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Agentic Staff Augmentation
Track B · Universal

Der Unterschied zwischen Amateur-Prompts und professioneller KI-Kommunikation

Ein Tag für alle, die professionell mit LLMs arbeiten. Sie bringen Ihre eigenen Arbeitsprompts mit. Sie verlassen den Tag mit einer persönlichen Prompt-Bibliothek und einem Framework für Kontext-Engineering.

Was Sie lernen

  • Anatomie eines robusten Prompts

    Rolle, Kontext, Zielgruppe, Constraints, Output-Format — wie man jedes Element bewusst einsetzt und wann man eines weglässt.

  • Kontext-Engineering — die Disziplin hinter guter KI

    Was sind die richtigen Informationen, zum richtigen Zeitpunkt, im richtigen Format? Wie baut man einen Kontext, der den Agenten zuverlässig macht, ohne ihn zu überlasten?

  • Hands-on: Ihre eigenen Prompts verbessern

    Teilnehmende bringen ihre eigenen Arbeitsprompts mit. Gemeinsam analysieren wir, was funktioniert, was nicht, und wie man den Prompt schrittweise stärker macht.

Sofort verfügbar

  • Persönliche Prompt-Bibliothek für Ihre Arbeit
  • Framework für Kontext-Engineering

Langfristig

  • Robuste KI-Kommunikation, die modellübergreifend funktioniert

Für wen?

  • Alle, die professionell mit KI arbeiten
  • Wissensarbeiter und Spezialisten
  • Manager und Teamleiter

Über den Trainer

Wiemer Kuik

Consultant & Trainer, agentische KI

Wiemer verfügt über mehr als 40 Jahre Erfahrung in der Unternehmens- und IT-Transformation. Er hilft KMU, Bildungseinrichtungen und Großunternehmen, agentische KI als strukturelle Kapazitätserweiterung einzusetzen. Er ist Gründer von Kuik Consult, AI Proeflokaal und LABS1100.

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Erfahrungen der Teilnehmenden

Der Unterschied zwischen einem Prompt, der funktioniert, und einem, der wirklich performt, ist jetzt glasklar. Das hätten wir schon vor zwei Jahren gebraucht.
Bas Willemsen — Product Manager, Tech Startup
Context Engineering ist die Fähigkeit, die unserem Team am meisten gebracht hat. Bessere Ausgabe, weniger Iterationen.
Vera Lammers — Content-Strategin, Bureau
Wir bauen jetzt Prompts wie Software: strukturiert, testbar und wiederverwendbar. Ein völlig anderer Ansatz.
Joris Peeters — AI Lead, Consultancy

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