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Langdock Grundkurs: Enterprise-AI sicher nutzen

Enterprise-AI mit Langdock sicher einführen, produktiv nutzen und in Teams skalierbar verankern

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2 Tage

23 Standorte

Online & Präsenz

Nächster Termin: 02. – 03.11.2026 · 95 weitere verfügbar

ab 1.490,00 € zzgl. 19 % MwSt.

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Kursdetails

Das lernst Du

  • Du strukturierst einen praxistauglichen Workflow für Langdock.
  • Du bearbeitest Aufgaben zu Plattformüberblick für AI Chat, Assistants, Workflows, Integrationen und API-Zugriffe zielgerichtet und methodisch.
  • Du kombinierst die im Kurs behandelten Werkzeuge und Methoden zu zusammenhängenden Arbeitsschritten.
  • Du prüfst Arbeitsergebnisse zu Recherche, Zusammenfassung, Ideengenerierung und Textarbeit mit Langdock im Tagesgeschäft und erkennst typische Fehlerquellen frühzeitig.
  • Du bereitest Arbeitsergebnisse nachvollziehbar und adressatengerecht für die weitere Nutzung auf.
  • Du überträgst die erarbeiteten Methoden auf eigene Projekte und wiederkehrende Aufgaben.

Überblick

Der Langdock Grundkurs richtet sich an Teams, die Enterprise-AI nicht als loses Experiment betreiben wollen, sondern als sichere Plattform in Arbeitsprozesse bringen möchten. Das Training verbindet Fachbereichsperspektive, IT-Verständnis und Governance-Anforderungen. Zu Beginn wird Langdock als zentrale AI-Plattform positioniert: Chat, Assistants, Workflows, Integrationen und API bilden unterschiedliche Einstiegspunkte, die je nach Reifegrad des Unternehmens anders genutzt werden. Die Schulung macht sichtbar, welche Use Cases schnelle Wirkung liefern und welche Voraussetzungen für einen tragfähigen Plattform-Standard nötig sind. Im praktischen Teil wird AI Chat für typische Aufgaben eingesetzt, darunter Recherche, Zusammenfassung, Textentwürfe, Analyse von Dateien und Ausgabe in Tabellen, Checklisten oder Entscheidungsformaten. Darauf aufbauend erstellen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer Assistants mit klaren Rollen, Instruktionen und Wissensquellen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Qualität: Prompts werden standardisiert, Ergebnisse überprüft und Quellen sinnvoll eingebunden. Enterprise Search wird praxisnah behandelt, einschließlich typischer Fehlerbilder wie fehlender Kontext, unklare Dokumentenstände oder überpräzise klingende, aber falsche Antworten. Danach zeigt das Seminar, wie Workflows wiederkehrende Aufgaben strukturieren und absichern. Trigger, Logik, Actions, Monitoring und Human-in-the-loop werden verständlich erläutert. Für technische Rollen gibt der Developer Track eine Einführung in Unified API, Agent API und Architekturpattern. Sicherheit, Datenschutz, Governance, Betrieb und Adoption schließen das Training ab.

Kursinhalte

Langdock als Enterprise-AI-Plattform einordnen

  • Plattformüberblick für AI Chat, Assistants, Workflows, Integrationen und API-Zugriffe
  • Abgrenzung zwischen Einzelanwendung, Team-Nutzung, Fachbereichs-Rollout und Plattform-Standard
  • Model-agnostic Ansatz, Multi-Provider Nutzung und BYO-Model Option
  • Typische Stakeholder im Betrieb: Fachbereich, IT, Datenschutz, Governance, Plattform-Team und Entwicklung
  • Einordnung von Nutzen, Grenzen und Verantwortlichkeiten bei Enterprise-AI im Unternehmen

Produktives Arbeiten mit AI Chat

  • Recherche, Zusammenfassung, Ideengenerierung und Textarbeit mit Langdock im Tagesgeschäft
  • Datei-Uploads, Dokumentenanalyse und strukturierte Ergebnisformate für wiederholbare Aufgaben
  • Prompting-Standards für Rollen, Kontext, Zielbild, Formatvorgaben und Prüfschritte
  • Quellenarbeit, Plausibilisierung und Umgang mit unsicheren oder unvollständigen Antworten
  • Arbeitsmuster für bessere Ergebnisqualität bei Fachtexten, Analysen und Entscheidungsgrundlagen

Assistants für Fachbereiche erstellen

  • Use-Case-spezifische Assistants mit klaren Instruktionen, Grenzen und Ausgabeformaten
  • Einbindung von Wissensbasis, Dokumenten und Anhängen für domänenspezifische Antworten
  • Assistant-Design für Vertrieb, Support, HR, Engineering, Management und interne Services
  • Testmuster für fachliche Qualität, Tonalität, Konsistenz und Eskalationsgrenzen
  • Versionierung, Pflege und Qualitätskontrolle von Assistants im Team-Kontext

Enterprise Search und Wissensnutzung

  • Zugriff auf Dokumente, strukturierte Inhalte und Team-Wissen innerhalb definierter Nutzungsszenarien
  • Zusammenspiel von Kontextfenster, Wissensbasis, Suchergebnissen und Antwortqualität
  • Typische Fehlerbilder bei Wissenslücken, veralteten Dokumenten oder widersprüchlichen Quellen
  • Halluzinationen erkennen und durch geeignete Arbeitsmuster reduzieren
  • Ergebnisvalidierung mit Fachwissen, Quellenvergleich und nachvollziehbaren Prüfschritten

