Annette Adler

Name

Frau Annette Adler

Zeitraum

21.07.2026 – 17.08.2026

Programm

KI Consultant

Umfang

Akademische Vollzeit-Weiterbildung

Der Kurs umfasst die aktive, kollaborative Umsetzung von fünf realen Business-Cases im Projektmodus. In diesem Rahmen wurden die Projekte nicht nur im eigenen Fokus bearbeitet, sondern auch die übrigen Projektteams unterstützt, sodass ein belastbarer Nachweis praktischer Umsetzungs- und Beratungskompetenz entsteht.

AI Foundations & Consulting Mindset

• KI-Grundverständnis
• Übertragung aktueller Themen/Anforderungen in unternehmerische Anwendungsfälle, inkl. Zielbild, Nutzenargumentation und pragmatischer Umsetzungsplanung
• Einordnung von DSGVO, Urheberrecht und EU AI Act in Beratung, Toolauswahl, Datenräume und Dokumentation

Vibe Coding & AI-Native Software Development

• Erstellung funktionierender Prototypen und Applikationen durch natürliche Sprache, strukturierte Anforderungen und KI-gestützte Umsetzung (vibe coding / Natural Language Programming)
• Entwicklung von Web-Apps, MVPs und internen Tools (z. B. mit Lovable, Replit, v0 oder vergleichbaren AI-Buildern)
• Übersetzung von Business-Anforderungen in Datenmodell, UI-Flows, Validierungslogik und funktionale Schnittstellen (Frontend-/Backend-Logik)
• Agile Verbesserungsschleifen via KI-gestütztem Debugging, Testing-Heuristiken und Refactoring (Iterative Development)

Advanced Prompt Engineering & System Design

• Prompt-Architektur (Ziel-/Kontextdefinition, Output-Formate, Constraints, Guardrails, Rollen-/Persona-Design)
• Fortgeschrittene Methoden: u. a. Few-Shot Prompting, Meta-Prompting, strukturierte Denk- und Prüfschritte zur Erhöhung von Konsistenz und Ergebnisqualität
• Entwicklung stabiler System-Instruktionen (z. B. Tonalität/Corporate Language), Dokumentations- und Qualitätsstandards
• Umgang mit Prompt Injection, Datenabflussrisiken, Quellen-/Nachweislogik

Multi-Model LLM Strategy & Orchestration

• Auswahl und Kombination mehrerer Modelle/Plattformen je nach Anforderung (Reasoning, Geschwindigkeit, Kosten, Datenschutz, Multimodalität)
• Lokale bzw. kontrollierte Deployments (z. B. Mistral, Meta Llama, DeepSeek via LM Studio/Ollama) für sensible Datenräume
• Evidenzbasierte Recherche/Analyse und Quellenmanagement

Agentic AI & Workflow Automation

• Agenten-Architektur: Design spezialisierter Assistenten inkl. Rollenlogik, Tool-Anbindung, Zuständigkeiten, Übergaben und Qualitätssicherung
• Anbindung von Wissensdatenbanken zur Reduktion von Halluzinationen
• Umsetzung skalierbarer Automatisierungsstrecken mit n8n (Self-Hosted/Advanced Workflows) sowie Make.com und Zapier
• Prozessmodellierung, Monitoring/Fehlerpfade und iterative Optimierung
• Einordnung und testweiser Einsatz experimenteller Tools/Plattformen (z. B. Google Antigravity, Opal AI)

KI-gesteuertes Projekt- & Transformationsmanagement

• KI-adaptierte Anwendung von Scrum/Kanban, Lean, Design Thinking, Business Model Canvas, sowie strukturierende Framework-Logiken (z. B. PRINCE2)
• Lifecycle Management
• Stakeholder- & Change-Orientierung (Erwartungsmanagement, Nutzenargumentation, Adoption-Planung und „Operating Model"-Denken für nachhaltige Implementierung)

Name

Ms Annette Adler

Period

21st July 2026 – 17th August 2026

Program

KI Consultant

Scope

Full-time academic continuing education (language of instruction: German)

The course comprises the active, collaborative implementation of five real business cases in project mode. Within this framework, the projects were not only worked on independently, but the other project teams were also supported, resulting in reliable proof of practical implementation and consulting skills.

