatives Wissens-Quiz zur probabilistischen Textgenerierung
- ➔Entscheidungs-Szenario zur Quellenverifikation
Lernschritte im Überblick:
- Schritt 1: Was kann KI, was kann sie nicht?
- Schritt 2: Was bedeutet Künstliche Intelligenz wirklich?
- Schritt 3: Interaktives Werkzeug: Tokens & Next-Token-Prediction
- Schritt 4: Wissen festigen: Formatives Quiz
- Schritt 5: Drei Arten von KI im Arbeitsalltag
- Schritt 6: Schlüsselkonzepte für den Berufsalltag
- Schritt 7: Rechtlicher Rahmen 2026: Warum dieses Wissen verpflichtend ist
- Schritt 8: Fallbeispiel: Im Alltag richtig entscheiden
- Schritt 9: Modulprüfung (5 Praxisszenarien, 80 % Bestehensgrenze)
Prüfung: 5 Situationsaufgaben · Bestehen bei mind. 80 %
Modul 1 kostenlos startenKlasse M2Modul 2 · Vollzugang
2. KI sicher im Arbeitsalltag nutzen
Gefahren unkontrollierter Schatten-KI, das betriebliche Ampelsystem (Grün, Gelb, Rot), Anonymisierungsroutinen und Arbeitnehmerrechte gegenüber Betriebsrat und HR.
25 Min.
9 Schritte
Was Sie in diesem Modul lernen:
- •Gefahren unkontrollierter Schatten-KI (Shadow AI) auf privaten Geräten vermeiden
- •Das betriebliche Datenampelsystem (Grün, Gelb, Rot) vor jedem Prompt anwenden
- •Kundennamen und vertrauliche Personaldaten in unter 30 Sekunden sicher anonymisieren
- •Mitarbeiterrechte bei Leistungsüberwachung und Mitbestimmung des Betriebsrats kennen
Praxis-Werkzeuge & Übungen:
- ➔Interaktive Datenampel: Fälle als Grün, Gelb oder Rot einordnen
- ➔Der 30-Sekunden Schreibtisch-Check: Copy-Paste-Vorlagen zur Anonymisierung
- ➔Der 4-Punkte-Prüfplan vor dem Absenden von KI-Texten
- ➔Notfall-Fahrplan bei versehentlichen Datenpannen oder Fehlklicks
Lernschritte im Überblick:
- Schritt 1: Wobei KI im Büro unterstützen kann
- Schritt 2: Warum private KI-Tools hochriskant sein können (Schatten-KI)
- Schritt 3: Wissen festigen: Formatives Quiz
- Schritt 4: Datenampel vor jedem Prompt üben
- Schritt 5: Ihre Rechte und Pflichten als Arbeitnehmer
- Schritt 6: Schreibtisch-Check vor jedem Prompt (Interaktive Checkliste)
- Schritt 7: Praxis-Hilfen für Ihren Arbeitsalltag (Schreibtisch-Leitfäden)
- Schritt 8: Fallbeispiel: Im Alltag richtig entscheiden
- Schritt 9: Modulprüfung (5 Praxisszenarien, 80 % Bestehensgrenze)
Prüfung: 5 Situationsaufgaben · Bestehen bei mind. 80 %
Im Lehrgang freischaltenKlasse M3Modul 3 · Vollzugang
3. Microsoft 365 Copilot im Alltag
Funktionsweise von Copilot über Microsoft Graph und Semantic Index, Risiken durch SharePoint-Over-Sharing, Copilot in Word/Excel/Teams und Enterprise Data Protection.
