Bewerbungsunterlagen auf Vollständigkeit prüfen, Excel-Exporte bereinigen oder Fristen aus Dokumenten herausfiltern – viele Aufgaben im Arbeitsalltag folgen klaren Regeln und lassen sich automatisieren. In diesem Workshop lernen die Teilnehmenden, solche Aufgaben mithilfe einer KI in Python-Skripte umzusetzen, ohne selbst programmieren zu müssen. Im Mittelpunkt steht das Verstehen und Prüfen des von der KI erzeugten Codes: Sie lernen, wie ein Skript aufgebaut ist, wie sich Ergebnisse nachvollziehen lassen und woran fehlerhafte oder ungeeignete Lösungen zu erkennen sind. Darüber hinaus werden Datenschutz, Vertraulichkeit und rechtliche Rahmenbedingungen beim Einsatz KI-generierten Codes behandelt.
ZielgruppeBeschäftigte aus Verwaltung, Bibliotheken, Wissenschaftsmanagement, IT und Forschung, die wiederkehrende Aufgaben automatisieren und KI-generierten Code sicher einsetzen möchten, ohne selbst programmieren zu müssen.
Orientierungshilfe
Der Workshop vermittelt einen praxisorientierten Einstieg in die KI-gestützte Automatisierung mit Python. Im Mittelpunkt stehen das Verstehen, Prüfen und sichere Anwenden KI-generierten Codes; vertiefte Programmierkenntnisse werden nicht vermittelt.
Voraussetzungen
- Sicherer Umgang mit dem eigenen Rechner
- Grundkenntnisse in Microsoft Excel
- Installiertes Python und Visual Studio Code
- Zugang zu einem KI-Dienst (bspw. KI.Assist für FU-Beschäftigte, Academic Cloud, ChatGPT, Claude, Gemini)
Ziele
Nach der Veranstaltung sind die Teilnehmenden in der Lage,
- geeignete Routineaufgaben für eine KI-gestützte Automatisierung zu identifizieren,
- Aufgaben so zu formulieren, dass eine KI passenden Python-Code,
- grundlegenden Aufbau eines Python-Skripts nachzuvollziehen,
- KI-generierten Code kritisch zu lesen und zu bewerten,
- typische Fehler und Schwachstellen systematisch zu erkennen,
- Ergebnisse anhand geeigneter Testdaten zu überprüfen,
- Nachbesserungen gegenüber der KI gezielt einzufordern,
- kleinere Anpassungen mit Unterstützung der KI nachvollziehbar umzusetzen.
Inhalte
- Routineaufgaben identifizieren, die sich für eine Automatisierung eignen
- Aufgaben so beschreiben, dass ein KI-Dienst passenden Python-Code erstellt – Prompt-Strategien für verlässliche Ergebnisse
- Aufbau von Python-Skripten verstehen und KI-generierten Code bewerten
- Typische Fehler und Schwachstellen in KI-generiertem Code erkennen und Ergebnisse mit Beispieldaten überprüfen
- Datenschutz, Vertraulichkeit und rechtliche Aspekte beim Einsatz KI-generierten Codes
Live-Demonstrationen, angeleitete Code-Analysen, praktische Übungen an Aufgaben aus Verwaltung, Bibliothek und Wissenschaftsmanagement, mit funktionierendem und fehlerhaftem KI-generiertem Code, Prompt-Werkstatt sowie gemeinsamer Erfahrungsaustausch.
Hinweise
Die Teilnehmenden arbeiten mit einem lokal installierten Python sowie einem KI-Dienst. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verstehen, Prüfen und sicheren Einsatz KI-generierten Codes, nicht auf einer systematischen Einführung in die Programmiersprache Python.
