KI Weiterbildung für Trainer, Consultants & AI Leads
Train the KI Trainer 2027
Das AI Capability Masterprogramm für AI Expertise, Enablement & Transformation
AI Capability Masterprogramm - Deine KI-Weiterbildung
Certificate in AI Expertise, Enablement & Transformation
Dauer: 4 Monate | Start: KW 44/2026 | Winterpause: KW 50/2026 bis KW 1/2027 | Restart: KW 2/2027 | Abschluss: KW 11/2027
Und wer macht sie jetzt eigentlich – diese AI-Transformation?
Über AI-Transformation reden inzwischen alle. Strategien gibt es. Roadmaps gibt es. Use-Case-Listen gibt es. Tools sowieso. Aber irgendwann muss es ja jemand machen. Und dann wird die Frage plötzlich ziemlich konkret:
Wer übersetzt AI in echte Arbeit? In echten Wert?
Wer versteht genug von der Technologie, um nicht jedem neuen Hype hinterherzulaufen?
Wer erkennt, was sich mit Generative und Agentic AI tatsächlich verändert – und was nur eine hübschere Demo ist?
Wer kann entscheiden, welche Arbeit an AI delegiert werden kann und wo Human Judgment gebraucht wird?
Und vor allem: Wer redesignt Arbeit wirklich, statt bestehende Prozesse einfach mit Agents zu dekorieren?
Der 60 Sekunden Pitch - Start 27.10.2026
Vier Monate, ein kleiner Jahrgang (max. 35, mind. 10), sechs Wochen Nerd Core ( ihr dachtet doch, nicht, der geht weg ?!) als fachliches Fundament. Danach (12 Wochen) der Transfer in die echte Arbeit, Enablement und Transformation.
5 Leitfragen, die sich für Euch durchs Programm ziehen:
Was muss ich über AI wirklich verstehen?
Wie sieht professionelle Arbeit mit Generative und Agentic AI aus?
Wo braucht es Human Judgment?
Wie verändert AI Workflows, Rollen und Entscheidungen?
Was müssen Menschen lernen und was muss die Organisation verändern?
Und was ist das Framework: CRISP-DM als Denkrahmen war ja klar, oder?
Die harten Eckdaten:
16-Wochen-Programm - 48h Stunden Live plus 64h Praxis und Selbststudium
Jede Woche 90-Minuten-Live-Calls, zum Thema der Woche
AI-Co-Work-Packs statt Videobibliothek, fürs Vertiefen und Anwenden des Wissens aus den LIve Calls ( 2h Praxis, 2h Selbststudium pro Woche)
Alle 2 Wochen zusätzliche: 2 Stunden AI-Practice-Clinic, klingt nicht nur cooler als Q&A oder Office Hours ist es auch
Technology Deep Dive mit Mario (4h)
Legal Deep Dive mit Julian (4h) und vielleicht noch Gästen aus den alten Batches oder dem Team!
Didaktik Transfer & Strategie Transfer aus 20 Jahren Erfahrung
Skool Community
Start: KW 44/2026: 27.10.2026
Winterpause: KW 50/2026 bis KW 1/2027
Restart: KW 2/2027 : 12.01.2027
Abschluss: KW 11/2027: 18.03 ( vorläufig)
Weitere Fragen?
Vereinbare ein unverbindliches Beratungsgespräch. Wir besprechen gerne deine spezifischen Fragen und Ziele.
ki-trainer@barbara-lampl.de. oder direkt zum Kalender von Barbara
Du brauchst ein Angebot, immer gerne! Wende dich direkt an Nic Gremse-Hürten: nh@barbara-lampl.de
Ratenzahlung bieten wir auf Anfrage auch an, schreib uns gerne.
Anmeldung direkt an: ki-trainer@barbara-lampl.de. oder zum Formular
Investment auch in 2026/2027
Early Bird : €4.900 (netto), bis 30.09.2026
Regulär : €5.200 (netto), bis 20.10.2026
Late Bird: €5.400 (netto), ab 21.10.2026
Außerdem brauchst du eine Claude-Cowork- oder ChatGPT-Work-Lizenz; normale Bezahl-Abos reichen.
