KI für Führungskräfte & Entscheider
Green AI Training: KI nachhaltig planen, bauen, betreiben
Nachhaltige KI mit klaren Green-KPIs, effizienter Architektur und messbarem Business-Nutzen
- Dauer
- 2 Tage
- Format
- Präsenz oder Live-Online
- Preis
- 1.090 € netto
- Uhrzeiten
- 09:00-16:00 Uhr
- Gruppe
- max. 8 Personen
- Kursnummer
- KKC_0208
Aktuelle Termine und Online-Buchung: www.cmt.de/j/KKC_0208
Green AI Training: KI nachhaltig planen, bauen, betreiben
Nachhaltige KI mit klaren Green-KPIs, effizienter Architektur und messbarem Business-Nutzen
Die wichtigsten Themen
Green-KPIs für KI-Portfolios
CO2e und Kosten pro Request
Effiziente RAG-Architekturen
Quantization, LoRA und Caching
FinOps und GreenOps verzahnen
Roadmap für nachhaltige KI
Überblick In dieser Green-AI-Schulung lernst du, KI-Projekte so zu planen, zu bauen und zu betreiben, dass Energieverbrauch, CO2e und Kosten nachvollziehbar sinken, ohne Produktqualität, Time-to-Value oder Skalierbarkeit aus...
In dieser Green-AI-Schulung lernst du, KI-Projekte so zu planen, zu bauen und zu betreiben, dass Energieverbrauch, CO2e und Kosten nachvollziehbar sinken, ohne Produktqualität, Time-to-Value oder Skalierbarkeit aus dem Blick zu verlieren. Der Schwerpunkt liegt auf Entscheidungen, die in realen KI-Portfolios Wirkung entfalten: geeignete Use Cases auswählen, Energie- und Kostenprofile bewerten, Architekturvarianten vergleichen und Green-KPIs in Betrieb, Budgetierung und Governance verankern.
Das Training verbindet strategische Steuerung mit technischen Hebeln. Du arbeitest mit Kennzahlen wie kWh, CO2e, PUE, WUE, GPU-Auslastung sowie Token- und Request-Kosten. Dazu kommen konkrete Architekturentscheidungen rund um RAG, Fine-Tuning, Quantization, LoRA, Caching, Kontext-Reduktion und Inference-Optimierung. Für den Betrieb werden Cloud-Metering, On-Prem-Telemetrie, Carbon-Awareness, Regionenwahl sowie sauberes FinOps-Tagging betrachtet.
Das Seminar passt besonders gut zu Organisationen, die KI wirtschaftlicher, nachhaltiger und steuerbarer machen möchten. Wenn grundlegendes KI-Wissen noch aufgebaut werden soll, bieten sich vorab das AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals oder die Data Science und Machine Learning Einführung an. Für vertiefende Infrastruktur- und Betriebsfragen schließen die Trainings KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud, KI-Cloud-Infrastruktur: AWS vs Azure vs GCP und MLOps auf Azure sinnvoll an.
Die Themen Einordnung von Green AI, nachhaltiger KI und wirtschaftlichem KI-Betrieb · Footprint-Treiber in Training, Inferenz, Datenpipelines, Storage und Modellbereitstellung...
Green AI Grundlagen, Kennzahlen und Messbarkeit
- Einordnung von Green AI, nachhaltiger KI und wirtschaftlichem KI-Betrieb
- Footprint-Treiber in Training, Inferenz, Datenpipelines, Storage und Modellbereitstellung
- Kennzahlen für Entscheidungen: kWh, CO2e, PUE, WUE, GPU-Auslastung, Token-Kosten und Request-Kosten
- Mess-Setup mit Cloud-Metering, On-Prem-Telemetrie, Modell-Logging und Pipeline-Logging
- Grenzen der Messbarkeit, Annahmen, Schätzlogiken und belastbare Vergleichswerte
Strategie, Use-Case-Priorisierung und Betriebsmodell
- Use-Case-Scoring nach Nutzen, Risiko, Energieprofil, Datenreife und Betriebsaufwand
- Entscheidungslogik für Foundation Model, Fine-Tuning, RAG, klassisches ML und Make-or-Buy
- Green-KPIs in OKRs, Produktmetriken, Budgets und Architekturentscheidungen
- Governance mit Policies, Freigaben, Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungswegen
- Abwägung von Qualität, Kosten, Latenz, CO2e und Time-to-Value
Effiziente Modell- und Systemarchitektur
- RAG statt Retraining: Retrieval-Design, Chunking, Embedding-Strategien, Caching und Vektordatenbanken
- Modellwahl nach Aufgabenprofil: kleinere Modelle, spezialisierte Modelle, Distillation, Quantization, LoRA und Adapter
- Inference-Optimierung mit Batching, Streaming, Rate Limits, Prompt-Optimierung und Kontext-Reduktion
