tecnovy AI Suite

Enterprise AI Apps entwickeln

In dieser Schulung baust du einen internen KI-Assistenten, der vier Anforderungen erfüllt, bevor ihn jemand im Unternehmen nutzt. Jede Person meldet sich an und arbeitet in ihrer Rolle. Die Anwendung liest nur Daten, die diese Person sehen darf. Prüfungen an Ein- und Ausgaben (Guardrails) sollen eingeschleuste Anweisungen und abfließende Daten erkennen. Die Kosten pro Anfrage müssen planbar sein. Jede Anforderung prüfst du mit Tests.

Teilnahmezertifikat4,8/5 bei ProvenExpert

Was dieses Modul leistet.

Was dein Team mitnimmt: ein Muster für KI-Anwendungen mit Rollen, Nutzerrechten, Guardrails und Tests, an einem internen Assistenten selbst gebaut. Enterprise AI Apps entwickeln von tecnovy richtet sich an Full-Stack- und Backend-Entwickler:innen, die bereits mit LLM-APIs gearbeitet haben.

So läuft das Training

Methode: Durchgehendes Projekt: ein interner KI-Assistent vom Entwurf bis zum Deployment
Grundlage: tecnovy Curriculum, an keine Cloud und keinen Modellanbieter gebunden
Abschluss: tecnovy Teilnahmezertifikat, keine Prüfung

Termine & Buchung

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Aktuell sind keine öffentlichen Termine ausgeschrieben.

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Passung

Für wen das Modul gedacht ist

Typische Rollen

Du entwickelst Full-Stack- oder Backend-Anwendungen und sollst KI-Funktionen darin einbauen.
Du sollst einen KI-Prototyp zu einer Anwendung ausbauen, die Kolleg:innen im ganzen Unternehmen nutzen.
Du leitest als Tech Lead ein KI-Produktteam und entscheidest über Architektur und Anbieter.

Voraussetzungen

Keine Voraussetzungen

Du kannst direkt einsteigen. Mitbringen: Erfahrung in der Webentwicklung, Erfahrung mit LLM-APIs.

Stattdessen geeignet LLM Engineering Ohne Erfahrung mit LLM-APIs: Du bindest Modell-APIs in Python ein, mit Prompt-Vorlagen, JSON-Schemas, einzelnen Werkzeugaufrufen und ersten Tests.

Lehrplan

Enterprise AI Apps entwickeln im Detail

Fünf Teile folgen einem internen KI-Assistenten, den du über alle Kurstage ausbaust: von der Architektur über Anmeldung, Rechte und Daten, Guardrails und Oberfläche bis zu Tests und Deployment. Erfahrung mit LLM-APIs setzt der Kurs voraus; Evaluation in der Tiefe und der laufende Betrieb haben eigene tecnovy Kurse.

01Architektur von KI-Anwendungen

Du legst fest, aus welchen Bausteinen der Assistent besteht und welche ihr selbst baut.

Bausteine: Oberfläche, Orchestrierung, Modelle, Daten, Werkzeuge
Orchestrierung: die Schicht, die Anfragen an Modell, Daten und Werkzeuge verteilt
Build vs. Buy: kaufen oder selbst entwickeln, je Baustein
Den Modellanbieter austauschbar halten

02Identität, Rechte und Daten

Hier entscheidet sich, was die Anwendung für wen tun und lesen darf.

Anmeldung und Rollen an KI-Funktionen weitergeben
Unternehmensdaten an die Anwendung anbinden
Zugriff nur im Rahmen der Nutzerrechte

03Guardrails

Guardrails sind Prüfungen und Filter, die Ein- und Ausgaben durchlaufen, bevor sie Modell oder Nutzer:in erreichen.

Eingaben prüfen und filtern
Ausgaben prüfen, bevor sie angezeigt werden
Prompt Injection: Anweisungen, die über Eingaben oder Dokumente eingeschleust werden
Datenabfluss: vertrauliche Daten, die in Antworten landen

04Nutzererlebnis

Hier gestaltest du die Oberfläche so, dass Mitarbeitende einschätzen können, wie weit sie einer Antwort trauen.

Streaming: Die Antwort erscheint, während das Modell sie erzeugt
Quellenangaben, die zeigen, woher eine Antwort stammt
Feedback und verständliche Fehlermeldungen
Vertrauen und Transparenz gestalten

05Tests und Deployment

Zum Schluss legst du fest, was vor dem Deployment geprüft wird, und bringst den Assistenten in seine Zielumgebung.

Automatisierte Tests und Evaluationen für die gesamte Anwendung
Deployment und Skalierung
Kosten pro Anfrage

Ergebnis

Was du anschließend leisten kannst

01
Du entwirfst die Architektur einer KI-Anwendung aus Oberfläche, Orchestrierung, Modellen, Daten und Werkzeugen.
02
Du entscheidest je Baustein, ob ihr ihn kauft oder selbst baut, und hältst den Modellanbieter austauschbar.
03
Du gibst Anmeldung und Rolle der angemeldeten Person an jede KI-Funktion der Anwendung weiter.
04
Du bindest Unternehmensdaten so an, dass die Anwendung nur liest, was die angemeldete Person sehen darf.
05
Du baust Guardrails ein, die Ein- und Ausgaben prüfen und filtern, und testest sie gegen eingeschleuste Anweisungen (Prompt Injection) und Datenabfluss.
06
Du gestaltest die Oberfläche mit gestreamten Antworten, Quellenangaben, Feedback und verständlichen Fehlermeldungen.
07
Du schreibst automatisierte Tests, die vor dem Deployment Rechte, Guardrails und Antworten der gesamten Anwendung prüfen.
08
Du deployst die Anwendung, planst ihre Skalierung und rechnest die Kosten pro Anfrage durch.

tecnovy Teilnahmezertifikat

Bestätigt deine Teilnahme und die im Training behandelten Lehrplaninhalte. Ausgestellt von tecnovy, teilbar auf LinkedIn.

