Schulung – Generative KI – Forschung & Wissenschaft

Generative KI für Forschung und Wissenschaft

Herstellerneutraler Praxistag: wie Sprachmodelle arbeiten, wo sie irren und wie Sie KI gezielt im eigenen Team einführen.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

In diesem Kurs verbinden wir Generative KI mit den typischen Abläufen im Bereich Forschung & Wissenschaft. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

Generative KI ist in vielen Unternehmen angekommen, doch oft fehlt ein gemeinsames Verständnis davon, was Sprachmodelle tatsächlich leisten und wo ihre Grenzen liegen. In diesem herstellerneutralen Training lernen Sie, wie Large Language Models Texte erzeugen, warum sie halluzinieren und wie Sie mit gutem Prompting, Kontext und Quellenprüfung verlässliche Ergebnisse erzielen. Statt Werbeversprechen einzelner Anbieter stehen nachvollziehbare Kriterien im Mittelpunkt, mit denen Sie Werkzeuge vergleichen und für Ihre Aufgaben bewerten können.

Der zweite Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung im Arbeitsalltag: Sie identifizieren in Ihrem Fachbereich konkrete Use Cases, bewerten Nutzen, Risiko und Aufwand und entwerfen einen realistischen Einführungsplan für Ihr Team. Dazu gehören Spielregeln für den Umgang mit vertraulichen Daten, eine praktikable Prompt-Bibliothek und Ideen, wie Sie Akzeptanz schaffen und Erfolge messbar machen. Sie arbeiten durchgehend mit Beispielen aus Ihrem Bereich und gehen mit einem umsetzbaren Fahrplan aus dem Kurs. Das schafft Orientierung für alle Beteiligten.

Wissenschaftliches Arbeiten ist geprägt von Literaturrecherche, Datenauswertung, Antragsschreiben und Publikationsdruck. Generative KI kann in jeder dieser Phasen unterstützen: beim Erschließen und Zusammenfassen von Fachliteratur, beim Strukturieren von Forschungsfragen, beim Schreiben von Analyse-Code, beim Überarbeiten englischsprachiger Manuskripte oder beim Vorbereiten von Drittmittelanträgen. KI-Agenten können wiederkehrende Schritte wie Datenbereinigung oder Literaturabgleich automatisieren. Gleichzeitig berührt KI zentrale Fragen der guten wissenschaftlichen Praxis: Wer ist Autor, wie wird KI-Nutzung offengelegt, wie werden erfundene Quellen verhindert? Forschende brauchen deshalb nicht nur Prompt-Techniken, sondern einen methodisch sauberen, transparenten und reproduzierbaren Umgang mit KI-Werkzeugen. Genau das vermittelt dieser Kurs praxisnah.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Doktorandinnen und Doktoranden
  • Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs
  • Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen
  • Forschungsreferate und Drittmittelmanagement
  • F&E-Teams in Unternehmen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Stetig wachsende Literaturmenge, die kaum noch zu überblicken ist
  • Hoher Schreibaufwand für Anträge, Berichte und Publikationen
  • Datenauswertung, die Programmierkenntnisse voraussetzt
  • Unsicherheit über Regeln zur KI-Nutzung bei Journals, Förderern und Hochschulen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie erklären verständlich, wie Sprachmodelle Texte erzeugen und warum Halluzinationen entstehen.
  • Sie formulieren Prompts, die reproduzierbar brauchbare und überprüfbare Ergebnisse liefern.
  • Sie vergleichen KI-Werkzeuge anhand nachvollziehbarer Kriterien zu Datenschutz, Funktionen und Kosten.
  • Sie identifizieren und priorisieren konkrete Use Cases für Ihren Fachbereich.
  • Sie nutzen KI für Literaturarbeit und Schreiben, ohne Standards der guten wissenschaftlichen Praxis zu verletzen.
  • Sie erstellen mit KI-Unterstützung nachvollziehbaren Analyse-Code und dokumentieren ihn reproduzierbar.
  • Sie legen KI-Nutzung gemäß Vorgaben von Journals, Förderern und Ihrer Einrichtung transparent offen.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Wie Large Language Models funktionieren
  • Tokens, Kontextfenster und Wahrscheinlichkeiten: was beim Generieren eines Textes passiert
  • Unterschied zwischen Trainingswissen, Websuche und eigenen Dokumenten (RAG)
  • Text, Bild, Audio und Code: was multimodale Modelle heute leisten
  • Typische Stärken und Schwächen im Büroalltag realistisch einschätzen
Modul 2 Halluzinationen erkennen und verlässliche Ergebnisse erzielen
  • Warum Modelle plausibel klingende Fehler produzieren und wann das Risiko steigt
  • Prompting-Techniken: Rolle, Kontext, Beispiele, Ausgabeformat und Schritt-für-Schritt-Anweisungen
  • Quellen anfordern, Fakten gegenprüfen und Vier-Augen-Prinzip etablieren
  • Aufgaben so zuschneiden, dass die KI zuarbeitet statt entscheidet
Modul 3 Werkzeuge herstellerneutral auswählen
  • Überblick über Chat-Assistenten, in Office-Suiten integrierte KI und spezialisierte Fachtools
  • Kriterien: Datenverarbeitung, Serverstandort, Admin-Funktionen, Integrationen und Kostenmodell
  • Enterprise-Lizenzen, API-Zugang und lokale Open-Source-Modelle im Vergleich
  • Eine einfache Bewertungsmatrix für die eigene Toolauswahl erstellen
Modul 4 Use Cases im eigenen Fachbereich identifizieren
  • Wiederkehrende Text-, Recherche- und Analyseaufgaben systematisch erfassen
  • Nutzen, Risiko und Umsetzungsaufwand je Anwendungsfall bewerten
  • Quick Wins von strategischen Vorhaben unterscheiden
  • Einen priorisierten Use-Case-Backlog für das Team anlegen
Modul 5 Generative KI im Team einführen
  • Nutzungsregeln: welche Daten in welches Tool dürfen und wer Ergebnisse freigibt
  • Gemeinsame Prompt-Bibliothek und Vorlagen aufbauen und pflegen
  • KI-Champions, Schulungsformate und Austauschrunden zur Verankerung im Alltag
  • Erfolg messen: Zeitersparnis, Qualität und Zufriedenheit nachvollziehbar dokumentieren
Modul 6 Praxislabor: Forschung & Wissenschaft
  • Literatur erschließen
  • Forschungsdesign schärfen
  • Analyse-Code schreiben
  • Manuskripte überarbeiten
  • Drittmittelanträge vorbereiten
  • Qualitative Daten auswerten
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Literatur erschließen

