Die Workshop-Reihe „AI by NWBC“ begleitet Unternehmen Schritt für Schritt von den KI-Grundlagen bis zur konkreten Umsetzung. Workshop I vermittelt ein fundiertes Verständnis moderner KI-Modelle, ihrer Funktionsweise und Einsatzgrenzen. Workshop II fokussiert die strukturierte Identifikation, Bewertung und Priorisierung relevanter KI-Use-Cases im eigenen Unternehmen. Workshop III zeigt praxisnah, wie KI produktiv in ELO-Workflows, Dokumentenprozesse und bestehende Systemlandschaften integriert wird – inklusive Prompting, Compliance-Einordnung und messbarer Mehrwerte.
AI BASICS by NWBC
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AI SCOPING by NWBC
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AI INTEGRATION by NWBC
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Schwerpunkte
- Der kompakte Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz:
- Fundament für das Verständnis moderner AI-Modelle und ihrer Funktionsweise
- Vermittlung praxisrelevanter Grundlagen für den produktiven AI-Einsatz im Unternehmen
- Praktisches Verständnis dafür, wie AI sinnvoll in Unternehmensprozessen eingesetzt wird
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Schwerpunkte
- KI-Potenziale im Unternehmen identifizieren und bewerten:
- Systematische Identifikation und Bewertung von AI-Potenzialen im Unternehmen
- Strukturierte Entscheidungsgrundlage für zukünftige AI-Projekte schaffen
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Schwerpunkte
- Intelligente Automatisierung im Dokumentenmanagement:
- Praktische Einführung in die Einbindung von AI in bestehende Unternehmensprozesse
- Verständnis vermitteln, wie AI im Zusammenspiel mit ELO und anderen Systemen produktiv eingesetzt werden kann
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Ziele
- Verständnis entwickeln, wie moderne AI-Modelle arbeiten und wie sie trainiert werden
- Fähigkeit aufbauen, AI-Anwendungsfälle realistisch einzuschätzen
- Sicherheit gewinnen im Umgang mit AI-Ausgaben (kritisches Hinterfragen, Halluzinationen erkennen)
- Klarheit erlangen über Kostenmodelle, Token-Abrechnung und technische Limitierungen
- Überblick erhalten, wo AI in Unternehmensprozessen messbare Mehrwerte erzeugt (z. B. Finanzbuchhaltung, Rechnungswesen, Vertragsmanagement, Wissensmanagement)
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Ziele
- Relevante AI-Use-Cases im eigenen Unternehmen erkennen und eingrenzen Verständnis entwickeln, welche Prozesse besonders von AI profitieren
- Fähigkeit aufbauen, AI-Potenziale nach Nutzen, Aufwand und Risiko zu bewerten
- Klare Entscheidungsgrundlage erhalten, welche AI-Themen weiterverfolgt werden sollen
- Anforderungen und Erwartungen an AI strukturiert erfassen und einordnen
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Ziele
- Verstehen, wie AI direkt in ELO-Prozesse, Workflows und Dokumentenabläufe integriert werden kann
- Erkennen, welche bestehenden ELO-Prozesse (z. B. Eingangsrechnungen, Verträge, Posteingang) durch AI messbar beschleunigt werden
- Erlernen, wie man praxistaugliche Prompts für ELO-Module erstellt und standardisiert
- Risiken und Complience-Anforderungen im Zusammenspiel zwischen AI-Systemen und ELO richtig einordnen
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Inhalte
- Struktur und Funktionsweise großer AI-Modelle (LLMs)
- Grundlagen: Prompting, Kontext, Modellverhalten
- Typische Fehler und wie man sie korrigiert
- Beispiele für AI-Einsatz in administrativen, dokumentenbasierten und analytischen Tätigkeiten
- Überblick über Tools und Plattformen, die im Unternehmenskontext relevant sind
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Inhalte
- Eingrenzung der relevanten Unternehmensprozesse
- Identifikation repetitiver und zeitintensiver Tätigkeiten
- Abfrage vorhandener AI-Use-Cases und Anforderungen der Teilnehmer
- Bewertung potenzieller Use-Cases (Nutzen, Aufwand, Risiko, Machbarkeit)
- Definition eines initialen Stakeholder-Kreises
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Inhalte
- Analyse der definierten Use-Cases aus Tag 2 und Überführung in konkrete ELO-Szenarien
- Entwicklung praxistauglicher Prompts für typische ELO-Prozesse und Module
- Nutzung der ELO 25 AI-Komponenten (AI Metadata Layer, Document AI, KI-Assistent)
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