Workflows für wiederholbare AI-Prozesse

  • Vom Einzelprompt zum stabilen Prozessdesign mit definiertem Ziel, Eingabe und Ergebnis
  • Trigger, Logik, Entscheidungen, Actions und Monitoring als Bausteine wiederholbarer Workflows
  • Human-in-the-loop für Freigaben, fachliche Bewertung und Qualitätskontrolle
  • Retries, Timeouts, Abbruchkriterien und Fehlerbehandlung in AI-gestützten Abläufen
  • Workflow-Use-Cases für Zusammenfassungen, Klassifikation, Freigaben, Informationsaufbereitung und Übergaben

Integrationen, API und Developer Track

  • Tools verbinden, Aktionen auslösen und Daten in Fachsystemen aktualisieren
  • Eigene Integrationen für interne Systeme, Fachanwendungen und bestehende Prozesslandschaften
  • Unified API für Modelle, Assistants und standardisierte Zugriffsmuster
  • Agent API für Verwaltung, Konfiguration und Wissensanreicherung
  • Architekturpattern für Langdock als AI-Layer in bestehenden Systemlandschaften
  • Schnittstellen zwischen Fachbereich, Plattform-Team und Entwicklung methodisch strukturieren

Sicherheit, Datenschutz und Skalierung

  • GDPR-konforme Nutzung, SOC 2 Type II und ISO 27001 im Enterprise-Kontext einordnen
  • Governance-Regeln für Daten, Rollen, Freigaben, Modellnutzung und Verantwortlichkeiten
  • Adoption-Muster für Fachbereiche, Pilotgruppen und zentrale Plattform-Teams
  • Betriebsmodell, Monitoring, Feedbackschleifen und kontinuierliche Verbesserung
  • Entscheidungskriterien für Rollout, Skalierung und nachhaltige Verankerung von Langdock im Unternehmen

Zielgruppe & Voraussetzungen

Für wen der Kurs geeignet ist

  • Fach- und Führungskräfte aus Vertrieb, Support, HR, Engineering oder Management, die Langdock im Team produktiv einsetzen möchten
  • IT-Verantwortliche, Plattform-Teams und AI-Verantwortliche, die Enterprise-AI sicher bereitstellen und betreiben
  • Projektleiterinnen und Projektleiter für AI-Rollouts, Governance, Adoption und Prozessautomatisierung
  • Entwicklerinnen und Entwickler, Solution Architects und technische Ansprechpersonen mit Interesse an API, Agents und Integrationen

Deine Vorteile

  • Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.

  • Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.

  • Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.

  • Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.

FAQ

Was lerne ich in der Schulung „Langdock Grundkurs: Enterprise-AI sicher nutzen“?

Du lernst, zentrale Methoden im Themenfeld Langdock Grundkurs: Enterprise-AI sicher nutzen praxisnah anzuwenden, Arbeitsschritte klar zu strukturieren und Ergebnisse für berufliche Aufgaben nachvollziehbar aufzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören Langdock als Enterprise-AI-Plattform einordnen, Produktives Arbeiten mit AI Chat, Assistants für Fachbereiche erstellen, Enterprise Search und Wissensnutzung, Workflows für wiederholbare AI-Prozesse, Integrationen, API und Developer Track und Sicherheit, Datenschutz und Skalierung.

Für wen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Vertrieb, Support, HR, Engineering oder Management, die Langdock im Team produktiv einsetzen möchten, IT-Verantwortliche, Plattform-Teams und AI-Verantwortliche, die Enterprise-AI sicher bereitstellen und betreiben, Projektleiterinnen und Projektleiter für AI-Rollouts, Governance, Adoption und Prozessautomatisierung und Entwicklerinnen und Entwickler, Solution Architects und technische Ansprechpersonen mit Interesse an API, Agents und Integrationen.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?

Grundverständnis für digitale Arbeitsprozesse, Wissensarbeit und typische Unternehmensanwendungen Interesse an AI-gestützter Textarbeit, Dokumentenanalyse, Assistants und Workflow-Automatisierung Keine Programmierkenntnisse für den fachlichen Teil erforderlich Programmier- oder API-Erfahrung für den Developer Track hilfreich

Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?

Zu den Schwerpunkten gehören Langdock als Enterprise-AI-Plattform einordnen, Produktives Arbeiten mit AI Chat, Assistants für Fachbereiche erstellen, Enterprise Search und Wissensnutzung, Workflows für wiederholbare AI-Prozesse, Integrationen, API und Developer Track und Sicherheit, Datenschutz und Skalierung.

Wie praxisnah ist die Schulung?

Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Workflows für wiederholbare AI-Prozesse, Integrationen, API und Developer Track und Sicherheit, Datenschutz und Skalierung auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.

Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du setzt die zentralen Methoden des Kurses in einem strukturierten Praxisworkflow ein; Du planst Arbeitsschritte nachvollziehbar und wählst geeignete Verfahren für die jeweilige Aufgabe aus; Du erkennst typische Qualitäts- und Fehlerquellen und kannst Ergebnisse systematisch prüfen; Du bereitest Resultate so auf, dass sie im Team verständlich weiterverwendet werden können; Du überträgst die erarbeiteten Vorgehensweisen auf eigene berufliche Projekte.

Wird im Seminar auch das Thema „Enterprise Search und Wissensnutzung“ behandelt?

Ja. „Enterprise Search und Wissensnutzung“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Zugriff auf Dokumente, strukturierte Inhalte und Team-Wissen innerhalb definierter Nutzungsszenarien, Zusammenspiel von Kontextfenster, Wissensbasis, Suchergebnissen und Antwortqualität, Typische Fehlerbilder bei Wissenslücken, veralteten Dokumenten oder widersprüchlichen Quellen, Halluzinationen erkennen und durch geeignete Arbeitsmuster reduzieren und Ergebnisvalidierung mit Fachwissen, Quellenvergleich und nachvollziehbaren Prüfschritten.

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