KI fasst Abstracts und Volltexte zusammen, extrahiert Methoden, Stichproben und Befunde in Vergleichstabellen und hilft, Suchstrings für Fachdatenbanken zu formulieren – jede Quelle wird anschließend im Original geprüft.

Forschungsdesign schärfen

Forschungsfragen, Hypothesen und Operationalisierungen werden mit KI als kritischem Sparringspartner durchgespielt, um Lücken, Störvariablen und alternative Erklärungen frühzeitig zu erkennen. Auch geeignete Kontrollbedingungen und Grenzen der Generalisierbarkeit werden dabei diskutiert.

Analyse-Code schreiben

Forschende ohne tiefe Programmierkenntnisse erzeugen mit KI Skripte in Python oder R für Datenbereinigung, Statistik und Visualisierung und dokumentieren sie nachvollziehbar für die Reproduzierbarkeit. Ergebnisse werden mit Teststichproben überprüft.

Manuskripte überarbeiten

KI unterstützt bei Sprachkorrektur, Gliederung und Kürzung wissenschaftlicher Texte, prüft Konsistenz von Begriffen und hilft bei der Antwort auf Reviewer-Kommentare, ohne die Autorschaft zu übernehmen.

Drittmittelanträge vorbereiten

Förderrichtlinien werden in Checklisten übersetzt, Arbeitspakete und Meilensteine strukturiert und Abschnitte wie Verwertungsplan oder Zusammenfassung für Laien in mehreren Varianten entworfen. Budgetbegründungen werden ebenfalls nachvollziehbar gegliedert.

Qualitative Daten auswerten

Interviewtranskripte und offene Antworten werden mit KI vorkodiert und thematisch gruppiert; Forschende prüfen, verfeinern und dokumentieren das Kategoriensystem nach etablierter Methodik. Interkoder-Abgleiche bleiben dabei unverzichtbar.

Voraussetzungen

Es sind keine technischen Vorkenntnisse nötig. Hilfreich ist, wenn Sie typische Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag mitbringen, die Sie mit KI unterstützen möchten. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Sie benötigen einen Laptop mit aktuellem Browser und Internetzugang. Ein kostenloser Account bei einem gängigen KI-Assistenten genügt; Firmenlizenzen können Sie gern nutzen.

Datenschutz & Compliance

Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Ist der Kurs an ein bestimmtes KI-Tool gebunden?

Nein. Das Training ist bewusst herstellerneutral. Sie arbeiten mit gängigen Chat-Assistenten und lernen Prinzipien, die für alle großen Sprachmodelle gelten. So können Sie Ihr Wissen auf das Tool übertragen, das in Ihrem Unternehmen freigegeben ist, und neue Angebote anhand klarer Kriterien selbst bewerten, statt sich auf Marketingaussagen verlassen zu müssen.

Wie gehen wir im Kurs mit vertraulichen Firmendaten um?

Für die Übungen nutzen Sie anonymisierte oder fiktive Beispiele aus Ihrem Arbeitsbereich. Gleichzeitig lernen Sie, welche Datenkategorien in welche Tools gegeben werden dürfen, worauf Sie bei Auftragsverarbeitung und Trainingsnutzung achten sollten und wie Sie diese Regeln verständlich für Ihr Team festhalten.

Bekommen wir am Ende etwas Konkretes für die Umsetzung mit?

Ja. Sie verlassen den Kurs mit einem priorisierten Use-Case-Backlog, einer Bewertungsmatrix für die Toolauswahl, ersten erprobten Prompt-Vorlagen und einem Entwurf für Nutzungsregeln im Team. Diese Unterlagen sind so aufgebaut, dass Sie sie direkt in Ihre interne Abstimmung mit Führungskräften, IT und Datenschutz einbringen können.

Darf ich KI beim Schreiben meiner Dissertation nutzen?

Das hängt von der Promotionsordnung und den Vorgaben Ihrer Hochschule ab. Häufig ist KI für Sprachkorrektur und Ideenfindung zulässig, wenn die Nutzung offengelegt wird und die inhaltliche Eigenleistung erkennbar bleibt. Im Kurs lernen Sie, Nutzung sauber zu dokumentieren und typische Grauzonen sicher einzuschätzen.

Wie verhindere ich erfundene Quellen?

Sprachmodelle können plausibel klingende, aber nicht existierende Literaturangaben erzeugen. Arbeiten Sie deshalb mit Werkzeugen, die auf echte Datenbanken zugreifen, lassen Sie sich DOIs ausgeben und prüfen Sie jede Quelle im Original. Der Kurs zeigt einen Workflow, der KI-Recherche mit verlässlicher Literaturverwaltung kombiniert.

Was kostet die Schulung „Generative KI für Forschung und Wissenschaft“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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