KI in Legacy-Systemen richtig integrieren
Von der KI-Idee zur belastbaren Roadmap für Daten, Schnittstellen, Betrieb und Governance
Die wichtigsten Themen
KI-Use-Cases belastbar bewerten
Datenflüsse und Risiken erkennen
Legacy-Schnittstellen einordnen
Architekturentscheidungen vorbereiten
Governance und Betrieb planen
Roadmaps für KI-Initiativen entwickeln
Überblick KI-Projekte scheitern selten an der Idee, sondern häufig an Schnittstellen, Datenflüssen und Architekturentscheidungen, die zu spät geprüft werden. Diese Schulung zeigt dir, wie KI in Legacy-Systemen realistisch...
KI-Projekte scheitern selten an der Idee, sondern häufig an Schnittstellen, Datenflüssen und Architekturentscheidungen, die zu spät geprüft werden. Diese Schulung zeigt dir, wie KI in Legacy-Systemen realistisch bewertet, integriert und gesteuert wird, ohne einzelne Tools in den Mittelpunkt zu stellen. Entscheidend sind belastbare Fragen: Welche Daten sind verwendbar, nachvollziehbar und rechtlich nutzbar? Welche Schnittstellen tragen die geplanten Daten- und Anfragevolumen? Welche Betriebsform passt zur Organisation, zu bestehenden Fachanwendungen und zu den vorhandenen IT-Kompetenzen?
Das Training richtet sich an Entscheiderinnen und Entscheider, die KI-Initiativen nicht nur nach Nutzenversprechen beurteilen wollen, sondern nach Integrationsfähigkeit, Betriebsrisiken, Datenschutz, Security und technischen Schulden. Du arbeitest mit Entscheidungsrastern, Architektur-Szenarien und Praxisfällen, damit aus ambitionierten KI-Vorhaben belastbare Programme mit klaren Prioritäten, Verantwortlichkeiten und Umsetzungswegen entstehen. Wenn zunächst ein breiteres Grundlagenverständnis benötigt wird, passt ergänzend die Einführung in die Künstliche Intelligenz.
Die Themen Ausgangslagen in Legacy-IT · Hybrid-Cloud und Fachanwendungen · KI-Use-Cases entlang von Prozessen · Automatisierung, Analytics und Machine Learning · Generative KI im Anwendungskontext · Nutzen, Risiken und Reifegrad...
KI-Potenziale in gewachsenen IT-Landschaften
- Ausgangslagen in Legacy-IT
- Hybrid-Cloud und Fachanwendungen
- KI-Use-Cases entlang von Prozessen
- Automatisierung, Analytics und Machine Learning
- Generative KI im Anwendungskontext
- Nutzen, Risiken und Reifegrad
Datenflüsse und Datenqualität
- Datenquellen und Datenformate
- Datenverantwortung in Bestandssystemen
- Datenqualität, Aktualität und Herkunft
- Nachvollziehbarkeit und Datenlinie
- Batch-Verarbeitung und Event-Streaming
- API-basierte Datenbereitstellung
- Datenschutz und Zugriffskonzepte
Schnittstellen und Integrationsmuster
- API-Strategien für KI-Services
- Integration von SaaS-Lösungen
- On-Premises- und Cloud-Anbindungen
- Middleware und Message-Broker
- Entkopplung über Integrationsplattformen
- Instabile Schnittstellen und Fehlerbilder
- Veraltete Datenmodelle als Risiko
Architekturentscheidungen für KI
- Build, Buy oder Partnering
- Zentrale KI-Plattformen
- Dezentrale KI-Services
- Domänenspezifische Lösungsarchitekturen
- Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Betrieb
- Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Kosten
- Technische Schulden in KI-Vorhaben
Governance, Sicherheit und Betrieb
- Rollen und Verantwortlichkeiten
- Entscheidungswege für KI-Vorhaben
- Security für Modelle und Daten
- Schnittstellensicherheit und Zugriffsschutz
- Monitoring, Logging und Betrieb
- Modell-Lebenszyklus und Übergabe
- Compliance, Ausfallzeiten und Lock-in
Entscheidungsvorlagen und Roadmap
- Bewertungsmatrix für KI-Use-Cases
- Vergleich von Integrationsoptionen
- Architekturprinzipien für KI-Initiativen
- Roadmap vom Pilot zum Regelbetrieb
- Management-taugliche Entscheidungsvorlagen
- Abstimmung mit IT und Fachbereichen
Zielgruppe
- Geschäftsführerinnen, Geschäftsführer und Bereichsleitungen, die KI-Initiativen mit Investitions-, Risiko- und Umsetzungsverantwortung bewerten
- IT-Leiterinnen, IT-Leiter, CIOs und Enterprise-Architecture-Verantwortliche, die KI in gewachsene Systemlandschaften einordnen
- Digitalisierungsverantwortliche, Projektleitungen und Programm-Managerinnen, die KI-Roadmaps mit Fachbereichen, IT und Dienstleistern abstimmen
- Fachbereichsleitungen, die KI-Vorhaben mit Daten-, Schnittstellen- und Governance-Abhängigkeiten beurteilen, etwa im Anschluss an API, Daten und Netzwerkeffekte für Entscheider
Das lernst du
- KI-Vorhaben anhand von Datenlage, Integrationsfähigkeit, Architekturfolgen und Betriebsrisiken fundiert bewerten
- Tragfähige Entscheidungskriterien für Use-Cases, Plattformoptionen, Schnittstellenstrategien und Roadmaps entwickeln
- Technische Vorschläge von IT, Fachbereichen und Dienstleistern sicher einordnen
- Risiken durch Legacy-Systeme, Datenschutz, Security, Vendor-Lock-in und technische Schulden benennen und priorisieren