Die Expertise dahinter:
Geleitet von Barbara Lampl (AI Babsi), Verhaltensmathematikerin mit 20 Jahren Erfahrung in Data & KI-Strategie. Ihre besondere Stärke: komplexe Konzepte verständlich und praxisnah zu vermitteln.
Für wen ist Train the KI Trainer 2027?
Für Menschen, die AI professionell übersetzen, vermitteln oder Transformation mitgestalten, zum Beispiel als Trainer:in, Consultant, Facilitator, AI Champion, AI Lead, interne:r Berater:in, L&D Professional oder in einer Fach-, Führungs- oder Transformationsrolle. Extern mit Kunden oder intern mit der eigenen Organisation.
Entscheidend ist nicht dein Jobtitel, sondern dass Menschen bei AI-Fragen zu dir kommen und du darauf nicht nur mit einer Tool-Demo reagieren möchtest.
Von technischer Substanz zu Human Judgment, Workflow Redesign und wirksamem AI Enablement.
AI verändert nicht einfach Tools, sondern Arbeit: was Menschen selbst tun, was sich delegieren lässt und welche Prozesse neu gedacht werden müssen. Und damit verändert sich auch der Job, besonders der von Menschen, die andere enablen und die Transformation begleiten.
Was braucht es in 2027 wirklich? Das Gleiche wie schon in den Jahren zuvor. AI verstehen, technisch auf den Grundlagen der Datascience, nicht um zu coden oder Mathe Formeln zu schreiben, sondern um relevante Entwicklungen einzuordnen, Menschen befähigen und in aller Klarheit, Bullshit und Hype von Realität zu unterscheiden!
Daher also auf ein neues, mit dem vollständig redesignten Train the KI Trainer 2027, die neue Version und wir stellen 3 Dinge in den Mittelpunkt : AI Expertise, Enablement & Transformation
Deswegen heißt das Ding jetzt AI Capability Masterprogramm und auf dem Zertifikat steht Certified Professional in AI Expertise Enablement & Transformation
Jetzt aber zum eigentlich Teil, wie kommen wir dahin?
Never AI First - always AI Driven. Oder warum ein neues Programm
Der alte “Train the KI Trainer”, 5 coole Batches und doch musste er neue werden.
Die Kriterien fürs Redesign waren klar:
Keine Videolibrary mit Prerecordings ( dafür gibt es Youtube) -wie schon in der alten Variante
Live - Sessions aber weniger, Terminplaner werden immer voller
Ich (aka AI Babsi) halte wieder selber, und mein Senior-Team (Kampf, erprobt auch wieder im Einsatz – ihr wollt echtes Praxiswissen! )
Kein Tooling BS und Agenten bauen auf Sachen die in morgen irrelevant sind
AI-driven, aber wie?
Hands on Keyboard aber ohne Code
Ich darf wohl immer noch keine Matheformel an die Wand schreiben…
Von alten “Train the KI Trainer” bleibt also sehr viel: der Nerd Core, CRISP-DM, der Anspruch, AI wirklich zu verstehen statt nur die aktuelle Oberfläche zu kennen, die Verbindung von Technik, Business, Psychologie und über 20 Jahre Erfahrung, dazu eigene Cases, Diskussion, Community und echte Arbeit.
Wie tragen wir der Welt heute und morgen Rechnung, wenn AI-Modelle, News und Tools schimmeln wie Toastbrot?
Wie tragen wir dem Rechnung, dass in 2026/2027 alle Firmen und Menschen irgendwie und irgendwas mit KI gemacht haben, mit mehr (oder weniger?) als durchschnittlichem Erfolg?
Am Anfang war der Fokus nur darauf, AI überhaupt verständlich zu machen und Menschen den Einstieg zu ermöglichen. Das bleibt wichtig, reicht aber 2027 nicht mehr.
Generative AI verändert bereits kognitive Arbeit, Agentic AI verändert, welche Aufgaben Systeme über mehrere Schritte übernehmen. Damit verschiebt sich die Frage (oder besser sollte sie) von „Wie benutze ich dieses Tool?“ zu „Wie sollte diese Arbeit künftig überhaupt aussehen?”.
