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Schulung Souveräne KI-Strategie: LLMs, RAG und KI-Infrastruktur in Europa

Fundierte KI-Souveränitäts-Strategie für die eigene Organisation entwickeln

3 Tage / S6991
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Beschreibung

Souveräne KI ist 2026 in DACH-Unternehmen vom abstrakten Diskussions-Thema zur strategischen und regulatorischen Notwendigkeit geworden. EU-AI-Act ab 2. August 2026 verpflichtet zu Transparenz, Risikoklassifizierung und Dokumentation. DSGVO mit automatisierten Entscheidungen und Datenminimierungs-Prinzipien grenzt KI-Einsatz ein. Branchen-spezifische Anforderungen verschärfen die Lage. Die politische Diskussion über Europas KI-Souveränität angesichts der dominierenden US-Position bekommt mit der wachsenden chinesischen Konkurrenz eine neue Dimension.
Die Plattform-Landschaft hat sich entsprechend ausdifferenziert: US-Marktführer (OpenAI, Anthropic, Google, Meta) bieten technologische Spitzenleistungen mit Souveränitäts-Fragezeichen. Chinesische Open-Weight-Modelle haben mit DeepSeek V4 (Release 24. April 2026, 1,6 Billionen Parameter MoE, 1-Million-Token-Kontextfenster, MIT-Lizenz) erstmals frontier-nahe Performance bei vollständiger Self-Hostbarkeit erreicht - mit deutlichen Souveränitäts-Tradeoffs bei API-Nutzung. Europäische Alternativen (Mistral aus Frankreich, Aleph Alpha aus Deutschland) holen technologisch auf und bieten Souveränitäts-Vorteile.
Hosting-Optionen reichen von Azure OpenAI mit EU Data Boundary über AWS Bedrock mit EU-Region , Mistral La Plateforme , IONOS AI Foundation Services bis zum Self-hosted Frontier-LLM auf eigener GPU-Infrastruktur mit Ollama, vLLM oder NVIDIA NIM. Mit DeepSeek V4 ist Self-Hosting nicht mehr nur Souveränitäts-Wahl mit Performance-Kompromiss, sondern auch eine Performance-Wahl.
Für IT-Leitungen, KI-Architekten und Compliance-Verantwortliche stellt sich nicht mehr die Frage ob , sondern wie souveräne KI-Strategien entwickelt werden - und welche Plattform für welchen Use Case der richtige Pfad ist. Dieses Drei-Tage-Seminar vermittelt die strategische Entscheidungs-Grundlage, ohne in Hands-on-Tool-Konfiguration zu verfallen.


Erweitern Sie Ihr Wissen mit einem weiteren KI Training.

Schulungsziel

Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis der regulatorischen Treiber (EU-AI-Act ab 2. August 2026, DSGVO mit automatisierten Entscheidungen, Branchen-Spezifika), der Beherrschung der vier Souveränitäts-Dimensionen (Modell-, Inferenz-, Daten-Lern-, Werte-Souveränität), der Routine in der LLM-Landschaft 2026 mit US-Marktführern, DeepSeek V4 als zentralem Open-Weight-Frontier-Modell mit klarem Souveränitäts- und Bias-Profil, weiteren Open-Weight-Optionen (Llama, Mistral, Qwen) und europäischen Alternativen (Mistral, Aleph Alpha), einer realistischen Plattform-Auswahl-Matrix (SaaS-LLM mit EU-Hosting, Sovereign-Cloud-AI, EU-Inference-Anbieter für Open-Weight-Modelle, Self-hosted mit Ollama, vLLM, NVIDIA NIM), den RAG-Architektur-Patterns mit europäischen Vektordatenbanken (Qdrant, Weaviate, pgvector), den Migrations-Pfaden vom US-LLM zum souveränen Stack, branchen-spezifischen Souveränitäts-Patterns für Banken, öffentlichen Sektor, Gesundheit, Industrie, Verteidigung und Mittelstand sowie einer 18-Monats-Roadmap mit Quick Wins, Stakeholder-Plan, KPI-Set und klarer Modell-Auswahl-Disziplin pro Workload-Kategorie - einsetzbar als strategische Grundlage für KI-Souveränitäts-Entscheidungen in der eigenen Organisation.

