Zielgruppe
- interne Entwickler
- technisch affine Fachkräfte
- Automation Specialists
- interne AI Leads
- Unternehmen mit eigener technischer Kapazität
Passender Einstieg
Für Unternehmen mit eigener technischer Kapazität.
Erwartetes Ergebnis
Teilnehmer können Anforderungen aufnehmen, Architekturen entwerfen, Anwendungen programmieren, APIs und Datenbanken anbinden, KI-Modelle integrieren sowie Systeme testen, bereitstellen und warten.
Technischer Lernpfad
Von Softwarearchitektur und Daten über KI-Modelle bis zur sicheren Bereitstellung und zum laufenden Betrieb.
Programmierung und Architektur
Programmierung und Softwarearchitektur für wartbare Anwendungen.
Web, APIs und Integrationen
Anwendungen verbinden und verlässliche Schnittstellen gestalten.
Sprachmodelle und Kontext
Sprachmodelle sowie Prompt- und Kontextarchitektur integrieren.
Datenbanken und RAG
Daten strukturiert anbinden und RAG-Systeme entwickeln.
Agenten und Oberflächen
Agentische Abläufe und nutzbare Benutzeroberflächen umsetzen.
Sicherheit und Evaluation
Systeme testen, überwachen und technische Risiken kontrollieren.
Deployment und Betrieb
Anwendungen bereitstellen, warten und laufend überwachen.
Praktische Bauprojekte
Das Gelernte in einem eigenen technischen Praxisprojekt verbinden.
Format
Technische Kompetenz entsteht beim Bauen.
Der System Builder ist ein umfangreicher technischer Lernpfad mit wöchentlichen technischen Gruppen-Workshops, Live-Building, Architekturarbeit, Debugging und einem eigenen Praxisprojekt.
Wichtige Abgrenzung
Der Kunde entwickelt seine Systeme selbst.
Der System Builder baut technische Kompetenz beim Kunden auf. Eine vollständig durch Q entwickelte Lösung gehört zum eigenständigen Bereich Q AI Individual.
Zielzustand
Intern entwickeln, testen, bereitstellen und warten.
Der System Builder liefert keine durch Q entwickelte Kundenanwendung. Er befähigt die interne technische Rolle, eigene Systeme verantwortlich zu bauen und zu betreiben.
Vor der Entscheidung
Technischer Aufbau statt ausgelagerter Entwicklung.
Der System Builder lohnt sich, wenn Wissen und Verantwortung langfristig im Unternehmen bleiben sollen.
Eine interne technische Rolle aufbauen soll
Entwickler, AI Leads oder technisch affine Fachkräfte möchten eigene KI-Anwendungen kontrolliert entwickeln und betreiben.
Ein fertiges System erwartet wird
Ohne interne technische Kapazität oder bei vollständiger Umsetzung durch Q ist ein Systemprodukt oder Q AI Individual geeigneter.
Grundlagen und Praxisprojekt sind vorhanden
Benötigt werden technisches Basiswissen, eine verantwortliche Rolle, eine Testumgebung und ein geeignetes internes Projekt.
Wöchentliche Workshops mit Meilensteinen
Der Lernpfad folgt dem Praxisprojekt. Umfang und Dauer werden nach technischer Ausgangslage und Zielarchitektur eingeordnet.
Nächster Schritt
Soll technische KI-Kompetenz intern entstehen?
Wir prüfen, ob der System Builder zu den vorhandenen technischen Grundlagen, den internen Rollen und dem geplanten Praxisprojekt passt.
Interne Eigenentwicklung · Technischer Lernpfad · Eigener Betrieb