Prüfungsanleitung: AI-Native-Foundations-Prüfung – AI-Native Foundations Professional

Agentische KI verstehen; die Bedeutung eines agentischen KI-Ansatzes verstehen.

Die verschiedenen gängigen Fachbegriffe der KI definieren.

Fünf Stufen der KI beschreiben: regelbasierte Automatisierung, intelligente Automatisierung, agentische Workflows, halbautomatische Agenten, vollautonome Agenten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) beschreiben: Das Konzept von RAG und dessen Rolle bei der Verbesserung von KI-Modellantworten durch die Einbindung externen Wissens erläutern.

Gängige KI-Terminologie verstehen: Häufig verwendete Begriffe der KI einsetzen, definieren und erklären können.

Composite AI verstehen: Verstehen, wie die Kombination mehrerer KI-Methoden (z. B. maschinelles Lernen, regelbasierte Systeme und LLMs) zu präziseren und robusteren Lösungen führen kann als die Anwendung einer einzelnen Methode.

Arbeitsweise und Fähigkeiten von KI-Agenten verstehen: Funktion, Architektur und potenzielle Anwendungsbereiche von KI-Agenten erklären.

Einsatz von generativer KI verstehen: Verstehen, was ein LLM und was generative KI ist.

Das Konzept der Erstellung individueller GPTs und CoPilots verstehen.

Den Unterschied zwischen einem LLM und einem KI-Agenten verstehen.

Prinzipien der verantwortungsvollen KI anwenden: Ethische Überlegungen und bewährte Methoden zum Einsatz von KI, um Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht sicherzustellen.

Frameworks zur ethischen Entscheidungsfindung für KI: Verständnis spezifischer Frameworks oder Methoden vertiefen, um ethische Dilemmas bei der Entwicklung und dem Deployment von KI zu bewältigen.

Allgemeine bewährte Methoden bezüglich KI-Sicherheit, darunter empfohlene Vorgehensweisen und zu vermeidende Fehler, erklären.

Datenschutz und Sicherheit in Bezug auf KI verstehen: Mehr über Daten-Governance, Anonymisierungsmethoden und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder dem CCPA beim Einsatz von KI erfahren.

Fähigkeit, effektive Prompts für das Generieren von Bildern und Videos zu entwickeln

Fähigkeit zum Formulieren von RAG-basierten Prompts

Anwendung der Erfolgsfaktoren auf Ihre spezifische Rolle, indem Sie einen konkreten Mikro-Plan für die sofortige Implementierung erstellen: Individuellen Plan entwickeln, um die AI-Native-Erfolgsfaktoren in den Arbeitsalltag zu integrieren.

Prägnante Zusammenfassung einer KI-Gelegenheit erstellen und diese mit einer relevanten Herausforderung oder einem Ziel bei Ihrer Arbeit verknüpfen: Das Potenzial von KI-Lösungen zur Erfüllung spezifischer Geschäftsbedürfnisse klar kommunizieren.

Effektive Prompts zum Erstellen von Text formulieren: Prompts erstellen und optimieren, um von KI-Modellen gewünschte und präzise Antworten zu erhalten.

KI-gestützte Workflows erstellen, die menschliches Urteilsvermögen mit geeigneten KI-Optimierungen kombinieren: Effiziente Prozesse erstellen, die KI-Tools nutzen und gleichzeitig menschliche Aufsicht und Entscheidungsfindung sicherstellen.

Mit KI starke Fragen generieren, um verborgene Projektrisiken aufzudecken: KI nutzen, um Fragen zu formulieren, die unerwartete Risiken in Projekten aufdecken.

KI nutzen, um schwieriges Feedback in produktive Fragen zu verwandeln: KI gezielt einsetzen, um herausforderndes Feedback in konstruktive Fragestellungen umzuwandeln.

Die vier EDGE-Kräfte (exponentiell, disruptiv, generativ, emergent) sowie AI-Native in verständlichen Geschäftskontexten erläutern: Zentrale KI-Konzepte und deren geschäftliche Relevanz auf nachvollziehbare Weise erklären.

KI-Anwendungsfälle als stabil, sich entwickelnd oder Grenzbereich klassifizieren: KI-Anwendungen entsprechend ihrem Reifegrad und ihrem Potenzial für zukünftige Entwicklung einstufen.

Zwischen grundlegenden KI-Lösungsmustern unterscheiden, um Teams dabei zu unterstützen, den praktischsten Ansatz auszuwählen: Teams bei der Auswahl geeigneter KI-Lösungen für spezifische Problemstellungen anleiten.

KI-Konzepte und ihre Kompromisse in eine klare Geschäftssprache übersetzen: Die Lücke zwischen technischen KI-Details und geschäftlichen Auswirkungen überbrücken.

Geschäftsbedürfnisse in eine realistische KI-Lösung übersetzen: Organisatorische Anforderungen in praktische KI- und Daten-Implementierungspläne umwandeln.

Auswahl und Management von Anbietern für KI-Lösungen: Verstehen, wie KI-Tools und -Dienstleistungen von Drittanbietern bewertet, ausgewählt und verwaltet werden können.