KKC_0324 | KI in Legacy-Systemen richtig integrieren
KI-Vorhaben in gewachsenen IT-Landschaften architektonisch und wirtschaftlich bewerten
Zusammenfassung
Infos zum Download
Infos zum Download
Innovation anschlussfähig machen statt Insellösungen schaffen
KI in Legacy-Systemen richtig integrieren vermittelt praxisnah, wie Sie KI-Vorhaben in gewachsenen IT-Landschaften architektonisch und wirtschaftlich bewerten. KI-Initiativen wirken auf den ersten Blick oft wie ein reines Innovations- oder Tool-Thema.
KI-Integration in gewachsenen Fachanwendungen realistisch zu bewerten sowie Schnittstellen, Datenquellen und Systemabhängigkeiten strukturiert zu analysieren, stehen dabei im Mittelpunkt. Die Inhalte verbinden fachliche Einordnung, konkrete Umsetzung und die Anforderungen an Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.
Damit eignet sich das Angebot für Unternehmen, die neue KI-, Daten- oder Automatisierungslösungen nicht nur testen, sondern strukturiert in belastbare Arbeitsabläufe überführen möchten.
AngebotszielKI in Legacy-Systemen richtig integrieren
- KI-Integration in gewachsenen Fachanwendungen realistisch bewerten
- Schnittstellen, Datenquellen und Systemabhängigkeiten strukturiert analysieren
- Architekturmuster für sichere und wartbare KI-Erweiterungen einordnen
- Governance-, Datenschutz- und Betriebsanforderungen berücksichtigen
- Make-or-buy-Entscheidungen für Legacy-Umgebungen vorbereiten
- Roadmaps für anschlussfähige KI-Integration entwickeln
ZielgruppeKI in Legacy-Systemen richtig integrieren
Das Angebot richtet sich an IT-Entscheider/innen, Enterprise Architects, Projektleitungen, Digitalverantwortliche und Fachbereichsverantwortliche, die KI in bestehende Systemlandschaften integrieren möchten.
VoraussetzungenKI in Legacy-Systemen richtig integrieren
Erfahrung mit IT-Systemen, Geschäftsprozessen oder Digitalprojekten wird empfohlen. Technische Detailkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
InhalteKI in Legacy-Systemen richtig integrieren
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
BildungspfadKI in Legacy-Systemen richtig integrieren
Lernstufe 1
- Hybrid Cloud für sensible KI-Daten: No Excuses
- MiniMax 2.7 Training: Das sich selbst-entwickelende Open-Source Model
- JetBrains Junie: Kompakt-Kurs
- TinyML für Defense: Quantisierung, Edge-Deploy
- Vertex AI: ML-Pipelines, die wirklich laufen
- Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Co
- Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
- Codex Grundkurs: Einstieg in die Agentische Entwicklung
- OpenCode Grundkurs: die smarte Claude-Alternative
- Claude Code Grundkurs
- Google Antigravity Grundkurs: Smarte IDE, echter Output
- Claude Skills: Workflows und Agenten ohne n8n bauen
- KI im Backoffice: Datenerfassung auf Autopilot
- KI ersetzt Admins und Entwickler - IT-Jobs 2026
- Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
- Python Machine Learning Grundkurs: Professioneller Einstieg
- Large Language Model Grundkurs: Einsatz und Überblick
- KI Für Entscheider Workshop: Maschinelles Lernen und Datenanalyse
- n8n Grundkurs: KI-Agenten planen und einsetzen
- Unsupervised Learning Grundkurs: Clustering das wirkt
- Reinforcement Learning: Lernen durch Belohnung
- Transfer Learning: Modelle schneller produktiv machen
- Neo4j Graph-Datenbanken für KI
- AutoML Grundkurs
- Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?
- NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren
- Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training
- KI-gestütztes Bug-Tracking, das wirklich wirkt
- Full-Stack KI-Entwicklung: End-to-End Projekt
- KI Sprach-Interfaces bauen: STT & TTS, die wirken
Lernstufe 2
- APIs mit KI nutzen: RAG, Datenabruf und mehr
- KI in Legacy-Systemen richtig integrieren
- MCP-Training: Server sicher entwickeln und betreiben
- KI-gestützte Datenbanksuche: Aufbaukurs
- Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler
- Frontend für KI-Apps: Advanced Patterns
- Java Microservices mit KI: Spring AI & LangChain4j
- ChatGPT Training: Erfolgreiches Content Marketing
- Effektive KI Software-Tests mit LLMs
- Pytorch Grundkurs: Deep Learning mit MLP und CNN
- Python mit Tensorflow: Grundkurs
- Natural Language Processing Grundkurs: Plattformen und Frameworks im Überblick
- Machine Learning mit Mathematik: Grundkurs
- Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training
- LangGraph-Training: KI-Agenten-Workflows bauen
Lernstufe 3
- A2A-Protokoll-Schulung: KI-Agenten verbinden
- Cursor IDE: Agentische Entwicklung Grundkurs
- ChatGPT Training: Effiziente Software-Entwicklung
- Large Language Models Advanced: Eigene LLMs und Tuning
- Serverless AI: KI-Funktionen ohne Ops-Stress
- KI-Training ohne Datenleck: Security by Design
- Vektordatenbanken für KI Training: Architektur & Praxis
- Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz
- KI in Legacy-Software: Modernisieren ohne Rebuild
- Serverless AI Training
AusbildungsnachweisKI in Legacy-Systemen richtig integrieren
Zertifikat der IAD GmbH
Sie erhalten ein Teilnahmezertifikat der IAD GmbH. Damit können Sie Ihr erworbenes Wissen dokumentieren.
NEU
im Angebot
im Angebot