AI Expertise, Enablement und Transformation - die Kombi ist die Antwort.
Neue Technologien und Entwicklungen müssen eingeordnet werden
AI im professionellen Einsatz, nicht als nettes Spielzeug
Persönliche Produktivität ist niedlich, hilft aber nicht, wenn wir mehr als 50 Leute sind.
Was braucht es an Training und wann müssen wir an den Prozess ran
Denn aus einem schlechten Prozess wird kein guter, nur weil plötzlich 17, 37 oder 1.546 Agents daran beteiligt sind.
Anzahl der Agents ist dummerweise ungleich dem Grad der Transformation….
Und wenn jemand erklärt, der Agent brauche jetzt dringend einen Namen und eine Personalakte, darf man zumindest kurz fragen: Welches Problem lösen wir hier eigentlich gerade?
Ihr werdet weiterhin mit allen Skills ausgestattet Trainings zugeben, mit was eigentlich für wen und was macht wie Sinn. Du erkennst auch, wann Multiplikatoren, Champions, Co-Work-Formate oder andere Enablement-Strukturen sinnvoller sind als ein weiteres Training von dir und wann zusätzliche Prozesse, Führung oder Governance benötigt werden. Deshalb heißt die Zertifizierung Certified Professional in AI Expertise & Transformation und nicht „Certified Trainer". Training gehört dazu, aber eben nicht nur.
Training alleine ist noch keine Transformation
Ach, ne Fr. Lampl sagen sie bloss!
5000 Leute, alle auf Copilot geschult – was hat sich verändert? Nix aber der CFO hatte eine dicke Kostenstelle mehr für Lizenzen und Token.
Deshalb betrachten wir immer zwei Ebenen zugleich. Menschen müssen anders arbeiten können: Dafür brauchen sie Verständnis, Praxis, neue Arbeitsweisen und Human Judgment. Und Organisationen müssen andere Arbeit möglich machen: Dafür müssen manchmal Prozesse, Rollen, Entscheidungen oder Rahmenbedingungen mitverändert werden.
Der “Train the KI Trainer 2027” muss dafür nicht Process Consultant, CTO und Organisationsentwickler in Personalunion werden, kriegen wir nämlich leider nicht hin, aber knapp dran! . Aber ihr sollt erkennen, ob ihr gerade ein Lernproblem, ein Technologieproblem, ein Workflowproblem oder ein Organisationsproblem vor euch habt oder mehrere gleichzeitig.
Melde dich zum unverbindlichen Gespräch bei mir ob das ganze was für dich ist: bl@barbara-lampl.de
Details von - Train the KI Trainer
Woche & Fokus
1 · How AI Actually Works
Modelle, Lernen, Prediction und die mentalen Grundlagen dafür, was AI-Systeme tatsächlich tun
2 · Data, Statistics & Uncertainty
Datenqualität, Statistik, Wahrscheinlichkeit, Messfehler, Benchmarks und Unsicherheit
3 · Machine Learning & CRISP-DM
Training, Testing, Generalisierung, Overfitting – plus CRISP-DM als Arbeitslogik
4 · Deep Learning, Scaling & Emerging Capabilities
Deep Learning, Multimodalität, Scaling und die Frage, welche zukünftigen Entwicklungen technisch plausibel sind
5 · Generative AI & Cognitive Work
LLMs, Tokens, Embeddings, Kontext, Inference – und die Folgen für kognitive Arbeit
6 · Bias, Causality & Critical AI Judgment
Bias, Korrelation, Kausalität, Evaluation und der Einstieg in Human Judgment
7 · Integration I – So what?
Vom technischen Verständnis zur Frage: Was bedeutet das für Arbeit, Training und Transformation?
8 · Working with AI
Context Design, Task Decomposition, Research, Verification, Tool Use und Delegation
9 · Human Judgment & Evaluation
Was kann AI übernehmen – und was muss ein Mensch tatsächlich beurteilen?
10 · Agentic AI & Agentic Work
Was verändert sich, wenn AI plant, Tools nutzt und mehrstufig arbeitet?