Details

Inhalt

Tag 1: Regulatorik, Souveränitäts-Dimensionen und LLM-Landschaft
1. Regulatorische Treiber 2026: EU-AI-Act, DSGVO und Branchen-Spezifika
  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
  • EU-AI-Act seit 2. August 2026: Transparenz-Pflichten, Risikoklassifizierung (verboten, hochrisiko, begrenztes Risiko, minimales Risiko), Foundation-Model-Anforderungen.
  • Hochrisiko-Use-Cases mit Audit-Pflichten: HR, Bildung, Strafverfolgung, kritische Infrastrukturen.
  • DSGVO und automatisierte Entscheidungen: Art. 22 DSGVO, Recht auf Erklärung, Datenminimierung im Training.
  • Branchen-spezifische Vorgaben: BAFIN für Finanz-KI, Medizinprodukteverordnung MDR für Medizin-KI, BSI-Anforderungen für KRITIS-KI, KHZG für Gesundheits-KI.
  • Verbotene Praktiken nach EU-AI-Act: Social Scoring, manipulative KI, biometrische Echtzeit-Identifikation in öffentlichen Räumen.
  • Übergangsfristen und Stufen: Foundation Model-Pflichten, weitere Stufen bis August 2027.
  • Spezifische Aspekte chinesischer Modelle: regulatorische Diskussion über Foundation Models aus Drittstaaten, mögliche EU-Auflagen für Hochrisiko-Anwendungen.
  • Anti-Patterns: angenommene EU-Compliance ohne Bewertung, US-LLM ohne EU-Hosting für sensitive Use Cases, Direkt-Nutzung chinesischer APIs ohne Compliance-Bewertung.
  • Praxis-Übung: Eigene KI-Compliance-Bestandsaufnahme - fünf zentrale KI-Use-Cases identifizieren, jeweils nach EU-AI-Act-Risikoklasse einordnen, Compliance-Lücken benennen, Übergangsfristen dokumentieren.
2. Vier Souveränitäts-Dimensionen bei KI
  • Modell-Souveränität : wer trainiert, mit welchen Daten, nach welchen Werten - Modell als kulturelles Artefakt.
  • Inferenz-Souveränität : wo läuft die Berechnung physisch, welche Hardware, welche Region, welcher Betreiber.
  • Daten-Lern-Souveränität : was passiert mit Anwender-Eingaben, wird Training fortgesetzt, mit wem werden Daten geteilt.
  • Werte- und Bias-Souveränität : welche Werte sind im Modell verankert, welche kulturellen Prägungen, welche Schlagseiten - besonders relevant bei chinesischen Modellen.
  • Souveränitäts-Stufen: keine Souveränität, Daten-Souveränität, Inferenz-Souveränität, Modell-Souveränität, vollständige Souveränität.
  • Realistische Erwartungs-Setzung: vollständige Souveränität ist möglich, aber teuer und mit Funktions-Tradeoffs verbunden.
  • Auswahl-Matrix: pro Workload-Kategorie die nötige Souveränitäts-Stufe definieren.
  • Praxis-Übung: Souveränitäts-Matrix für die eigene Organisation - pro Workload-Kategorie (interne Recherche, Kunden-Chatbot, Hochrisiko-Entscheidung, Personen-Daten-Verarbeitung) die nötige Souveränitäts-Stufe pro Dimension festlegen.
3. LLM-Landschaft 2026: US-Marktführer
  • OpenAI : GPT-5, GPT-5.5 und Nachfolger; Stärken bei Reasoning, breite Funktionalität, Marktführer-Position; Souveränitäts-Optionen: Azure OpenAI mit EU Data Boundary, OpenAI Enterprise.
  • Anthropic : Claude Opus 4.7, Sonnet, Haiku; Stärken bei Schreibqualität, Sicherheit, Claude Constitutional AI-Ansatz; Souveränitäts-Optionen: AWS Bedrock EU, Anthropic API mit Datenschutz-Garantien.
  • Google : Gemini 3.x, Gemini Flash; Stärken bei Multimodalität, lange Kontextfenster; Souveränitäts-Optionen: Google Vertex AI mit EU-Hosting.