20 Min.
9 Schritte
Was Sie in diesem Modul lernen:
- •Verstehen, wie Copilot über Microsoft Graph auf Dokumente und E-Mails zugreift
- •Risiken durch versehentlich freigegebene SharePoint-Dateien (Over-Sharing) erkennen
- •Copilot gezielt in Word, Excel, PowerPoint und Teams produktiv einsetzen
- •Grenzen des Enterprise-Datenschutzes und der Datenverarbeitung im Tenant kennen
Praxis-Werkzeuge & Übungen:
- ➔Interaktive Datengrenzen-Erkundung: Was Copilot sieht und was geschützt bleibt
- ➔Word-/Outlook-Simulation mit Copilot-Vorschlag und Human-in-the-Loop-Prüfung
- ➔Formel- und Zahlenprüfung bei Copilot in Microsoft Excel
- ➔Szenario: Umgang mit falsch berechtigten internen Gehalts- und Personaldokumenten
Lernschritte im Überblick:
- Schritt 1: Woher Copilot seine Informationen nimmt (Semantic Index & Graph)
- Schritt 2: Interaktives Werkzeug: Datengrenzen von Microsoft Copilot erkunden
- Schritt 3: Wissen festigen: Formatives Quiz
- Schritt 4: Wenn zu viele Personen Zugriff haben (SharePoint Over-Sharing)
- Schritt 5: Copilot in Word, Excel, PowerPoint und Teams
- Schritt 6: Office-Simulation: Copilot-Vorschlag prüfen und übernehmen
- Schritt 7: Prompts für Microsoft Office selbst formulieren
- Schritt 8: Fallbeispiel: Im Alltag richtig entscheiden
- Schritt 9: Modulprüfung (5 Praxisszenarien, 80 % Bestehensgrenze)
Prüfung: 5 Situationsaufgaben · Bestehen bei mind. 80 %
Im Lehrgang freischaltenKlasse M4Modul 4 · Vollzugang
4. Klare Aufträge an KI geben
Das RTCCF-Framework (Role, Task, Context, Constraints, Format), Negativ-Constraints gegen Halluzinationen, Few-Shot-Prompting und das RAG-Prinzip.
25 Min.
9 Schritte
Was Sie in diesem Modul lernen:
- •Prompts nach dem RTCCF-Framework aufbauen (Rolle, Aufgabe, Kontext, Grenzen, Format)
- •Negativ-Constraints ('Erfinde nichts') einsetzen, um Halluzinationen zu verhindern
- •Few-Shot-Prompting nutzen, um der KI den exakten Tonfall des Unternehmens beizubringen
- •Das RAG-Prinzip verstehen (Antworten ausschließlich aus geprüften Dokumenten)
Praxis-Werkzeuge & Übungen:
- ➔Vorher/Nachher: schwach vs. RTCCF am gleichen Büroauftrag
- ➔RTCCF Prompt Studio: Eigene Prompts modular und fehlerfrei zusammenbauen
- ➔Praxis-Prompt-Katalog: 7 praxiserprobte Vorlagen für E-Mails, Tabellen und Berichte
- ➔Prompt-Optimierer für typische Büroaufgaben
Lernschritte im Überblick:
- Schritt 1: Fünf Angaben für einen guten KI-Auftrag (RTCCF-Framework)
- Schritt 2: Vorher/Nachher und RTCCF Prompt Studio
- Schritt 3: Wissen festigen: Formatives Quiz
- Schritt 4: Mit Beispielen und Prüfschritten arbeiten (Few-Shot-Prompting)
- Schritt 5: Antworten aus freigegebenen Dokumenten (RAG-Prinzip)
- Schritt 6: Eigene Prompts formulieren und optimieren
- Schritt 7: Der Praxis-Prompt-Katalog für den Schreibtisch
- Schritt 8: Fallbeispiel: Im Alltag richtig entscheiden
- Schritt 9: Modulprüfung (5 Praxisszenarien, 80 % Bestehensgrenze)
Prüfung: 5 Situationsaufgaben · Bestehen bei mind. 80 %
Im Lehrgang freischaltenKlasse M5Modul 5 · Vollzugang
5. EU AI Act: Was Mitarbeitende wissen müssen
Die 4 Risikoklassen der Verordnung (EU) 2024/1689, strikt verbotene Praktiken nach Art. 5, Hochrisiko-Systeme im Personalbereich, Betreiberpflichten und Stichtage.