- Eine umsetzbare Roadmap vom Pilotprojekt bis zum Regelbetrieb strukturieren
So arbeiten wir
- Fachliche Impulse zu KI-Integration, Datenflüssen, Schnittstellen, Architektur und Governance
- Analyse von Architektur-Szenarien aus gewachsenen IT-Landschaften
- Gruppenarbeit mit Entscheidungsrastern und Bewertungsmatrizen
- Fallarbeit aus Management-, IT-, Fachbereichs- und Betriebs-Perspektive
- Diskussion realer Fehlerbilder, Abhängigkeiten und Entscheidungswege
- Übertragung technischer Befunde in Management-taugliche Roadmaps
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis für IT-Systeme, digitale Prozesse oder IT-Projektsteuerung
- Erfahrung mit organisatorischen Entscheidungsprozessen, Projektsteuerung oder Systemverantwortung hilfreich
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Für den Einstieg in KI-Begriffe und Grundkonzepte eignet sich vorab die Kategorie Künstliche Intelligenz
Dein Fahrplan
- Einordnung typischer KI-Use-Cases in gewachsenen IT-Landschaften
- Abgrenzung von Automatisierung, Analytics, Machine Learning und generativer KI
- Analyse von Datenquellen, Datenqualität, Herkunft und Verantwortlichkeiten
- Bewertung von Batch-Verarbeitung, Event-Streaming und API-basierter Datenbereitstellung
- Einordnung von Schnittstellen, APIs, Middleware, Message-Brokern und Integrationsplattformen
- Diskussion von Integrationsmustern für SaaS, On-Premises-Systeme und Hybrid-Cloud
- Erarbeitung erster Entscheidungskriterien für KI-Vorhaben
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 - praxisnah 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 & 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.
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 KI in Legacy-Systemen richtig integrieren
Ist die Schulung eher technisch oder strategisch ausgerichtet?
Die Schulung verbindet strategische Entscheidungsperspektive mit technischem Architekturverständnis. Du musst nicht programmieren, erhältst aber genügend Tiefe, um Datenflüsse, Schnittstellen, Betriebsmodelle, Datenschutz, Security und Risiken fundiert zu bewerten.
Für welche Organisationen eignet sich das Training besonders?
Besonders geeignet ist das Training für Unternehmen, Behörden und Organisationen mit gewachsenen Systemlandschaften, mehreren Datenquellen, bestehenden Fachanwendungen und dem Ziel, KI nicht isoliert, sondern belastbar in die IT-Strategie einzubinden.
Geht es in der Schulung um generative KI, Machine Learning oder klassische Automatisierung?
Alle drei Bereiche werden voneinander abgegrenzt, damit du KI-Vorhaben sauber einordnest. Der Schwerpunkt liegt auf der Frage, welche Integrations-, Daten- und Betriebsanforderungen aus einem Use-Case entstehen, unabhängig davon, ob generative KI, Machine Learning, Analytics oder Automatisierung beteiligt sind.
Werden konkrete KI-Tools oder Anbieter verglichen?
Einzelne Tool-Kategorien werden eingeordnet, der Schwerpunkt liegt jedoch auf Architekturentscheidungen, Integrationsfähigkeit, Datenflüssen und Steuerungsfragen. So bleibt das Gelernte auch bei wechselnden Plattformen, Cloud-Services und Anbietern belastbar.
Hilft die Schulung bei der Vorbereitung von KI-Projekten?
Ja. Du erhältst Entscheidungsraster, Bewertungsfragen und Roadmap-Strukturen, mit denen KI-Vorhaben vor Projektstart besser priorisiert, budgetiert und mit IT, Datenschutz, Security und Fachbereichen abgestimmt werden. Für vertiefende Fragen zu Datenqualität und Verantwortlichkeiten passt anschließend die Schulung Datenqualität und Governance.
Welche Rolle spielen Legacy-Systeme und technische Schulden?
Legacy-Systeme werden als zentraler Einflussfaktor behandelt: veraltete Datenmodelle, instabile Schnittstellen, fehlende Dokumentation, Medienbrüche und technische Schulden verändern Aufwand, Risiko und Betriebsfähigkeit von KI-Initiativen. Du lernst, diese Punkte früh in Entscheidungen einzubeziehen.
Ist das Training für Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Umgebungen geeignet?
Ja. Die Schulung betrachtet Cloud-Services, On-Premises-Systeme und hybride Betriebsmodelle gemeinsam. Dabei geht es um Datenflüsse, Schnittstellen, Zugriffskonzepte, Betriebsübergabe und die Frage, welche Architekturvariante zur Organisation passt. Für sensible KI-Daten bietet sich ergänzend Hybrid Cloud für sensible KI-Daten an.
Müssen eigene Systeme oder Notebooks mitgebracht werden?
Nein. Für die Übungen werden keine eigenen Systeme, Lizenzen oder Notebooks benötigt. Die Arbeit erfolgt über Szenarien, Architekturbeispiele, Bewertungsmatrizen und gemeinsame Fallanalysen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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