BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//DAISEC - ECPv6.17.2//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:DAISEC
X-ORIGINAL-URL:https://daisec.de/en
X-WR-CALDESC:Events for DAISEC
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Europe/Berlin
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20250330T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20251026T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20260329T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20261025T010000
END:STANDARD
BEGIN:DAYLIGHT
TZOFFSETFROM:+0100
TZOFFSETTO:+0200
TZNAME:CEST
DTSTART:20270328T010000
END:DAYLIGHT
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0200
TZOFFSETTO:+0100
TZNAME:CET
DTSTART:20271031T010000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=Europe/Berlin:20261117T140000
DTEND;TZID=Europe/Berlin:20261117T170000
DTSTAMP:20260714T080337Z
CREATED:20260713T112354Z
LAST-MODIFIED:20260714T080337Z
UID:10000311-1794924000-1794934800@daisec.de
SUMMARY:Vom Prompt zum Prozess: KI-Agenten praktisch anwenden
DESCRIPTION:In diesem praxisorientierten Workshop entwickeln die Teilnehmenden aus einer eigenen\, einfachen Aufgabe ein erstes strukturiertes KI-Agenten-Konzept – und erarbeiten Schritt für Schritt\, wie aus einer manuell getesteten Aufgabe ein definierter\, automatisierbarer Ablauf wird. \n\n\n\nDer Leitgedanke ist einfach: Was als Prompt funktioniert\, kann zum Prozess werden. Ausgehend von einer bekannten KI-Plattform wie ChatGPT\, Claude\, DeepSeek oder Mistral schreiben und testen die Teilnehmenden eigene System Prompts\, prüfen\, ob sich ihre Aufgabe für einen KI-Agenten eignet\, und durchdenken die nötigen Verarbeitungsschritte\, Ein- und Ausgaben sowie mögliche Systemanbindungen. Auch die technische Grundsatzfrage wird betrachtet: der Vergleich zwischen API-basierten und lokalen/Offline-Modellen – mit Blick auf Modellqualität\, Kosten\, Datenschutz\, Kontrolle und technische Umsetzbarkeit. \n\n\n\nZiel ist ausdrücklich nicht eine fertige\, produktionsreife Anwendung\, sondern ein erstes tragfähiges Agenten-Konzept und ein klares Verständnis des Wegs von der Idee zur Umsetzung. \n\n\n\n\n\n\n\nUnser Angebot\n\n\n\nIm praktischen Workshop entwickeln die Teilnehmenden aus einer eigenen\, einfachen Aufgabe ein erstes strukturiertes KI-Agenten-Konzept. Sie schreiben und testen eigene System Prompts\, zerlegen ihre Aufgabe in Eingabe\, Verarbeitung und Ausgabe und vergleichen API-basierte mit lokalen Modellen. Ziel ist kein fertiges Produkt\, sondern ein klares Verständnis des Wegs von der Idee zur Umsetzung. \n\n\n\n\n\n\n\nLerninhalte\n\n\n\n– eine einfache\, eigene Arbeitsaufgabe (mitgebracht oder gemeinsam ausgewählt)– eine Einschätzung\, ob sich die Aufgabe für einen KI-Agenten eignet– die Definition der Eingabe (Input)– die Definition der erwarteten Ausgabe (Output)– die notwendigen Verarbeitungsschritte– einen eigenen System Prompt – geschrieben und in einer Plattform getestet– mögliche Systemaktionen und Anbindungen– einen Vergleich der Modell-Optionen (API versus lokal/offline)– eine Einordnung von Datenschutz\, Machbarkeit und Grenzen \n\n\n\n\n\n\n\nIhre Vorteile\n\n\n\n– ein erstes\, strukturiertes Konzept für einen eigenen KI-Agenten– die Fähigkeit\, eine Aufgabe systematisch in Input\, Verarbeitung und Output zu zerlegen– praktische Erfahrung im Schreiben und Testen von System Prompts– eine fundierte Grundlage\, um API- und Offline-Modelle für den eigenen Bedarf zu bewerten– ein realistisches Verständnis von Datenschutz\, Machbarkeit und Grenzen KI-basierter Abläufe \n\n\n\n\n\n\n\nZielgruppe und Vorkenntnisse\n\n\n\nEs sind keine technischen Vorkenntnisse erforderlich. Die Teilnahme am einführenden Webinar „KI-Agenten verstehen: Von der Chat-Nutzung zur Prozessautomatisierung“ (Baustein 1) wird empfohlen\, ist aber nicht zwingend erforderlich. Grundlegende Erfahrungen mit ChatGPT\, Claude\, DeepSeek\, Mistral oder ähnlichen KI-Plattformen sind hilfreich. \n\n\n\nFür die praktische Arbeit bringen die Teilnehmenden bitte einen eigenen Rechner mit und verfügen über einen eigenen Zugang zu einer KI-Plattform (z. B. ChatGPT\, Claude\, DeepSeek oder Mistral). \n\n\n\n\n\n\n\nGebühren\n\n\n\nDiese Veranstaltungsreihe ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\nJetzt kostenlos anmelden!\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOrganisatorisches\n\n\n\nDer Workshop findet in Präsenz statt. Bitte bringen Sie einen eigenen Rechner mit.Die Anmeldung schließt zwei Tage vor dem Veranstaltungstermin.Sollten Sie Fragen oder Probleme mit der Anmeldung haben\,wenden Sie sich bitte an den oben angegebenen Kontakt. \n\n\n\n\n\n\n\nVeranstaltungsort\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nKontakt\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nOday Sleem\n\n\n\nExperte für Künstliche Intelligenz \n\n\n\nsleem@daisec.de \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n	\n		\n\n			\n			\n\n							\n					\n						Kommende Veranstaltungen					\n				\n			\n			\n				\n											\n\n	\n	\n		\n			Sep		\n		\n			9		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		14:00 – 17:00	\n	\n					\n	\n		Die Kunst des Promptens – KI verstehen – ausprobieren – Ergebnisse erzielen	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Sep		\n		\n			15		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		10:00 – 11:30	\n	\n					\n	\n		KI-Agenten in der Produktion	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n											\n\n	\n	\n		\n			Sep		\n		\n			29		\n	\n\n\n	\n		\n			\n\n				\n					\n		\n		10:00 – 11:30	\n	\n					\n	\n		Die EU-KI-Verordnung – Der sichere Einsatz von KI im Unternehmen	\n\n				\n\n				\n			\n		\n	\n\n\n									\n\n				\n	\n		View Calendar
URL:https://daisec.de/en/event/prompt-zum-prozess-ki-agenten-praktisch-anwenden-17-11-2026/
LOCATION:Grafschafter Technologie Zentrum GmbH\, Enschedestraße 14\, Nordhorn\, 48529
CATEGORIES:Workshops
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://daisec.de/wp-content/uploads/2026/07/2026-11-17-DAISEC-KI-Agenten-Workshop.png
END:VEVENT
END:VCALENDAR