Ihre Vorteile - was uns unterscheidet:
4,8In diesem halbtägigen Deep-Dive-Modul arbeiten Sie Online LIVE gemeinsam mit dem Trainer und maximal 11 weiteren Teilnehmenden daran, Safety- und Quality-Gates direkt in die Entscheidungskette Ihrer Agenten einzubauen. Sie lernen, Evals so zu designen, dass reale Produktionsrisiken sichtbar werden – statt sich auf gute Benchmark-Werte zu verlassen – und Compliance-Entscheidungen wie „Echtdaten oder Demo-Daten?” reproduzierbar zu treffen.
Das Modul ist Teil der 4-teiligen Deep-Dive-Reihe „Agentic AI im Produktivalltag”, aber vollständig eigenständig buchbar. Sie verlassen die Session mit einer anwendbaren Safety-Gate-Map für Ihren Delivery-Prozess und einem Mini-Eval-Set für die kritischsten Fehlerszenarien aus Ihrem Umfeld.
Hinweis: Regulatorische Anforderungen wie der EU AI Act werden in diesem Modul bewusst nur angerissen, soweit sie die Safety- und Compliance-Gates betreffen.
Für eine fundierte Vertiefung bieten wir eigene, weiterführende Trainings rund um den EU AI Act und KI-Governance an, an die dieses Modul anschlussfähig ist – etwa KI-Beauftragter – Schulung zu Aufgaben, Rollen & EU AI Act oder KI-Kompetenz für Unternehmen und Organisationen – Sicherheit & EU AI Act.
So profitieren Sie von diesem Training in Ihrem Arbeitsalltag:
Stellen Sie sich vor, Ihr Agent gibt eine plausible, aber fachlich falsche Antwort – ohne jedes Warnsignal, und niemand bemerkt es, bevor der Fehler beim Kunden ankommt. Nach diesem Training verfügen Sie über Gate-Kriterien, die genau solche Fälle vor der Auslieferung abfangen.
Oder: Ihr Team muss spontan entscheiden, ob personenbezogene Daten in einer Demo gezeigt werden dürfen – und trifft diese Entscheidung von Fall zu Fall, ohne dokumentierte Begründung. Im Training entwickeln Sie dafür eine reproduzierbare Compliance-Regel, die diese Entscheidung nicht mehr von der zufällig anwesenden Person abhängig macht.
Der Effekt: Qualität entsteht nicht mehr erst im nachgelagerten Review, sondern durch klare, dokumentierte Gates im laufenden Agentenprozess selbst – nachvollziehbar für Fachbereiche, Auditoren und Ihr eigenes Team.
Keine Compliance-Vorlesung, kein Foliensatz zu Richtlinien. Der Trainer moderiert entlang der realen Fälle der Teilnehmenden und arbeitet direkt am Artefakt. Kleingruppe (max. 12 Teilnehmende).
Was das Training nicht ist: eine allgemeine AI-Safety- oder EU-AI-Act-Compliance-Schulung auf Richtlinienebene (siehe Hinweis oben). Hier geht es um die technische Umsetzung von Safety und Qualität im Agenten selbst.
Grundverständnis moderner AI-Workflows und Software-Delivery. Das Modul ist unabhängig von den anderen Modulen der Reihe buchbar und durchführbar; Vorkenntnisse aus anderen Modulen der Reihe sind nicht erforderlich.
Info Keine Prüfung vorgesehen.
Hybrid- und Kompakt-Format sind nicht vorgesehen.
Teilnahmezertifikat Experienced-Level für das Modul „Quality, Safety & Trust für AI-Systeme" (Deep Dive Reihe: Agentic AI im Produktivalltag). Bestätigt die im Modul vermittelten Inhalte. Bei Teilnahme an allen vier Modulen zusätzlich Teilnahmezertifikat Expert-Level für die gesamte Reihe.
Ist das eine Compliance-Schulung zum EU AI Act mit Foliensatz zu Paragrafen?
Nein. Es geht um die technische Umsetzung von Safety und Qualität direkt im Entscheidungsfluss Ihres Agenten – Gate-Kriterien, Eval-Design, dokumentierte Entscheidungslogik. Für die rechtliche/organisatorische Seite gibt es unsere separaten Trainings KI-Beauftragter und KI-Kompetenz für Unternehmen und Organisationen.
Wir haben bereits Guardrails bzw. Content-Filter im Einsatz – wozu noch ein eigenes Gate-Design?
Guardrails fangen meist bekannte, offensichtliche Fehlkategorien ab. Das eigentliche Risiko in produktiven Agenten sind aber plausibel klingende, aber fachlich falsche Entscheidungen ohne jedes Warnsignal – genau die Fälle, die generische Guardrails nicht erkennen.
Was ist der Unterschied zwischen den Evals aus diesem Training und unseren bestehenden Benchmarks?
Benchmarks messen Durchschnittsleistung über ein breites Aufgabenspektrum. Die Mini-Evals, die Sie hier bauen, sind gezielt auf Ihre kritischsten, produktionsnahen Fehlerszenarien zugeschnitten.
Brauchen wir Data-Science- oder ML-Kenntnisse, um Evals zu bauen?
Nein. Es geht um die Definition von Kriterien und Testfällen aus fachlicher/Engineering-Perspektive, nicht um Modelltraining oder statistische Auswertungsmethoden.
Wir haben (noch) keinen Compliance- oder Datenschutzbeauftragten im Team – funktioniert das Training trotzdem?
Ja. Das entwickelte Artefakt (Safety-Gate-Map) dokumentiert die Entscheidungslogik selbst und macht sie damit unabhängig von einer bestimmten Person nachvollziehbar.
Unser Use Case betrifft sensible bzw. regulierte Daten – ist das ein Problem für die Session?
Nein. Sie bringen Ihren Fall so konkret ein, wie es Ihnen möglich ist – auch anonymisiert oder auf Prozessebene beschrieben reicht aus. Der Use Case wird ausschließlich innerhalb der Gruppe (max. 12) besprochen.
Warum reicht ein sauberes Zustandsmodell aus Modul 1 nicht auch für Safety?
Ein Zustandsmodell (Modul 1) sagt, in welchem Zustand sich der Agent befindet – nicht, ob die Entscheidung, die er in diesem Zustand trifft, fachlich richtig ist. Beide Ebenen ergänzen sich, sind aber unterschiedliche Probleme.
Warum Maxpert und nicht ein spezialisiertes AI-Safety-Beratungshaus?
Der Trainer ist Head of AI bei Maxpert und baut selbst produktive, unternehmenskritische AI-Systeme – die Gate- und Eval-Logik stammt aus dieser laufenden operativen Praxis.
Sie möchten mehrere Mitarbeiter gleichzeitig ausbilden? Kein Problem. Wir bieten Ihnen all unsere Schulungen auch als Inhouse-Schulungen an.
Für eine Inhouse Anfrage schicken Sie uns eine E-Mail an inhouse@maxpert.de oder rufen Sie einfach gleich bei uns an. Wir erstellen Ihnen dann gerne ein passendes und individuelles Inhouse Angebot zu Ihrer Schulung.
Wir freuen uns auf Ihre Anfrage!