- Qualitätskontrolle bei Effizienzmaßnahmen: Regressionen, Antwortqualität, Halluzinationsrisiken und Monitoring
- Architekturvergleich nach Energiebedarf, Kosten, Wartbarkeit und Skalierungsverhalten
Datenmanagement für nachhaltige KI
- Datenminimierung, Retention, Storage-Tiering und effiziente Speicherstrategien
- Feature- und Embedding-Reuse, Versionierung, Drift-Checks und Datenqualitätskontrollen
- Labeling-Strategien, Sampling und Synthetic Data mit fachlichen Leitplanken
- Vermeidung unnötiger Datenbewegungen in Trainings-, Inferenz- und Reporting-Pipelines
- Zusammenspiel von Datenqualität, Modellqualität und Ressourcenverbrauch
Cloud, Rechenzentrum, FinOps und GreenOps
- Regionenwahl und Carbon-Awareness nach Standort, Timing, Strommix und Plattformoptionen
- Hardware-Entscheidungen: GPU-Generationen, CPU vs GPU, Speicherausbau und Kapazitätsplanung
- Cloud- und Hybridbetrieb mit Kostenstellen, Tagging, Budgets und Chargeback
- Verzahnung von FinOps und GreenOps für messbare Kosten- und CO2e-Steuerung
- Beschaffungs- und Architekturentscheidungen mit Blick auf Betrieb, Skalierung und Nachhaltigkeit
Compliance, Reporting und Umsetzung im Unternehmen
- Nachweisfähigkeit über Audit-Trails, Modellkarten, Datenkarten und technische Dokumentation
- Management-Reporting mit CO2e pro Use Case, pro Request, pro Monat und pro Geschäftsbereich
- Kommunikation von Green-AI-Maßnahmen gegenüber Produkt, Einkauf, IT-Betrieb und Management
- Roadmap-Aufbau mit Quick Wins, Verantwortlichkeiten, Metriken und Entscheidungspunkten
- Change und Enablement für Teams, die nachhaltige KI im Alltag anwenden und steuern
Zielgruppe
- IT-Leitung, Digitalverantwortliche und KI-Verantwortliche, die KI-Portfolios nach Kosten, Nutzen und Nachhaltigkeit steuern
- Data Scientists, ML Engineers und AI Engineers, die Modelle, RAG-Systeme oder GenAI-Anwendungen produktiv betreiben
- Cloud-, Plattform-, DevOps- und MLOps-Teams mit Verantwortung für Performance, Inferenzkosten, Monitoring und Betriebsmodelle
- Produktmanagement, Tech Leads, Enterprise-Architektur und Einkauf, die KI-Features priorisieren, bewerten und beschaffen
Das lernst du
- Belastbares Green-AI-KPI-Set für Energieverbrauch, CO2e, Kosten, Qualität und Nutzung ableiten
- KI-Use-Cases nach Nutzen, Risiko, Energieprofil und Datenreife bewerten und priorisieren
- Effiziente KI-Architekturen mit RAG, Quantization, LoRA, Caching und Inference-Optimierung einordnen
- Mess- und Reporting-Setups für Cloud, On-Prem und Hybridbetrieb fachlich planen
- Governance, FinOps und GreenOps zu einer steuerbaren Green-AI-Roadmap verbinden
- Managementfähige Entscheidungsgrundlagen für nachhaltige KI-Investitionen erstellen
So arbeiten wir
- Fachliche Inputs zu Green AI, nachhaltiger KI-Architektur, Messbarkeit, FinOps und GreenOps
- Praxisübungen zur Use-Case-Bewertung, KPI-Definition und Architekturentscheidung
- Arbeit mit Entscheidungsrastern für RAG, Fine-Tuning, Quantization, Modellwahl und Inference-Betrieb
- Gruppenarbeit an einer Green-AI-Roadmap mit Maßnahmen, Verantwortlichkeiten und Reporting-Struktur
- Diskussion typischer Zielkonflikte zwischen Qualität, Kosten, Latenz, CO2e und Time-to-Value
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von KI-Use-Cases, Machine Learning oder Generative AI
- Basiswissen zu Cloud-, Rechenzentrums- oder IT-Betriebsmodellen
- Hilfreich: Erfahrung mit Monitoring, Metriken, Kostenstellenlogik oder technischen Architekturentscheidungen
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag schafft die Grundlage für steuerbare nachhaltige KI. Behandelt werden die wichtigsten Footprint-Treiber in Training, Inferenz, Datenpipelines und Speicherung. Darauf aufbauend werden Kennzahlen wie kWh, CO2e, PUE, WUE, GPU-Auslastung, Token-Kosten und Request-Kosten eingeordnet. In Übungen entstehen ein KPI-Set sowie ein Mess- und Logging-Ansatz für Cloud-Metering, On-Prem-Telemetrie und Pipeline-Transparenz.
