Schulung – KI-Agenten – Forschung & Wissenschaft

KI-Agenten für Forschung und Wissenschaft

Agentic AI für Fachbereiche: KI-Agenten verstehen, Workflows sicher automatisieren und mit Human-in-the-loop und Governance steuern.

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

Das Training „KI-Agenten für Forschung und Wissenschaft“ richtet sich an Rollen wie Doktorandinnen und Doktoranden, Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs und Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen und zeigt Schritt für Schritt, wie KI-Agenten im Bereich Forschung & Wissenschaft produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

KI-Agenten gehen einen Schritt weiter als klassische Chat-Assistenten: Sie planen Teilschritte, nutzen Werkzeuge wie Suche, Dateien oder Fachanwendungen und erledigen mehrstufige Aufgaben weitgehend selbstständig. In diesem kompakten Training verstehen Sie, wie Agenten aufgebaut sind, worin sie sich von Chatbots und klassischer Automatisierung unterscheiden und für welche Aufgaben sich der Einsatz wirklich lohnt. Als Anschauungsbeispiele dienen gängige Plattformen wie Microsoft Copilot Studio, Custom GPTs und Claude mit Projekten und Tool-Anbindungen. So entsteht ein realistisches Bild davon, was heute bereits zuverlässig funktioniert.

Im Praxisteil entwerfen Sie Agenten-Workflows für Aufgaben aus Ihrem eigenen Fachbereich: von der Anfrage-Triage über Recherche und Entwurf bis zur Übergabe an Fachsysteme. Dabei legen Sie fest, an welchen Stellen ein Mensch prüft und freigibt, welche Berechtigungen ein Agent erhält und wie Fehler auffallen. Ein eigener Block widmet sich Governance, Datenschutz und Verantwortlichkeiten, damit Ihre Agenten nicht nur funktionieren, sondern auch kontrollierbar, nachvollziehbar und im Unternehmen vertretbar bleiben. Ihr Prototyp dient als Grundlage für weitere Pilotprojekte.

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 den Aufbau von KI-Agenten und grenzen sie klar von Chatbots und klassischer Automatisierung ab.
  • Sie wählen anhand nachvollziehbarer Kriterien eine passende Agenten-Plattform für Ihre Anforderungen aus.
  • Sie entwerfen einen Agenten-Workflow für einen realen Prozess Ihres Fachbereichs und setzen einen Prototyp um.
  • Sie definieren Human-in-the-loop-Kontrollpunkte, Testfälle und Eskalationsregeln.
  • 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 Was KI-Agenten ausmacht
  • Bausteine eines Agenten: Sprachmodell, Anweisungen, Wissen, Werkzeuge und Gedächtnis
  • Abgrenzung zu Chatbots, Makros und klassischer Workflow-Automatisierung
  • Autonomiestufen: vom Assistenten mit Vorschlägen bis zum eigenständig handelnden Agenten
  • Geeignete und ungeeignete Aufgaben für Agenten realistisch bewerten
Modul 2 Plattformen im Überblick: Copilot Studio, GPTs und Claude
  • Microsoft Copilot Studio: Agenten mit Unternehmensdaten und Microsoft-365-Anbindung
  • Custom GPTs: Anweisungen, Wissensdateien und Aktionen konfigurieren
  • Claude mit Projekten, Wissensbasis und Tool-Anbindung über das Model Context Protocol
  • Auswahlkriterien: Datenzugriff, Integrationen, Administration und Lizenzmodell
Modul 3 Agenten-Workflows entwerfen und bauen
  • Aufgaben in Teilschritte zerlegen und Übergabepunkte zwischen Agent und Mensch definieren
  • Systemanweisungen, Beispiele und Wissensquellen für konsistente Ergebnisse gestalten
  • Werkzeuge anbinden: Suche, Dokumente, E-Mail, Tabellen und Fachanwendungen
  • Prototyp eines Agenten für einen konkreten Prozess aus dem eigenen Bereich erstellen
Modul 4 Human-in-the-loop, Qualität und Fehlerbehandlung
  • Freigabeschritte, Eskalationsregeln und Schwellenwerte für menschliche Prüfung festlegen
  • Testfälle, Bewertungskriterien und Stichproben zur Qualitätssicherung
  • Typische Fehlerbilder: falsche Werkzeugwahl, Endlosschleifen und erfundene Fakten
  • Rückmeldungen der Nutzer systematisch zur Verbesserung des Agenten nutzen
Modul 5 Governance, Sicherheit und Einführung
  • Rollen und Verantwortlichkeiten: Fachbereich, IT, Datenschutz und Betriebsrat
  • Minimale Berechtigungen, Protokollierung und Schutz vor Prompt Injection
  • Einordnung nach EU AI Act und DSGVO: Transparenz, Dokumentation und Datenflüsse
  • Vom Pilotagenten zum Regelbetrieb: Betrieb, Pflege und Erfolgsmessung
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

Sie sollten bereits regelmäßig mit einem KI-Assistenten wie ChatGPT, Copilot oder Claude arbeiten. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Sie benötigen einen Laptop mit aktuellem Browser. Ideal ist Zugang zu mindestens einer Agenten-Plattform wie Copilot Studio, ChatGPT mit GPTs oder Claude; bei Bedarf stellen wir Übungszugänge bereit.

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 Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Brauche ich Programmierkenntnisse, um KI-Agenten zu bauen?

Nein. Die im Kurs genutzten Plattformen arbeiten mit grafischen Oberflächen, Anweisungen in natürlicher Sprache und vorkonfigurierten Konnektoren. Sie lernen, Agenten fachlich sauber zu beschreiben, Werkzeuge anzubinden und Abläufe zu testen. Wo eine tiefere technische Integration nötig wäre, erfahren Sie, welche Anforderungen Sie an Ihre IT formulieren sollten.

Auf welcher Plattform arbeiten wir im Kurs?

Der Kurs ist herstellerneutral angelegt und zeigt Microsoft Copilot Studio, Custom GPTs und Claude als Beispiele. Ihren Prototyp bauen Sie auf der Plattform, die in Ihrem Unternehmen verfügbar oder geplant ist. Die vermittelten Prinzipien zu Workflow-Design, Kontrolle und Governance lassen sich auf andere Agenten-Lösungen übertragen.

Wie verhindere ich, dass ein Agent unkontrolliert handelt?

Durch ein bewusstes Design: Agenten erhalten nur die minimal nötigen Berechtigungen, kritische Aktionen wie Versand, Buchung oder Löschung laufen über eine menschliche Freigabe, und alle Schritte werden protokolliert. Ergänzend definieren Sie Testfälle und Eskalationsregeln. Genau diese Kontrollmechanismen entwickeln Sie im Kurs für Ihren eigenen Anwendungsfall.

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 „KI-Agenten 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.

Weitere Kurse für Forschung und Wissenschaft

Weitere Kurse zu KI-Agenten

Alle 45 Kurse zu KI-Agenten

KI-Agenten – MünchenKI-Agenten – SalzburgKI-Agenten – BerlinKI-Agenten – AugsburgKI-Agenten – HannoverKI-Agenten – BremenKI-Agenten – StuttgartKI-Agenten – KaiserslauternKI-Agenten – Online