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Leistungsumfang

Was enthalten ist

Enthalten

Projekt-Repository mit ReferenzanwendungDie Referenzanwendung bildet das Kursprojekt ab, und du kannst nach dem Training für eigene Anwendungen von ihr ausgehen.

Warum tecnovy

Was du bei uns oben drauf bekommst

No Slideshow, Hands-On!

Versprochen: keine PowerPoint-Schlacht. Wir arbeiten in Gruppen, verknüpfen Theorie mit Praxis, und du bekommst Praxisbeispiele unserer erfahrenen Trainer sowie den Austausch mit Gleichgesinnten.

Certificate Showroom

Hol dir dein Teilnahmezertifikat und verbinde es, falls vorhanden, mit deinem Prüfungszertifikat. Vollautomatisiert, schön gestaltet. Nur für dich, nur bei tecnovy.

Flexible Umbuchung

Falls du mal kurzfristig verhindert sein solltest, kannst du deine Schulung bis eine Woche vor Trainingsbeginn kostenlos umbuchen.

Doppelt hält besser

Gerne darfst du innerhalb eines Jahres die Schulung nochmals online als Refresher besuchen.

Lerne von Experten

Wir garantieren dir stets den Einsatz von didaktisch und methodisch erstklassig qualifizierten Trainern, die ihr Wissen sowohl aus Trainingserfahrung als auch beruflicher Praxis- und Projekterfahrung beziehen.

FAQs

Häufige Fragen

01Mit welchem Tech-Stack arbeitet der Kurs?

Enterprise AI Apps entwickeln von tecnovy arbeitet mit einem verbreiteten Stack auf Basis von Python oder TypeScript. Die Architektur des Assistenten überträgst du danach auf andere Sprachen und Frameworks.

02Ist der Kurs an eine bestimmte Cloud gebunden?

Nein, Enterprise AI Apps entwickeln von tecnovy ist nicht cloudspezifisch und zeigt, wie sich die Architektur auf AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud abbilden lässt. Alle drei bieten einen verwalteten Dienst, der Sprachmodelle mehrerer Anbieter über eine API bereitstellt (Stand November 2026). Diese Dienste im Detail vergleichst du im tecnovy Kurs Cloud AI Architecture.

03Muss ich vorher LLM Engineering besucht haben?

Nein, für Enterprise AI Apps entwickeln von tecnovy genügt Erfahrung in der Webentwicklung und mit LLM-APIs, egal woher sie stammt. Wer noch keine Modell-API in eigenen Code eingebunden hat, beginnt mit LLM Engineering: API-Aufrufe, Prompts, JSON-Schemas, einzelne Werkzeugaufrufe und erste Tests in Python.

04Wie behandelt der Kurs Zugriffsrechte auf Unternehmensdaten?

In Enterprise AI Apps entwickeln von tecnovy fragt jede KI-Funktion Daten mit der Anmeldung und den Rechten der Person ab, die gerade mit dem Assistenten arbeitet. Ob diese Grenze hält, prüfst du mit automatisierten Tests für unterschiedliche Rollen.

05Verhindern Guardrails Prompt Injection zuverlässig?

Nein, und das verspricht Enterprise AI Apps entwickeln von tecnovy auch nicht. Das OWASP GenAI Security Project hält es in seiner Top-10-Liste für LLM-Anwendungen von 2025 für unklar, ob es narrensichere Methoden gegen Prompt Injection, also eingeschleuste Anweisungen, gibt, und empfiehlt unter anderem Filter für Ein- und Ausgaben und minimale Rechte. Im Kurs kombinierst du deshalb Guardrails mit Zugriffsrechten und testest beide.

06Kann unser Team den Kursassistenten danach direkt im Unternehmen einsetzen?

Ob eine KI-Anwendung freigegeben wird, entscheiden eure IT, eure Sicherheitsverantwortlichen und der Fachbereich nach ihren eigenen Kriterien, nicht eine Schulung. In Enterprise AI Apps entwickeln von tecnovy lernst du, Rechte, Guardrails, Tests und Kosten so umzusetzen und zu belegen, dass du diesen Stellen konkrete Antworten geben kannst.

07Was brauchen die Übungen an Zugängen?

Die Übungen in Enterprise AI Apps entwickeln von tecnovy rufen ein Sprachmodell über seine API auf und deployen die Anwendung. Dafür sind ein API-Zugang zu einem Modellanbieter und eine Umgebung für das Deployment nötig.

08Wie geht es nach Enterprise AI Apps entwickeln weiter?

Mit der LLMOps Schulung von tecnovy lernst du, KI-Anwendungen dauerhaft zu betreiben, von Versionierung und Releases bis zu Monitoring und Kostensteuerung. Evaluationsdatensätze und Qualitätsmessung in der Tiefe behandelt AI Evaluation & Observability; Enterprise AI Apps entwickeln testet nur die eigene Anwendung vor dem Deployment.

09Endet Enterprise AI Apps entwickeln mit einer Prüfung?

Nein, Enterprise AI Apps entwickeln ist ein tecnovy Kurs ohne Prüfung und ohne Zertifizierung eines Cloud- oder Modellanbieters. Bei mindestens 80 % Anwesenheit erhältst du das tecnovy Teilnahmezertifikat.

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