  • Meta : Llama 4 als Open-Weight-Familie; technologisch hinter den Top-Closed-Modellen, aber stark als Self-Hosting-Basis.
  • Auswahl-Kriterien: Reasoning-Stärke, Multilingualität (insbesondere Deutsch), Kontextfenster-Grösse, Pricing, Souveränitäts-Optionen, Lizenz-Bedingungen.
  • Realistische Einordnung: US-Modelle führen technologisch in Spitzen-Reasoning, sind aber teurer und in der Souveränitäts-Tiefe begrenzt.
  • Praxis-Übung: US-Modell-Auswahl-Matrix für drei Beispiel-Workloads - Reasoning-Stärke, Pricing, Souveränitäts-Tiefe pro Modell und Workload bewerten.
Tag 2: Open-Weight-Frontier-Modelle, europäische Alternativen und Plattform-Optionen
4. Open-Weight-Frontier-Modelle: DeepSeek V4 als zentraler Player
  • DeepSeek V4 (Release 24. April 2026): 1,6 Billionen Parameter MoE-Architektur (V4-Pro) mit 49 Milliarden aktiven Parametern, 1-Million-Token-Kontextfenster, MIT-Lizenz; V4-Flash mit 284 Milliarden Parametern als kleinere Variante.
  • Technologische Stärken: nähert sich GPT-5.5 und Claude Opus 4.7 auf vielen Benchmarks an, deutlich niedrigere Inferenz-Kosten (~10-13× günstiger), bewusst Multi-Vendor-fähige Hardware (NVIDIA, AMD, Huawei Ascend).
  • Lizenz-Modell: MIT-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung, Self-Hosting, Fine-Tuning ohne Lizenz-Aufpreis.
  • Souveränitäts-Tradeoffs: 
    • Bei Self-Hosting : volle Kontrolle, hohe Souveränitäts-Tiefe, aber Hardware-Investment und Skill-Bedarf.
    • Bei API-Nutzung über DeepSeek-API : Daten fliessen nach China, DSGVO-Compliance schwierig, Auftragsverarbeitungs-Verträge problematisch.
    • Bei API-Nutzung über EU-Reseller : AtlasCloud, Hugging Face EU-Inference, Together AI, Fireworks - Daten bleiben in EU, aber Modell-Bias bleibt unverändert.
  • Werte- und Bias-Risiken: chinesische Trainings-Daten und Filter, politische Themen mit Verzerrung, historische Ereignisse mit ideologischer Prägung - relevant für Use Cases mit politischer Sensitivität.
  • IP-Streit mit Anthropic: laufend, könnte Vermarktungs-Restriktionen auslösen.
  • Llama (Meta) als Open-Weight-Alternative: technologisch hinter V4, aber etablierter, weniger geopolitische Aufladung; Llama 4 als aktueller Stand.
  • Qwen (Alibaba), Yi, Kimi K2.6 als weitere chinesische Open-Weight-Optionen.
  • Phi (Microsoft) und kleinere Open-Weight-Modelle für Edge- und Spezial-Use-Cases.
  • Hardware-Anforderungen für Self-Hosting: 
    • DeepSeek V4-Flash: ~4× NVIDIA H200 oder vergleichbare GPUs (machbar für Mittelstand)
    • DeepSeek V4-Pro: ~8× H200 plus Memory (Konzern-Setup)
    • Llama 4-Modelle: deutlich niedrigere Anforderungen, gut für Edge.
  • Auswahl-Logik: wann DeepSeek V4 sinnvoll, wann Llama oder Mistral besser, wann ein US-SaaS bevorzugt.
  • Praxis-Übung: Open-Weight-Auswahl-Matrix für drei Beispiel-Workloads (Code-Generierung, Dokumenten-Analyse mit langem Kontext, politisch sensible Recherche) - DeepSeek V4-Pro, V4-Flash, Llama 4 und Mistral Open-Weight gegen Souveränitäts-, Performance- und Bias-Kriterien bewerten.
5. Europäische Alternativen: Mistral, Aleph Alpha und SiloAI
  • Mistral (französisch): Mistral Large, Mistral Small, Codestral, Pixtral; weltweit konkurrenzfähig, Open-Weight-Optionen, Mistral La Plateforme als EU-gehoster SaaS-Service; Stärken: Multilingualität, EU-Souveränität, kommerziell sinnvoll lizenziert.