11 · Integration II – Redesign the Work
Welche Schritte braucht der Workflow noch? Was verschwindet? Was wird delegiert?
12 · People, Roles & Capability
Wer muss was verstehen, können, beurteilen und entscheiden?
13 · Designing Enablement for New Work
Welche Form von Befähigung braucht die neue Arbeit wirklich?
14 · From Learning to Organizational Change
Kann die Organisation das Gelernte überhaupt zulassen und nutzen?
15 · Integration III – People × Work × Organization
Menschen, Arbeit und Organisation gemeinsam betrachten
16 · Integration IV – AI Transformation in Practice
Komplexe Praxisfälle analysieren und die richtige Intervention ableiten
Fundiertes KI-Verständnis für Business
Von mathematischen Grundlagen zur strategischen KI-Integration - dein systematischer Weg zur echten Expertise
Barbara Lampl (AI Babsi)
20 Jahre Erfahrung in Data & KI-Strategie
Verhaltensmathematikerin
9 Jahre Lehrauftrag in Datascience
Spezialisiert auf verständliche Vermittlung komplexer Konzept
Expertise trifft Praxis
Als Verhaltensmathematikerin mit 20 Jahren Erfahrung in Data & KI-Strategie verstehe ich die Herausforderung: Wie vermittelt man komplexe KI-Konzepte verständlich und praxisnah? Dieses Programm baut auf 11 Jahren Lehrerfahrung und der Entwicklung erfolgreicher Workshop-Formate auf.
1. Praxisorientiert & Individuell
Integration deiner eigenen Use Cases und Expertise
Direkte Anwendung auf dein Geschäftsfeld
Von Grundlagenverständnis bis zur strategischen Beratung
2. Community & Support
Aktive Lerngemeinschaft
Kontinuierlicher Austausch via Skool
Zweiwöchentliche Q&A Sessions für deine Fragen ( 2 Stunden)
3. Programm-Struktur
Praxisnahe Übungen mit direktem Business-Bezug
Deine individuelle Projektentwicklung
4 Monate intensive Begleitung
Co-Work Packs, what?
Live Sessions und Live Q&A sind soweit so klar, und man kann sich auch die Aufzeichnungen davon ansehen.
Live Sessions. Inhalte erklären, zugänglich machen, ad hoc Fragen klären, Theorien, Konzepte und Frameworks lernen. Die fachlichen Grundlagen strukturiert und sauber aufbereitet
AI Practice Clinics - Q&A ist einfach zu klein als Begriff
Alle zwei Wochen gibt es zusätzlich eine 2-stündige AI Practice Clinic. Hier kommen eigene Unternehmenssituationen, Kundenprojekte, Trainingsideen, Workflows, gescheiterte Experimente und Fragen aus deiner echten Arbeit auf den Tisch. Denn die hält sich selten an die Reihenfolge eines Curriculums, beziehen sich aber immer auf das was wir im Kurs tun und in der Welt passiert
Aber was sind Co-Work Packs?
Die meisten Programme lösen das Problem des Contents mit Stunden an Videoaufnahmen, nur was soll das bringen? Und was, wenn Content sich schon schnell verändert, wie das schon erwähnte schimmelnde Toastbrot.
Außerdem ist AI KEINE theoretische und philosophische Nummer; mehr Content löst nicht das „TUN-Problem“.
Enter: Claude Cowork, ChatGPT Work und die AI Co-Work Packs.
Sie verbinden fachlichen Input, Dokumente und Cases, konkrete Arbeitsaufgaben, Recherche und Vergleich, Challenge und Red Team, Verifikation, Human Judgment und den Transfer in echte Arbeit. Echtes Agentic Work und wir können jeden Move der beiden grossen Labs mitgehen. Klar, es gibt ein paar mehr Plattformen, die Ähnliches anbieten. Die könnt ihr gerne dazu verwenden, aber Fremdtooling-Troubleshooting ist explizit nicht Teil des Trainings!