Im zweiten Teil steht die strategische Bewertung von KI-Use-Cases im Mittelpunkt. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer arbeiten mit einem Scoring nach Nutzen, Risiko, Energieprofil und Datenreife. Außerdem werden Make-or-Buy-Entscheidungen zwischen Foundation Model, Fine-Tuning, RAG und klassischem ML betrachtet. Green-KPIs werden in Budgets, OKRs, Freigaben und Governance-Prozesse übertragen.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - mit klarem Alltagsbezug und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine und Preise
| Zeitraum | Ort | Preis (netto) |
|---|---|---|
| 17.12. - 18.12.2026 | München oder Live-Online | 1.090 € |
| 18.02. - 19.02.2027 | München oder Live-Online | 1.090 € |
| 15.04. - 16.04.2027 | München oder Live-Online | 1.090 € |
| 03.06. - 04.06.2027 | München oder Live-Online | 1.090 € |
| 26.08. - 27.08.2027 | München oder Live-Online | 1.090 € |
Alle Preise zuzüglich gesetzlicher Mehrwertsteuer. Freie Plätze und weitere Termine findest du unter www.cmt.de/j/KKC_0208.
Firmenschulung und Inhouse
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine stimmen wir mit euch ab.
Dein Kontakt bei cmt
Norbert Jansen
Telefon 0800 71 20000
norbert.jansen@cmt.de
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich KI für Führungskräfte.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Green AI Training: KI nachhaltig planen, bauen, betreiben
Was bedeutet Green AI im Unternehmenskontext?
Green AI beschreibt die Planung, Entwicklung und den Betrieb von KI-Systemen mit messbar geringerem Energieverbrauch, niedrigerem CO2e-Footprint und kontrollierbaren Kosten. Im Seminar geht es nicht um pauschalen Verzicht, sondern um bessere Entscheidungen: welcher Use Case lohnt sich, welches Modell passt, welche Architektur reduziert unnötige Rechenlast und wie wird der Betrieb nachvollziehbar gesteuert.
Geht es in der Schulung mehr um Technik oder um Strategie?
Beides. Du lernst strategische Entscheidungslogik für Priorisierung, Governance, Budgets und Green-KPIs. Gleichzeitig werden technische Hebel wie RAG, Quantization, LoRA, Caching, Kontext-Reduktion und Inference-Optimierung so behandelt, dass Maßnahmen realistisch bewertet und in Architekturentscheidungen übersetzt werden.
Brauche ich Programmierkenntnisse für das Green-AI-Training?
Nein. Die Konzepte werden so vermittelt, dass Fachverantwortliche, Entscheiderinnen und Entscheider sowie technische Rollen damit arbeiten. Erfahrung mit KI, Cloud-Betrieb, Monitoring oder Kostensteuerung ist hilfreich, aber keine Voraussetzung. Wer ML- oder Cloud-Erfahrung mitbringt, kann die Architektur- und Betriebsfragen tiefer einordnen.
Behandelt das Seminar auch Generative AI und LLMs?
Ja. Ein Schwerpunkt liegt auf energie- und kosteneffizientem Betrieb von GenAI- und LLM-Anwendungen. Dazu gehören RAG als Alternative zu häufigem Fine-Tuning oder Retraining, effiziente Prompt- und Kontextgestaltung, Caching, Batching, Rate Limits sowie Kennzahlen wie Token-Kosten und CO2e pro Request.
Ist die Green-AI-Schulung auf eine bestimmte Cloud-Plattform ausgerichtet?
Nein. Die Prinzipien gelten für Cloud, On-Prem und Hybridbetrieb. Beispiele beziehen Cloud-Metering, Regionenwahl, Carbon-Awareness, FinOps-Tagging und typische Plattform-Setups ein. Die Entscheidungslogik lässt sich auf Azure, AWS, GCP, private Rechenzentren und gemischte Betriebsmodelle übertragen.
Welche Ergebnisse nehme ich aus dem Seminar mit?
Du erarbeitest ein praxistaugliches KPI-Set, ein Schema für Green-AI-Reporting und eine Roadmap-Struktur für dein Umfeld. Dazu kommen Bewertungslogiken für Use Cases, Architekturvarianten und Betriebsmodelle. Ziel ist eine Grundlage, mit der KI-Initiativen wirtschaftlicher und nachhaltiger gesteuert werden.
Wie passt Green AI zu FinOps und MLOps?
FinOps liefert Methoden zur Kostensteuerung, MLOps strukturiert den produktiven Betrieb von Modellen. GreenOps ergänzt diese Perspektiven um Energieverbrauch, CO2e und nachhaltige Infrastrukturentscheidungen. Im Seminar werden diese Ansätze verbunden, damit Kosten, Qualität, Betrieb und Nachhaltigkeit nicht getrennt gesteuert werden.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
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Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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