  • Aleph Alpha (deutsch): Pareto-AI-Initiative mit fokussierten Modellen für Wirtschaft und Verwaltung; Schwerpunkt auf Erklärbarkeit, Interpretierbarkeit, Compliance; spezifisch für DACH-öffentlichen Sektor positioniert.
  • SiloAI (finnisch, von AMD übernommen): Forschungs-Modelle, Schwerpunkt auf europäische Sprachen.
  • Realistische Einordnung: europäische Modelle haben technologisch noch Rückstand zu US-Top-Modellen und DeepSeek V4-Pro, sind aber für viele produktive Use Cases ausreichend und souveränitätsstark.
  • Marketing- und politisches Momentum: Mistral als EU-AI-Champion, Aleph Alpha mit Pareto-AI-Initiative, beide mit hoher politischer Sichtbarkeit in DACH.
  • Vergleich Mistral vs. DeepSeek V4: Souveränität klar Mistral, Performance leicht DeepSeek, Pricing ähnlich - die Wahl ist oft eine Werte-Entscheidung.
  • Praxis-Übung: Europäisches-Modell-Setup für eine Beispiel-Behörde skizzieren - Mistral La Plateforme oder Aleph Alpha PhariaAssistant als Backend, Use Cases definieren, Vergleich mit DeepSeek V4-Self-Hosting.
6. Plattform-Optionen: vom SaaS-LLM bis zum Self-hosted-Setup
  • SaaS-LLM mit EU-Hosting : 
    • Azure OpenAI Service mit EU Data Boundary
    • AWS Bedrock mit EU-Region inkl. Anthropic Claude und Mistral
    • Google Vertex AI mit EU-Hosting
    • Mistral La Plateforme (französisch, EU-Hosting)
  • Sovereign-Cloud-AI : 
    • IONOS AI Foundation Services (deutsch, BSI-C5)
    • OVHcloud AI Endpoints (französisch)
    • Open Telekom Cloud AI Services (T-Systems)
    • StackIT AI Services (im Aufbau)
  • EU-Inference-Anbieter für Open-Weight-Modelle inkl. DeepSeek V4 : 
    • AtlasCloud als spezialisierter DeepSeek-Hosting-Service
    • Hugging Face Inference Endpoints mit EU-Region
    • Together AI, Fireworks AI mit EU-Region-Optionen
  • Self-hosted Open-Weight-Modelle : 
    • Ollama: einfaches Self-hosting für kleinere Modelle, gut für Pilot-Phasen
    • vLLM: produktiver Inferenz-Server mit hoher Performance, V4-tauglich
    • NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices): Enterprise-Container mit optimierten Modellen, V4-Container verfügbar
    • Hugging Face Text Generation Inference (TGI)
    • llama.cpp für Edge-Setups
  • Hardware-Optionen: NVIDIA H100/H200, AMD MI300X, Huawei Ascend 910B, eigene GPU-Cluster vs. GPU-as-a-Service.
  • Kosten-Vergleich: SaaS-API-Calls vs. dedizierte Cloud-GPU vs. Self-hosted-Cluster - realistische Schwellwerte über 3-Jahres-Horizont.
  • Latenz, Verfügbarkeit, Skalierung: was geht besser bei welcher Variante.
  • Anti-Patterns: Self-hosting ohne Skalierungs-Plan, EU-Hosting-Etikett ohne tatsächliche Datenresidenz, fehlende Failover-Strategie, DeepSeek-V4-Direct-API ohne Compliance-Bewertung.
  • Praxis-Übung: Plattform-Auswahl-Matrix für die eigene Organisation - sechs Plattform-Typen (US-SaaS, EU-Sovereign-SaaS, EU-Inference für Open-Weight, Self-hosted DeepSeek V4, Self-hosted Llama oder Mistral, Hybrid-Mix) gegen sieben Auswahl-Kriterien bewerten.
Tag 3: RAG-Architektur, Branchen-Patterns und Roadmap
7. RAG-Architektur souverän umgesetzt
  • RAG-Konzept (Retrieval-Augmented Generation) im Überblick: warum RAG die wichtigste Architektur-Pattern für Unternehmens-KI ist.