Jetzt noch die grosse Frage, der Zeitaufwand
Live Sessions, mit Barbara: 40h
Live Deep Dives: 8h
Arbeit mit den AI-CoWork Packs: mind 2h pro Woche plus 2h Selbsttudium
Mit “nachlampln”, Arbeitsteams im Batsch bilden und echt dran arbeiten, werden es mehr, ich würde mind. 4h die Woche empfehlen, mehr geht immer! Am Ende ist es Dein Kurs.
Expert Deep Dives
Mario – Technology Deep Dive. Mario bringt die CTO-Perspektive ins Programm: je nach aktueller Entwicklung Enterprise AI Architecture, Modelle und Plattformen, APIs, Daten und Retrieval, Security, Integrationen, Build vs. Buy, Agentic Systems. Nicht, damit du danach CTO bist, sondern damit du technische Entscheidungen einordnen kannst und weißt, wann du einen brauchst.
Julian – Legal Deep Dive. Julian übernimmt den juristischen Teil: AI Act, Datenschutz, Urheberrecht, Haftung, Governance und Verantwortlichkeiten. Nicht als Rechtsblock zum Abhaken, sondern als Teil realer AI-Entscheidungen.
Wer wohl alles dabei sein wird?
Für Menschen, die AI professionell übersetzen, vermitteln oder Transformation mitgestalten, zum Beispiel als Trainer:in, Consultant, Facilitator, AI Champion, AI Lead, interne:r Berater:in, L&D Professional oder in einer Fach-, Führungs- oder Transformationsrolle. Extern mit Kunden oder intern mit der eigenen Organisation.
Entscheidend ist nicht dein Jobtitel, sondern dass Menschen bei AI-Fragen zu dir kommen und du darauf nicht nur mit einer Tool-Demo reagierst.
Wir sind immer eine bunte, wertschätzende Truppe und die 60% Frauenanteil, die erwarte ich schon wieder.
Certified Professional in AI Expertise & Transformation
Nach vier Monaten bist du nicht CTO, Jurist:in, Organisationsentwickler:in und Process Consultant in Personalunion, das ist auch nicht das Ziel. Aber du kannst:
AI technisch fundierter einordnen und relevante Entwicklungen von Hype unterscheiden
CRISP-DM auf heutige AI-Fragen übertragen
professionelle AI-Arbeitsweisen entwickeln und vermitteln
Human Judgment bewusst einsetzen
Agentic AI aus Arbeitsperspektive beurteilen
erkennen, wann ein Workflow verändert werden muss
Trainings selbst konzipieren und durchführen
Enablement über einzelne Trainings hinaus denken
erkennen, wann Training nicht reicht
AI Transformation an der Schnittstelle von People, Work, IT und Organization mitgestalten
Weitere Fragen?
Vereinbare ein unverbindliches Beratungsgespräch. Wir besprechen gerne deine spezifischen Fragen und Ziele.
bl@barbar-lampl.de oder direkt zum Kalender und zum Team: ki-trainer@barbara-lampl.de
Das Programm im Deep Dive
Wenn dir die Übersicht reicht, weißt du jetzt schon, worum es geht. Wenn du wissen willst, was hinter den einzelnen Wochen steckt, kommt hier die ausführliche Version.
Teil 1 – AI Foundations & Foresight
Woche 1 – How AI Actually Works
Wir starten mit den mentalen Modellen. Was ist ein Modell, was bedeutet maschinelles Lernen, was wird vorhergesagt, was lernt ein System tatsächlich — und warum sieht manches nach „Denken" aus, obwohl technisch etwas anderes passiert?
Das Ziel ist kein Begriffe-Bingo, sondern ein belastbares Grundmodell, auf das wir später immer wieder zurückgreifen. Wenn das Fundament sauber ist, muss man neue Systeme nicht jedes Mal wie Magie behandeln.
Woche 2 – Data, Statistics & Uncertainty
AI arbeitet mit Daten, Wahrscheinlichkeiten und Unsicherheit. Das klingt banal, wird aber erstaunlich schnell vergessen, sobald ein Modell seine Antwort in vollständigen Sätzen und mit genügend Selbstbewusstsein präsentiert.
