KI-Ergebnisse prüfen: Fehler finden, bevor sie teuer werden

Anhand echter Testfälle sehen die Teilnehmer*innen, wo KI typische Fehler macht. Dazu gehören falsche Namen, Zahlen, die richtig gerechnet, aber falsch empfohlen sind, und versteckte Anweisungen in E-Mails. Alle nehmen einfache Prüffragen und Prompts für den Alltag mit.

Inhalte:

• Typische Fehler von KI: erfundene Fakten, falsche Namen und Zahlen

• Plausibel klingende, aber falsche Empfehlungen erkennen

• Versteckte Anweisungen in E-Mails und Dokumenten

• Einfache Prüffragen und Prompts zur Kontrolle

Lernziele:

Die Teilnehmer*innen können KI-Ergebnisse systematisch überprüfen, typische Fehlerquellen erkennen und Risiken im Arbeitsalltag reduzieren.