  • Komponenten einer RAG-Architektur: Embedding-Modell, Vektordatenbank, Retrieval-Logik, Re-Ranker, LLM für Generation.
  • Embedding-Modelle souverän: Open-Source-Embeddings (BGE, E5, GTE), europäische Anbieter, Self-hosted vs. SaaS.
  • Vektordatenbanken : 
    • Open-Source und EU-hostbar: Qdrant (deutsch), Weaviate (niederländisch), Milvus, Chroma, pgvector
    • SaaS mit EU-Region: Pinecone (US, EU-Region verfügbar), Elasticsearch
    • Datenresidenz-Aspekte: wo werden Embeddings gespeichert, wo erfolgt Retrieval.
  • Hybrid-Patterns: SaaS-LLM für Generation, Self-hosted-Komponenten für sensiblen Daten-Index; oder DeepSeek V4 self-hosted für Generation, EU-SaaS-Embeddings.
  • 1-Million-Kontextfenster-Effekt mit DeepSeek V4: für viele Use Cases reduziert sich RAG-Komplexität, weil längere Dokumente direkt in den Kontext passen - das verändert RAG-Architektur-Strategien.
  • Datenschutz-Patterns: Anonymisierung vor Embedding, Zugriffskontrolle pro Dokument, Audit-Trail.
  • Re-Ranking für höhere Antwort-Qualität: Cross-Encoder, BM25-Kombination.
  • Tools und Frameworks: LangChain, LlamaIndex, Haystack (deutsch), custom-built.
  • Praxis-Übung: RAG-Architektur für einen Beispiel-Use-Case (interner Wissens-Bot für eine Behörde mit Personenbezug-sensitivem Datenbestand) skizzieren - Komponenten-Auswahl mit Souveränitäts-Begründung, Datenfluss-Diagramm, Compliance-Aspekte; Vergleichs-Variante mit DeepSeek V4 1M-Kontextfenster und reduzierter RAG-Komplexität entwerfen.
8. Architektur-Patterns und Hybrid-Strategien
  • Pattern 1: SaaS-LLM mit EU-Hosting - schnelle Einführung, geringe Souveränitäts-Tiefe, hohe Skalierbarkeit.
  • Pattern 2: Sovereign-Cloud-LLM - mittlere Souveränität, mittlere Skalierbarkeit, guter Compliance-Stand.
  • Pattern 3: Self-hosted Open-Weight (Llama, Mistral) - hohe Souveränität, moderate Performance, etabliert.
  • Pattern 4: Self-hosted DeepSeek V4 - hohe Souveränität, hohe Performance, aber Bias-Aspekte und Hardware-Investment.
  • Pattern 5: Hybrid-Setup - sensitive Workloads self-hosted, skalierende Workloads SaaS, RAG-Komponenten meist on-premises oder Sovereign-Cloud.
  • Pattern 6: Multi-LLM-Strategie - verschiedene Modelle für verschiedene Use Cases, Provider-Diversifikation.
  • Workload-Klassifizierung als Strategie-Grundlage: was bleibt bei US-LLM, was wandert in EU-Hosting, was self-hosted, was bekommt DeepSeek V4.
  • Datenklassifikations-Modelle: BSI-Schutzbedarfsstufen für KI, Personenbezug-Disziplin, Sensitivitäts-Stufen.
  • Risiko-Bewertung: Datenabflussrisiko, Lock-in-Risiko, Modell-Verfügbarkeits-Risiko, Performance-Risiko, geopolitisches Risiko bei chinesischen Modellen.
  • Cloud-Exit für KI: Modell-Wechsel-Patterns, Prompt-Portabilität, Fine-Tuning-Lock-in.
  • Anti-Patterns: All-In-Cloud-LLM ohne Souveränitäts-Bewertung, Self-hosting ohne ROI-Rechnung, fehlende Workload-Klassifizierung, DeepSeek V4-Direct-API ohne Compliance-Disziplin.
  • Praxis-Übung: Eigene KI-Workload-Landschaft klassifizieren - die zehn wichtigsten KI-Use-Cases gegen Datenklassifikation und Souveränitäts-Anforderungen mappen, Pattern-Empfehlung pro Workload mit klarer Begründung pro Modell-Wahl.
9. Branchen-spezifische Souveränitäts-Patterns