Wir schauen auf Datenqualität, Statistik, Wahrscheinlichkeiten, Messfehler, Benchmarks und die Aussagekraft von Ergebnissen — nicht der Statistik wegen, sondern damit du AI-Ergebnisse kritisch beurteilen kannst.
Woche 3 – Machine Learning & CRISP-DM
Jetzt gehen wir tiefer in Machine Learning: Training und Testing, Generalisierung, Overfitting, Features, Modelllogik. Und hier verankern wir CRISP-DM ausdrücklich als Framework für das gesamte Programm — nicht als Schaubild, das danach wieder verschwindet, sondern als Denkdisziplin: Business Understanding before Modeling.
Woche 4 – Deep Learning, Scaling & Emerging Capabilities
Neural Networks, Deep Learning, Scaling, Multimodalität und neue Fähigkeiten — und immer die zweite Frage: Was folgt daraus? Welche Fähigkeiten entstehen durch Skalierung, welche durch neue Trainingsverfahren, wo liegen Grenzen? Welche Aussagen über Reasoning, AGI oder autonome Systeme sind technisch plausibel, und wo beginnt Marketing? Hier wird aus Fundamentals Foresight.
Woche 5 – Generative AI & Cognitive Work
Natürlich beschäftigen wir uns mit LLMs: Tokens, Embeddings, Training, Inference, Kontext, Halluzinationen, Multimodalität. Aber wir bleiben nicht dort stehen, denn die wichtigere Frage lautet: Was verändert Generative AI an kognitiver Arbeit — an Recherche, Schreiben, Analyse, Lernen, Kommunikation, Problemlösung und Entscheidungsvorbereitung?
Woche 6 – Bias, Causality & Critical AI Judgment
Korrelation ist nicht Kausalität, Bias verschwindet nicht dadurch, dass das Modell größer wird, und ein überzeugend formulierter Output ist noch kein Beweis. Wir beschäftigen uns mit Bias, Kausalität, Evaluation und typischen Fehlinterpretationen. Hier beginnt Human Judgment.
Woche 7 – Integration I: So what?
Keine neue Disziplin — wir ziehen die Konsequenzen aus sechs Wochen Nerd Core. Was bedeutet das Gelernte für Generative AI, für Agentic AI, für zukünftige Entwicklungen, für Arbeit, Training und Transformation? Das ist der Schritt von technischem Verständnis zu professioneller Einordnung.
Teil 2 – AI Work & Human Judgment
Woche 8 – Working with AI
Prompting bleibt, aber Prompting allein ist kein professioneller AI-Workflow. Wir beschäftigen uns mit Context Design, Task Decomposition, Recherche, Verification, Tool Use und Delegation. Die Frage ist nicht „Wie bekomme ich eine bessere Antwort?“, sondern „Wie baue ich eine bessere Arbeitsweise?”.
Woche 9 – Human Judgment & Evaluation
Human-in-the-loop ist wichtig — aber irgendwo einen Menschen ans Ende eines Prozesses zu setzen, löst noch nichts. Welche Outputs muss dieser Mensch prüfen, welche Quellen braucht er, welche Fehler sind tolerierbar, welche Entscheidungen sind reversibel, wo fehlen Erfahrung und Kontext? Human Judgment ist keine Deko, sondern Teil guter AI-Arbeit.
Teil 3 – Agentic Work & Workflow Redesign
Woche 10 – Agentic AI & Agentic Work
Was verändert sich, wenn AI nicht nur antwortet, sondern plant, Tools nutzt, Aufgaben zerlegt und mehrere Schritte ausführt? Wir schauen auf Fähigkeiten und Grenzen agentischer Systeme — aber nicht mit dem Ziel, möglichst viele Agents zu bauen. Die interessantere Frage ist, was sich an der Arbeit verändert. Denn ob am Ende 3 oder 37 Agents beteiligt sind, sagt noch nichts darüber, ob die Arbeit besser geworden ist.