25 Min.
10 Schritte
Was Sie in diesem Modul lernen:
- •Die 4 Risikoklassen des EU AI Act unterscheiden (Minimal, Spezifisch, Hoch, Verboten)
- •Strikt verbotene KI-Praktiken nach Art. 5 (u. a. Emotionserkennung am Arbeitsplatz) kennen
- •Hochrisiko-Systeme im HR-Bereich (Bewerberauswahl, Beförderungen) einordnen
- •Die eigene Rolle als 'Betreiber' (Deployer) und Betreiberpflichten nach Art. 26 verstehen
- •Verstehen, welche Maßnahmen zur KI-Kompetenz Artikel 4 von Unternehmen verlangt
Praxis-Werkzeuge & Übungen:
- ➔Interaktiver Risikoklassifizierer: Reale KI-Anwendungsfälle den 4 Klassen zuordnen
- ➔Rollen-Wähler: Betreiber (Deployer) vs. Anbieter (Provider)
- ➔AI Compliance Checker für betriebliche Einsatzszenarien
Lernschritte im Überblick:
- Schritt 1: Der EU AI Act in einfachen Worten
- Schritt 2: Wissen festigen: Formatives Quiz
- Schritt 3: Vier Risikostufen: von alltäglich bis ausnahmslos verboten
- Schritt 4: Interaktives Werkzeug: Risiken selbst einordnen
- Schritt 5: KI bei wichtigen Entscheidungen (Hochrisiko im HR-Bereich)
- Schritt 6: Ihre Rolle im Unternehmen: Betreiber vs. Anbieter
- Schritt 7: Wer trägt die Verantwortung? (Haftung und Aufsicht)
- Schritt 8: Interaktives Werkzeug: Compliance-Maßnahmen einschätzen
- Schritt 9: Fallbeispiel: Im Alltag richtig entscheiden
- Schritt 10: Modulprüfung (5 Praxisszenarien, 80 % Bestehensgrenze)
Prüfung: 5 Situationsaufgaben · Bestehen bei mind. 80 %
Im Lehrgang freischaltenKlasse M6Modul 6 · Vollzugang
6. Datenschutz, Fairness und Verantwortung
DSGVO Art. 22 bei automatisierten Entscheidungen, Art. 50 Kennzeichnungspflicht für Deepfakes, Urheberrecht nach § 2 UrhG, Bias und autonome KI-Agenten.
20 Min.
8 Schritte
Was Sie in diesem Modul lernen:
- •Art. 22 DSGVO anwenden: Keine rechtlich wirksamen Entscheidungen allein der KI überlassen
- •Transparenz nach Art. 50 EU AI Act: Kennzeichnungspflicht für synthetische Medien
- •Urheberrecht nach § 2 UrhG: Verstehen, warum reine KI-Werke gemeinfrei sind
- •Verzerrungen (Bias) in Trainingsdaten erkennen und Diskriminierung verhindern
- •Klare Leitplanken für autonome KI-Agenten mit Handlungsbefugnis definieren
Praxis-Werkzeuge & Übungen:
- ➔Ihre persönliche KI-Sicherheitsroutine für den Berufsalltag (Checkliste)
- ➔Entscheidungs-Szenario zu automatisierten Personalentscheidungen
- ➔Teilnahmebescheinigung nach Kursabschluss herunterladen (PDF & PNG)
Lernschritte im Überblick:
- Schritt 1: Personendaten gehören nicht ungeschützt in die KI (DSGVO)
- Schritt 2: Wissen festigen: Formatives Quiz
- Schritt 3: Wann KI-Inhalte erkennbar sein müssen (Art. 50 Kennzeichnung)
- Schritt 4: KI-Inhalte vor Veröffentlichung prüfen (Urheberrecht nach § 2 UrhG)
- Schritt 5: Wenn KI selbst Aktionen ausführen darf (Autonome Agenten)
- Schritt 6: Ihre persönliche Checkliste: Die 5 Sicherheitsroutinen
- Schritt 7: Fallbeispiel: Im Alltag richtig entscheiden
- Schritt 8: Modulprüfung (5 Praxisszenarien, 80 % Bestehensgrenze) & Lizenzausstellung
Prüfung: 5 Situationsaufgaben · Bestehen bei mind. 80 %
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