  • Banken und Versicherungen (DORA, BAFIN) : Risiko-Bewertung mit KI, Kundenkommunikation, regulatorische KI-Pflichten; chinesische Modelle wegen BAFIN-Anforderungen schwierig; typische Architektur: Sovereign-Cloud-LLM für sensible Daten, EU-gehostetes SaaS-LLM für Standard-Use-Cases, Self-hosted Llama oder Mistral für Hochsicherheits-Workloads.
  • Öffentlicher Sektor (BSI C5, OZG) : Bürger-Bots, interne Recherche, Verwaltungs-Verfahren-Unterstützung; chinesische Modelle bei Standard-Workloads diskutabel, bei Hochrisiko strikt zu vermeiden; typische Architektur: Mistral La Plateforme oder IONOS AI Foundation Services, oft kombiniert mit Self-hosted Embedding und Vektor-DB.
  • Krankenhäuser und Gesundheits-IT (KHZG, MDR) : Patientendaten-Sensitivität, hochregulierte Anwendungen; typische Architektur: Self-hosted Open-Weight für sensible Daten (Llama oder Mistral, ggf. DeepSeek V4-Flash), SaaS für nicht-personenbezogene Use Cases, strenge Audit-Trails.
  • Industrie und Energieversorger (KRITIS, NIS-2) : OT-Sicherheit, Anlagen-Diagnose, Wartungs-Optimierung, Code-Generierung; DeepSeek V4 attraktiv für Code-Generierung und technische Recherche, problematisch für Strategie-Themen mit politischer Sensitivität.
  • Verteidigungs-IT und Sicherheitsbehörden : höchste Souveränitäts-Anforderungen, chinesische Modelle ausgeschlossen, oft Self-hosted Mistral oder Aleph Alpha mit Sovereign-Cloud-Anbindung.
  • Mittelstand allgemein : pragmatische Hybrid-Strategien, Microsoft-Copilot-Bestand als Anker, DeepSeek V4 für klar definierte technische Use Cases mit niedrigem Sensitivitäts-Profil.
  • Praxis-Übung: Branchen-spezifischen Souveränitäts-Roadmap für die eigene Organisation entwickeln - regulatorische Pflichten, geeignete Plattformen, Migrations-Sequenz, Quick Wins, klare Ausschluss-Kriterien für bestimmte Modell-Familien.
10. Migrations-Strategie und Roadmap
  • Migrations-Pfade: vom US-LLM zum souveränen Stack, schrittweise statt Big Bang.
  • Quick Wins identifizieren: drei sichtbare Use Cases mit überschaubarem Aufwand und hoher Strategie-Sichtbarkeit.
  • Skill-Aufbau: KI-Architekten, MLOps-Engineers, Compliance-Experten - Make-vs-Buy für Talent.
  • TCO-Vergleich: SaaS-LLM-API-Kosten vs. Sovereign-Cloud-Hosting vs. Self-hosted-Cluster (inkl. DeepSeek V4-Cluster für Konzern-Setups) über 3-Jahres-Horizont.
  • Stakeholder-Management: Geschäftsführung, IT-Leitung, KI-Champions, Compliance, Betriebsrat.
  • KPIs für KI-Souveränität: Anteil sovereign hosted KI-Workloads, Compliance-Erfüllungs-Quote, Modell-Diversifikation, Cloud-Exit-Bereitschaft, EU-AI-Act-Klassifizierung-Coverage, geopolitisches Risiko-Profil.
  • Change-Management: Mitarbeiter-Akzeptanz, Tool-Wechsel-Disziplin, Prompt-Library-Migration.
  • Lernpfad nach diesem Seminar: Hands-on-Vertiefung in Self-hosted Frontier-LLMs (geplantes Seminar mit DeepSeek V4 als Schwerpunkt), RAG-Implementation-Vertiefung, Mistral-Vertiefung, Confidential Computing für KI, EU-AI-Act-Praxis.
  • Praxis-Übung: Eigene KI-Souveränitäts-Strategie in zwölf Kernpunkten formulieren - aktuelle Position, Zielposition in 18 Monaten, drei Quick Wins für Q3 2026, Stakeholder-Plan, KPI-Set, Risiko-Liste mit drei Mitigations-Strategien, klare Modell-Auswahl-Disziplin pro Workload-Kategorie; Skill-Aufbau-Plan für das Team skizzieren.