Woche 11 – Integration II: Redesign the Work
Jetzt gehen wir zurück zu CRISP-DM und zum Business Understanding. Welches Problem wollten wir lösen? Wie würde diese Arbeit aussehen, wenn wir sie heute neu bauen könnten? Welche Schritte brauchen wir noch, welche können verschwinden, was lässt sich delegieren, wo braucht es Human Judgment, welche Rollen verändern sich? Hier wird aus AI-Anwendung Workflow Redesign.
Teil 4 – Enablement & Organizational Transformation
Woche 12 – People, Roles & Capability
Wer muss was verstehen, ausprobieren, beurteilen und entscheiden — und wie verändern sich Rollen durch AI? Capability folgt der Arbeit, nicht dem Standardkurs.
Woche 13 – Designing Enablement for New Work
Jetzt geht es in Training und Enablement, aber nicht mit der Frage „Welche Folien brauchen wir?“, sondern „Was soll nachher anders funktionieren?”. Erst daraus folgt das Format: Training, Co-Working, Practice, Champions, Guidelines, Support — oder eine Kombination.
Woche 14 – From Learning to Organizational Change
Die Menschen haben gelernt. Jetzt kommt die unbequeme Frage: Können sie das Gelernte in dieser Organisation überhaupt anwenden? Passen Prozesse und Verantwortlichkeiten, haben sie Zugriff, passt Governance, unterstützt Führung die Veränderung? Hier wird sehr sichtbar, dass Training Teil von Transformation ist und nicht ihr Ersatz.
Woche 15 – Integration III: People × Work × Organization
Ein echter Fall, drei Ebenen gleichzeitig. People: Was müssen Menschen neu verstehen und können? Work: Wie verändert sich die eigentliche Arbeit? Organization: Welche Rahmenbedingungen müssen sich mitverändern? Und manchmal lautet die richtige Antwort: Nein, dafür braucht ihr gerade kein Training.
Woche 16 – Integration IV: AI Transformation in Practice
Zum Abschluss arbeiten wir an komplexen Praxissituationen — den Sätzen, die in echten Projekten wirklich fallen:
„Wir brauchen eine AI Academy.“
„Unsere Leute nutzen Copilot zu wenig.”
„Wir wollen Agentic AI ausrollen.“
„Wir wollen 37 Agents.”
„Wir brauchen eine AI Strategy.“
Die Aufgabe ist nicht, für jeden dieser Sätze dieselbe Lösung aus der Tasche zu ziehen. Die Aufgabe ist, die Rückfrage zu stellen, die sich sonst niemand traut — Warum? Was davon ist Technologie, was Arbeit, was Lernen, was Human Judgment, was Organisation? Und was muss jetzt tatsächlich passieren?
Start: KW 44/2026: 27.10.2026
Winterpause: KW 50/2026 bis KW 1/2027
Restart: KW 2/2027 : 12.01.2027
Abschluss: KW 11/2027: 18.03 ( vorläufig)
Weitere Fragen?
Vereinbare ein unverbindliches Beratungsgespräch. Wir besprechen gerne deine spezifischen Fragen und Ziele.
bl@barbar-lampl.de oder direkt zum Kalender
Anmeldung, direkt an: ki-trainer@barbara-lampl.de, wir freuen uns und wenn du ein Angebot brauchst melde dich auch gerne.