AI Foundations & Consulting Mindset

• Basic understanding of AI
• Translation of current topics/requirements into business use cases, including target vision, benefit arguments and pragmatic implementation planning
• Classification of GDPR, copyright and EU AI Act in consulting, tool selection, data rooms and documentation

Vibe Coding & AI-Native Software Development

• Creation of functioning prototypes and applications through natural language, structured requirements and AI-supported implementation (vibe coding / natural language programming)
• Development of web apps, MVPs and internal tools (e.g. with Lovable, Replit, v0 or comparable AI builders)
• Translation of business requirements into data models, UI flows, validation logic and functional interfaces (front-end/back-end logic)
• Agile improvement loops via AI-supported debugging, testing heuristics and refactoring (iterative development)

Advanced Prompt Engineering & System Design

• Prompt architecture (goal/context definition, output formats, constraints, guardrails, role/persona design)
• Advanced methods: including few-shot prompting, meta-prompting, structured thinking and testing steps to increase consistency and result quality
• Development of stable system instructions (e.g. tonality/corporate language), documentation and quality standards
• Dealing with prompt injection, data leakage risks, source/evidence logic

Multi-Model LLM Strategy & Orchestration

• Selection and combination of multiple models/platforms depending on requirements (reasoning, speed, cost, data protection, multimodality)
• Local or controlled deployments (e.g. Mistral, Meta Llama, DeepSeek via LM Studio/Ollama) for sensitive data rooms
• Evidence-based research/analysis and source management

Agentic AI & Workflow Automation

• Agent architecture: design of specialised assistants including role logic, tool integration, responsibilities, handoffs and quality assurance
• Integration of knowledge databases to reduce hallucinations
• Implementation of scalable automation pipelines with n8n (self-hosted/advanced workflows) as well as Make.com and Zapier
• Process modelling, monitoring/error paths and iterative optimisation
• Classification and trial use of experimental tools/platforms (e.g. Google Antigravity, Opal AI)

AI-Driven Project & Transformation Management

• AI-adapted application of Scrum/Kanban, Lean, Design Thinking, Business Model Canvas, as well as structuring framework logics (e.g. PRINCE2)
• Lifecycle management
• Stakeholder & change orientation (expectation management, benefit argumentation, adoption planning and 'operating model' thinking for sustainable implementation)

Name

Frau Annette Adler

Zeitraum

18.08.2026 – 14.09.2026

Programm

KI in Unternehmen: strategische Anwendung und Prozessintegration

Umfang

Akademische Vollzeit-Weiterbildung

Ausstellungsort

Berlin, 14.09.2026

1. AI Strategy, Use Cases & Business Value

• KI-Readiness, Potenzialanalyse und strategische Use-Case-Priorisierung nach Business Value, Machbarkeit, Risiko und Umsetzungsreife
• Business Cases, ROI/TCO, Pilotierung, Skalierung
• Übersetzung von Business-Anforderungen in umsetzbare KI-Lösungen und Entscheidungsgrundlagen

2. LLM Architecture, Prompt Systems & Model Strategy

• Strategische Auswahl und Kombination von LLMs nach Qualität, Reasoning, Kontext, Datenschutz, Kosten und Betriebsmodell
• Advanced Prompt Engineering, Systeminstruktionen, Guardrails, strukturierte Outputs und Superprompts
• Evaluations- und Testlogiken für reproduzierbare und belastbare KI-Ergebnisse

3. Agentic Engineering & AI-Native Development

• Entwicklung von Agenten, agentischen Workflows und Multi-Agent-Systemen
• Tool-, API-, Skill- und MCP-Integration
• AI-Native Development und Rapid Prototyping mit VS Code, Claude Code, Cursor, Lovable, Git/GitHub und vergleichbaren Entwicklungswerkzeugen
• Übersetzung fachlicher Anforderungen in Apps, MVPs, Dashboards und interne Tools

4. Enterprise Knowledge Management, RAG & Notion

• Aufbau strukturierter Wissensarchitekturen, Wissensbanken und RAG-Systeme
• KI-basiertes Wissensmanagement und Unternehmensstrukturierung mit Projektmanagement- und Kollaborationstools am Beispiel von Notion
• Verbindung von Unternehmens-, Team-, Rollen-, Projekt- und Aufgabenstrukturen mit zentralen Wissensbeständen
• Prompt-Bibliotheken, Skills, Wissens-Hubs und Living Documentation
• Agenteneinbindung und Automatisierung zur Aufbereitung, Aktualisierung, Speicherung und Bereitstellung aktueller Inhalte

5. Data Quality, AI Readiness & Cloud Architecture

• Datenqualitäts-Audits, Datenlandkarten, Risikomatrizen und KI-Readiness-Assessments
• Cloud- und Plattformstrategien: SaaS, PaaS, IaaS, iPaaS, Cloud/Hybrid/On-Prem
• Datensouveränität, Skalierbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und IT
• Auswahl geeigneter Betriebs- und Integrationsarchitekturen

6. Automation, APIs & Process Integration

• Entwicklung robuster KI-gestützter Prozessketten mit n8n, APIs, JSON und Agenten
• Human-in-the-Loop, QA-Gates, Fehlerpfade und Freigabeprozesse
• Retry-, Logging-, Monitoring- und Fallback-Konzepte
• Integration automatisierter Recherche-, Analyse-, Kommunikations- und Wissensprozesse