  • IT-Leitungen und CIOs: Die unter EU-AI-Act und DSGVO eine souveräne KI-Strategie entwickeln müssen, ohne KI-Produktivität zu opfern.
  • KI-Architektinnen und Solution Architects: Die zwischen US-Marktführern, chinesischen Open-Weight-Modellen, europäischen Alternativen und Self-hosted-Setups vermitteln und Plattform-Entscheidungen treffen.
  • Compliance- und Datenschutz-Verantwortliche: Die KI-Strategie nach EU-AI-Act, DSGVO, BSI-Anforderungen und branchen-spezifischen Vorgaben beurteilen.
  • Strategische Berater im DACH-Raum: Die Mittelstand und öffentlichen Sektor bei KI-Souveränitäts-Entscheidungen begleiten.
Voraussetzungen: KI-Grundlagen-Verständnis (Berührung mit ChatGPT, Claude oder Microsoft Copilot, idealerweise produktiver Einsatz im Unternehmen). Verständnis von DSGVO und Compliance-Anforderungen. Cloud-Grundlagen (mindestens Berührung mit AWS, Azure oder Google Cloud) sind hilfreich. Kein Hands-on-Programmier-Wissen nötig - das Seminar ist strategisch-konzeptionell. Idealerweise vorheriger Besuch des Strategie-Seminars Souveräne Cloud-Strategie als komplementäre Vorstufe.


In Präsenz
Online
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC.

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF.


In Präsenz
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Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.
(Nicht mit anderen Rabatten kombinierbar.)

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet - auch bei Seminaren inkl. Prüfungsgebühr.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige

Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen.

Ausführliche Informationen dazu finden Sie hier.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu.

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Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

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TerminOrtPreis
22.09.-24.09.2026
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.030,00
Köln / Online 2.030,00 Buchen Vormerken
23.11.-25.11.2026
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.030,00
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2027
08.02.-10.02.2027
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Die Seminare der GFU finden in angenehmer Atmosphäre statt und sind perfekt organisiert. Profitieren Sie von dem Rundum-Service der GFU!

Shuttle-Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Kostenfreies Storno

Stornierung bei offenen Seminaren kostenfrei bis einen Tag vor Schulungsbeginn.

Technik-Support

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