Investment auch in 2026/2027
Early Bird : €4.900 (netto), bis 30.09.2026
Regulär : €5.200 (netto), bis 20.10.2026
Late Bird: €5.400 (netto), ab 21.10.2026
Detaillierter Kursplan
Block 1 (2026)
Session 1 (Früh): Dienstag, 27.10.2026 | 08:30 – 10:00 Uhr
Woche 2 (KW45 | 02.11. – 08.11.2026)
Hinweis: 03. & 04.11. gesperrt
Session 2 (Spät - Ausnahmetag): Donnerstag, 05.11.2026 | 16:30 – 18:00 Uhr
Office Hours 1 (Ausnahmetag): Donnerstag, 05.11.2026 | 12:00 – 14:00 Uhr
Woche 3 (KW46 | 09.11. – 15.11.2026)
Hinweis: 10.11. gesperrt
Session 3 (Spät): Donnerstag, 12.11.2026 | 16:30 – 18:00 Uhr
Woche 4 (KW47 | 16.11. – 22.11.2026)
Session 4 (Früh): Dienstag, 17.11.2026 | 08:30 – 10:00 Uhr
Office Hours 2: Mittwoch, 18.11.2026 | 12:00 – 14:00 Uhr
Woche 5 (KW48 | 23.11. – 29.11.2026)
Session 5 (Spät): Donnerstag, 26.11.2026 | 16:30 – 18:00 Uhr
Woche 6 (KW49 | 30.11. – 06.12.2026)
Session 6 (Früh): Dienstag, 01.12.2026 | 08:30 – 10:00 Uhr
Office Hours 3: Mittwoch, 02.12.2026 | 12:00 – 14:00 Uhr
Winterpause
KW50 2026 – KW1 2027 (07.12.2026 – 10.01.2027) – Unterrichtsfrei
Block 2 (2027)
Session 7 (Spät): Donnerstag, 14.01.2027 | 16:30 – 18:00 Uhr
Woche 8 (KW3 | 18.01. – 24.01.2027)
Session 8 (Früh): Dienstag, 19.01.2027 | 08:30 – 10:00 Uhr
Office Hours 4: Mittwoch, 20.01.2027 | 12:00 – 14:00 Uhr
Woche 9 (KW4 | 25.01. – 31.01.2027)
Session 9 (Spät): Donnerstag, 28.01.2027 | 16:30 – 18:00 Uhr
Woche 10 (KW5 | 01.02. – 07.02.2027)
Hinweis: 04. & 05.02. gesperrt
Session 10 (Früh - Ausnahmetag): Dienstag, 02.02.2027 | 08:30 – 10:00 Uhr
Office Hours 5: Mittwoch, 03.02.2027 | 12:00 – 14:00 Uhr
Woche 11 (KW6 | 08.02. – 14.02.2027)
Hinweis: 08. – 10.02. gesperrt
Session 11 (Spät): Donnerstag, 11.02.2027 | 16:30 – 18:00 Uhr
Woche 12 (KW7 | 15.02. – 21.02.2027)
Session 12 (Früh): Dienstag, 16.02.2027 | 08:30 – 10:00 Uhr
Office Hours 6: Mittwoch, 17.02.2027 | 12:00 – 14:00 Uhr
Woche 13 (KW8 | 22.02. – 28.02.2027)
Session 13 (Spät): Donnerstag, 25.02.2027 | 16:30 – 18:00 Uhr
Woche 14 (KW9 | 01.03. – 07.03.2027)
Session 14 (Früh): Dienstag, 02.03.2027 | 08:30 – 10:00 Uhr
Office Hours 7: Mittwoch, 03.03.2027 | 12:00 – 14:00 Uhr
Woche 15 (KW10 | 08.03. – 14.03.2027)
Session 15 (Spät): Donnerstag, 11.03.2027 | 16:30 – 18:00 Uhr
Woche 16 (KW11 | 15.03. – 21.03.2027)
Session 16 (Früh): Dienstag, 16.03.2027 | 08:30 – 10:00 Uhr
Office Hours 8: Mittwoch, 17.03.2027 | 12:00 – 14:00 Uhr
AI Transformation braucht Menschen, die sie übersetzen können.
Genau dafür gibt es Train the KI Trainer 2027 - deine KI Weiterbildung!
Dann schreib eine Email an bl@barbara-lampl.de und wir schicken dir noch mehr Details und für ein Gespräch direkt mit mir hier aussuchen
Anpassungen, können noch in Details erfolgen und von der Gruppe nach Start selber
Wichtige Hinweise:
Alle Zeiten in mitteleuropäischer Sommerzeit (MESZ)
Office Hours finden zweiwöchentlich statt
Der Zeitplan berücksichtigt deutsche Feiertage & Brückentage
Sessions dauern jeweils 90 Minuten
Office Hours dauern jeweils 2 Stunden
Investment auch in 2026/2027
Early Bird : €4.900 (netto), bis 30.09.2026
Regulär : €5.200 (netto), bis 20.10.2026
Late Bird: €5.400 (netto), ab 21.10.2026
Zur Kurs Anmeldung