Seminar AI-Agenten und intelligente Automatisierung mit Raynet One

AI-Funktionen liefern nur dann belastbare Unterstützung, wenn Datenbasis, Berechtigungen, Auftrag und Kontrollgrenzen eindeutig sind. Das Seminar zeigt, wie Analyse- und Automatisierungsaufgaben vorbereitet, mit menschlichen Freigabepunkten versehen, technisch überwacht und anhand reproduzierbarer Kriterien bewertet werden.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
5. Praxisaufgaben
6. Arbeitsweise

Zielsetzung

Nach Abschluss des Seminars sind folgende Aufgaben methodisch und technisch bearbeitbar:

• Geeignete und ungeeignete AI-Anwendungsfälle unterscheiden.
• Datenbasis, Kontext und Berechtigungen vor einer Analyse prüfen.
• Klare Arbeitsaufträge und Prüfkriterien formulieren.
• Empfehlungen und automatisierte Aktionen kontrolliert freigeben.
• Qualität, Protokollierung und Governance dauerhaft organisieren.

Zielgruppe

Plattform- und UEM-Administratoren, Security- und Datenverantwortliche, Automatisierungsteams sowie technische Prozessverantwortliche.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Raynet One, Datenqualität und betrieblichen Freigabeprozessen; aktivierte AI-Funktionen in einer Testumgebung sind hilfreich.

Seminarinhalte

1. Anwendungsfälle und Betriebsgrenzen

Der Einstieg trennt unterstützende Analyse von autonomer Aktion und legt die zulässige Reichweite fest.

1. Schritt 1: Fachliche Fragestellung und erwartete Entscheidung formulieren.
2. Schritt 2: Analyse, Empfehlung und ausführbare Aktion voneinander unterscheiden.
3. Schritt 3: Auswirkung, Kritikalität und erforderliche Freigabestufe bestimmen.
4. Schritt 4: Nicht zulässige Daten, Systeme und Aktionen dokumentieren.

2. Datenbasis und Kontext

AI-Ausgaben werden nur so belastbar wie die zugrunde liegenden Asset-, Software-, Security- und Betriebsdaten.

1. Schritt 1: Benötigte Datenobjekte und Aktualitätsanforderungen festlegen.
2. Schritt 2: Vollständigkeit, Normalisierung und Eigentümerzuordnung prüfen.
3. Schritt 3: Filter und Zielmenge auf den konkreten Anwendungsfall begrenzen.
4. Schritt 4: Unsichere, unbekannte und widersprüchliche Daten kennzeichnen.

3. Arbeitsauftrag und Prompt-Struktur

Ein klarer Auftrag reduziert Mehrdeutigkeit und erleichtert die spätere Qualitätsprüfung.

1. Schritt 1: Rolle, Ziel und fachlichen Kontext beschreiben.
2. Schritt 2: Zulässige Datenmenge und ausgeschlossene Bereiche angeben.
3. Schritt 3: Erwartetes Ausgabeformat und Priorisierungskriterien definieren.
4. Schritt 4: Prüffragen und Abbruchbedingungen ergänzen.

4. Analyse und Empfehlungen prüfen

Ergebnisse werden gegen Daten, Regeln und repräsentative Einzelfälle validiert.

1. Schritt 1: Ausgabe auf Vollständigkeit und nachvollziehbare Begründung prüfen.
2. Schritt 2: Empfehlung bis zum zugrunde liegenden Asset oder Befund zurückverfolgen.
3. Schritt 3: Stichproben und Gegenbeispiele auswählen.
4. Schritt 4: Unklare oder nicht belegte Aussagen verwerfen oder nachschärfen.

5. Automatisierte Aktionen und Freigaben

Aus einer Empfehlung wird erst nach kontrollierter Prüfung eine technische Aktion.

1. Schritt 1: Ausführbare Zielmenge und zulässige Aktion festlegen.
2. Schritt 2: Pilotgruppe, Wartungsfenster und Abbruchschwelle definieren.
3. Schritt 3: Menschliche Freigabe vor kritischen Schritten einbauen.
4. Schritt 4: Ausführung überwachen und bei Abweichung pausieren oder zurücksetzen.

6. Sicherheit, Protokollierung und Governance

Der Regelbetrieb benötigt nachvollziehbare Identitäten, Logs und regelmäßige Qualitätskontrollen.

1. Schritt 1: Technische Identität und minimale Rechte zuordnen.
2. Schritt 2: Eingaben, Ausgaben, Freigaben und Aktionen protokollieren.
3. Schritt 3: Sensible Informationen und Aufbewahrung begrenzen.
4. Schritt 4: Qualitätskennzahlen, Review-Termin und verantwortliche Stelle festlegen.

Praxisaufgaben

• AI-Anwendungsfall mit Datenbasis, Reichweite und Freigabestufe beschreiben.
• Arbeitsauftrag für eine Asset- oder Patchanalyse formulieren und anhand von Gegenbeispielen prüfen.
• Kontrollierten Automatisierungsablauf mit Pilot, Abbruchregel und Protokollierung entwerfen.

Arbeitsweise

Fachliche Einordnung, Demonstrationen und angeleitete Übungen wechseln sich ab. Konfigurationen werden zunächst in einer begrenzten Testmenge aufgebaut, anschließend anhand messbarer Kriterien geprüft und erst danach in einen dokumentierten Betriebsablauf überführt.