7. AI Quality Assurance, Evaluation & Responsible AI

• Testfälle, EVAL-/QA-Prompts, Qualitätsmetriken und Stresstests für KI-Systeme
• Evaluation von Prompts, Modellen, Agenten und Workflows
• Halluzinationen, Bias, Prompt Injection, Datenrisiken und Human Oversight
• Einordnung von DSGVO, EU AI Act, Urheberrecht und Responsible AI in Implementierungsentscheidungen

8. AI Leadership, Consulting & Organizational Transformation

• Entwicklung von KI-Einführungs-, Beratungs- und Skalierungsstrategien
• Stakeholder-Management, RACI, Ownership, KI-Champions, Change und Adoption
• Schnittstellenkompetenz zwischen Business, IT, Management, Datenschutz und Legal
• Professionelle Positionierung als KI-Consultant und Entwicklung eigener Beratungsangebote

Praxisnachweis

KI-gestützte Finance- und Rechnungsprozesse · Nachhaltigkeitsberichterstattung · Company-Snapshot- und E-Mail-Triage-Agenten · Datenqualitäts- und KI-Readiness-Dashboards · Cloud-KI-Consulting-Canvas · LLM-Modellstrategie und Testkits · Wissens-Hubs und Prompt-Bibliotheken · Notion-basierte Wissens- und Unternehmensstrukturen · n8n-Agenten- und Automatisierungsworkflows · KI-gestützte Apps, Dashboards und Beratungs-Blueprints.

Name

Ms Annette Adler

Period

18th August 2026 – 14th September 2026

Program

AI in Business: Strategic Application and Process Integration

Scope

Full-time academic continuing education

Issued at

Berlin, 09/14/2026

1. AI Strategy, Use Cases & Business Value

• AI readiness, potential analysis, and strategic use case prioritization based on business value, feasibility, risk, and implementation readiness
• Business cases, ROI/TCO, piloting, scaling
• Translation of business requirements into actionable AI solutions and decision-making frameworks

2. LLM Architecture, Prompt Systems & Model Strategy

• Strategic selection and combination of LLMs based on quality, reasoning, context, data protection, costs, and operating model
• Advanced prompt engineering, system instructions, guardrails, structured outputs, and superprompts
• Evaluation and testing methodologies for reproducible and robust AI results

3. Agentic Engineering & AI-Native Development

• Development of agents, agentic workflows, and multi-agent systems
• Tool, API, skill, and MCP integration
• AI-native development and rapid prototyping with VS Code, Claude Code, Cursor, Lovable, Git/GitHub, and comparable development tools
• Translating technical requirements into apps, MVPs, dashboards, and internal tools

4. Enterprise Knowledge Management, RAG & Notion

• Building structured knowledge architectures, knowledge bases, and RAG systems
• AI-based knowledge management and enterprise structuring using project management and collaboration tools, using Notion as an example
• Integrating organizational, team, role, project, and task structures with central knowledge repositories
• Prompt libraries, skills, knowledge hubs, and living documentation
• Agent integration and automation for processing, updating, storing, and delivering up-to-date content

5. Data Quality, AI Readiness & Cloud Architecture

• Data quality audits, data maps, risk matrices, and AI readiness assessments
• Cloud and platform strategies: SaaS, PaaS, IaaS, iPaaS, cloud/hybrid/on-premises
• Data sovereignty, scalability, cost-effectiveness, and collaboration between business units and IT
• Selection of suitable operational and integration architectures

6. Automation, APIs & Process Integration

• Development of robust AI-powered process chains using n8n, APIs, JSON, and agents
• Human-in-the-loop, QA gates, error paths, and approval processes
• Retry, logging, monitoring, and fallback concepts
• Integration of automated research, analysis, communication, and knowledge processes

7. AI Quality Assurance, Evaluation & Responsible AI

• Test cases, EVAL/QA prompts, quality metrics, and stress tests for AI systems
• Evaluation of prompts, models, agents, and workflows
• Hallucinations, bias, prompt injection, data risks, and human oversight
• Integrating the GDPR, EU AI Act, copyright law, and Responsible AI into implementation decisions

8. AI Leadership, Consulting & Organizational Transformation

• Development of AI implementation, consulting, and scaling strategies
• Stakeholder management, RACI, ownership, AI champions, change, and adoption
• Interface expertise between business, IT, management, data protection, and legal
• Professional positioning as an AI consultant and development of your own consulting services

Proof of Practical Experience

AI-powered finance and invoicing processes · Sustainability reporting · Company snapshot and email triage agents · Data quality and AI readiness dashboards · Cloud AI consulting canvas · LLM model strategy and test kits · Knowledge hubs and prompt libraries · Notion-based knowledge and organizational structures · n8n agents and automation workflows · AI-powered apps, dashboards, and consulting blueprints.