Seminar SEEBURGER BIS – AI-gestützte Integration und Orchestrierung

Das Seminar zeigt, wie AI-Unterstützung in Integrationsprojekten eingesetzt werden kann, ohne Entwurfsverantwortung, Nachvollziehbarkeit und Freigabekontrollen aufzugeben. Der Schwerpunkt liegt auf prüfbaren Arbeitsabläufen statt auf unkontrollierter Automatisierung.

Inhaltsübersicht

• Einordnung und Zielsetzung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Einordnung und Zielsetzung

Im Mittelpunkt stehen folgende Arbeitsziele:

• Geeignete und ungeeignete Einsatzfelder für AI-Unterstützung unterscheiden.
• Assistierte Entwürfe mit klaren Guardrails und Freigabepunkten erstellen.
• Mappingvorschläge systematisch testen, erklären und versionieren.
• Pilot, Qualitätsmetriken und Betriebsgrenzen für AI-gestützte Abläufe definieren.

Schrittweise Seminarinhalte

Tag 1: Einsatzmodell, Guardrails und assistiertes Design

1. Schritt 1: Integrationsaufgaben nach Risiko, Datenklasse, Wiederholbarkeit und Prüfbarkeit kategorisieren.
2. Schritt 2: Anwendungsfälle für Designassistenz, Mappingunterstützung und Orchestrierung priorisieren.
3. Schritt 3: Human-in-the-Loop-Punkte, Rollen und Freigaberegeln für den gesamten Lebenszyklus festlegen.
4. Schritt 4: Datenminimierung, Geheimnisschutz und zulässige Eingaben in einer Governance-Matrix dokumentieren.
5. Schritt 5: Einen Integrationsentwurf mit geführten Vorschlägen erstellen und jede Annahme kennzeichnen.
6. Schritt 6: Den Entwurf durch fachliche und technische Gegenprüfung absichern.

Tag 2: Intelligentes Mapping, Qualität und Pilotbetrieb

1. Schritt 1: Quell- und Zielmodelle für einen begrenzten Mappingfall vorbereiten.
2. Schritt 2: Mappingvorschläge erzeugen, Regeln erläutern lassen und gegen Fachvorgaben prüfen.
3. Schritt 3: Positiv-, Negativ- und Grenzfalltests mit messbaren Qualitätskriterien ausführen.
4. Schritt 4: Änderungen, Freigaben und Modellgrenzen nachvollziehbar versionieren.
5. Schritt 5: Protokollierung, Auditierbarkeit und Rückfall auf regelbasierte Verarbeitung festlegen.
6. Schritt 6: Pilotumfang, Abbruchkriterien, Verantwortlichkeiten und Übergang in den Betrieb planen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Integration Engineering, Mapping-Entwicklung, API- und Prozessdesign, Data Governance, Informationssicherheit und technische Projektleitung.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Datenmapping, Integrationsmustern und Qualitätssicherung; keine vertieften Kenntnisse in Machine Learning erforderlich.

Didaktische Begründung: Zwei Tage trennen bewusst Entwurf und Governance von praktischer Validierung, Pilotierung und Betriebsfreigabe.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen. Produktfunktionen werden abhängig von Bereitstellungsmodell, Version und Lizenzumfang in der verfügbaren Laborumgebung eingeordnet.