GrandEdu Journal · News

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42 Beiträge und Perspektiven

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Perspektiven · Praxis · Zukunft
Zwei berufserfahrene Fachkräfte prüfen an einem Laptop eine abstrakte Vier-Felder-Auswertung in einem modernen Büro.
Automation-Weiterbildung

Konfusionsmatrix lesen: Warum eine hohe Trefferquote täuschen kann

97,4 Prozent richtige Zuordnungen – und trotzdem acht übersehene Eilfälle: Ein verständliches Zahlenbeispiel zeigt, wie Sie eine Konfusionsmatrix lesen und Accuracy, Precision sowie Recall sinnvoll unterscheiden.

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02 Berufstätige Frau vergleicht helle und cyanfarbene Kartenpaare neben einem Laptop als Bildmotiv für beispielbasiertes KI-Prompting.
Automation-Weiterbildung

Few-Shot-Prompting: Beispiele zeigen der KI die gewünschte Aufgabe

Few-Shot-Prompting macht Erwartungen durch Beispiele sichtbar. An einer fiktiven Anfrage-Sortierung erfährst Du, wie Du passende Muster auswählst, ein klares Ausgabeformat vorgibst und...

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03 Zwei Fachkräfte zerlegen einen KI-Workflow im Büro in sechs prüfbare Arbeitsschritte
Automation-Weiterbildung

Prompt Chaining im Arbeitsalltag: KI-Aufgaben in 6 prüfbare Schritte zerlegen

Prompt Chaining zerlegt komplexe KI-Aufgaben in kontrollierbare Etappen. Lerne sechs Schritte für klare Eingaben, prüfbare Zwischenergebnisse und eine verantwortliche Freigabe.

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04 Berufstätige prüft ein KI-Ergebnis am Laptop vor der Freigabe
Automation-Weiterbildung

Human in the Loop bei KI: 8 Freigabepunkte für verlässliche Ergebnisse

Acht risikoorientierte Freigabepunkte zeigen, wie Teams KI-Ergebnisse, Quellen, Auswirkungen und Aktionen vor der Nutzung systematisch menschlich prüfen.

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05 Drei Fachkräfte ordnen KI-Anwendungsfälle in einer Risikobewertung am Workshop-Board
AI Act

KI-Risikoklassen im Unternehmen: 9 Prüffragen nach dem EU AI Act

Wie lässt sich ein KI-Anwendungsfall nach dem EU AI Act einordnen? Neun Prüffragen zu Verboten, Hochrisiko, Transparenz, Rollen und Dokumentation.

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06 Dreiköpfiges Team bewertet Datenschutzrisiken eines KI-Workflows auf einem großen Bildschirm
Automation-Weiterbildung

Datenschutz-Folgenabschätzung bei KI: 8 Vorfragen vor dem Praxiseinsatz

Acht Vorfragen helfen Unternehmen, eine Datenschutz-Folgenabschätzung für KI-Anwendungen vorzubereiten: von Zweck und Datenfluss bis Restrisiko, Maßnahmen und Freigabe.

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07 KI-Beauftragte, Einkauf und IT prüfen gemeinsam Unterlagen eines externen KI-Anbieters
Automation-Weiterbildung

KI-Anbieter prüfen: 9 Fragen vor dem Unternehmenseinsatz

Eine praxisnahe Prüfliste für Unternehmen: Neun Fragen zu Zweck, Rollen, Datenwegen, Leistungsgrenzen, menschlicher Kontrolle, Änderungen, Vorfällen und Exit-Plan bei externen KI-Anbietern.

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