Überall im Einsatz
ChatGPT & Co. sind längst da; die Frage ist, wie man sie rechtssicher mit Personal-, Bürger- und Mandantendaten nutzt.
Souverän und rechtssicher mit KI arbeiten
Ein 2-Tages-Workshop für Verwaltung und Recht: Tag 1 vermittelt fundiertes LLM- und Prompting-Wissen, Tag 2 entwickelt daraus gemeinsam einen Prototyp für Ihren konkreten Anwendungsfall.
Konzipiert und durchgeführt von einem promovierten KI-Forscher an der University of Oxford.
Tag 1 · Weiterbildung
Methodenkompetenz für alle
Wie LLMs funktionieren und wie man sie professionell steuert, übertragbar auf jede Aufgabe.
Tag 2 · Consulting
Ihr Anwendungsfall
Aus der Theorie wird ein lauffähiger Prototyp für eine Aufgabe, die Sie heute beschäftigt.
Warum jetzt
KI ist im Arbeitsalltag angekommen – jetzt zählt die sichere Umsetzung
KI-Werkzeuge sind allgegenwärtig. Die entscheidende Frage ist nicht mehr ob, sondern wie man sie verantwortungsvoll im Behörden- und Kanzleialltag einsetzt.
Reale Risiken
Halluzinationen und Datenschutz sind keine Randnotiz, sondern müssen aktiv beherrscht werden.
Konkretes Potenzial
Richtig eingesetzt übernimmt KI zeitraubende Vorarbeit – die Entscheidung bleibt beim Menschen.
Das Konzept
Tag 1 · Weiterbildung
Tag 2 · Consulting
Zwei Tage, zwei Modi
Eine Weiterbildung, die wirkt – und ein Beratungstag, der ein konkretes Ergebnis liefert.
Methodenkompetenz für alle
Klassische Schulung: Wie funktionieren LLMs, und wie steuert man sie professionell? Die vermittelten Techniken sind auf jede Aufgabe übertragbar.
Ihr Anwendungsfall
Aus der Theorie entsteht ein lauffähiger Prototyp für eine Aufgabe, die Ihre Organisation heute beschäftigt.
Tag 1 · Weiterbildung
Jeder Theorieblock wird sofort in einer Hands-on-Übung angewendet.
Grundlagen & Prompting – verständlich und praxisnah
Von der Funktionsweise moderner Sprachmodelle bis zu professionellen Prompting-Frameworks. Jeder Theorieblock wird sofort praktisch angewendet.
LLM-Grundlagen – ohne Mathematik-Ballast
Vom Prinzip der „Super-Autovervollständigung" über Tokenization und Embeddings bis zu Transformer-Architektur und Training (Pre-Training & RLHF), anschaulich erklärt.
Stärken, Grenzen & Risiken
Halluzinationen, Knowledge Cutoff, „System 1 vs. System 2" und der Temperatur-Parameter: was KI zuverlässig kann und was nicht.
Hands-on mit OpenWebUI
Erste praktische Schritte: Modellauswahl, Parameter und vier angeleitete Übungen: Stärken testen, Modelle vergleichen, Schwächen provozieren, Temperatur erleben.
Role Prompting
Der KI eine Expertenrolle zuweisen: die „neue Kollegin im ersten Jahr", die man präzise briefen muss, um verlässliche Ergebnisse zu erhalten.
Prompting-Frameworks: PARE & CO-STAR
Zwei strukturierte Systeme für reproduzierbare Ergebnisse: PARE für Logik & Arbeitsprozess, CO-STAR für Tonalität & Außenwirkung. Inklusive praktischer Übungen.
Tag 2 · Consulting
Vom Wissen zum Prototyp
Wir bauen gemeinsam eine 3-Stufen-Pipeline: erfassen, bewerten, begründen. Dieses Muster trägt überall dort, wo derselbe Prüfmaßstab auf sehr viele Einzelfälle angewendet werden muss, und wo das Ergebnis für jeden einzelnen Fall belegbar bleiben muss.
Stufe 1Erfassen
Die verstreuten Unterlagen eines Falls zu einem strukturierten Datensatz zusammenführen: Aufnahmebogen, eingereichte Dokumente, E-Mail-Verkehr, Schriftsätze und Gerichtspost.
Stufe 2Bewerten
Diesen Datensatz an den maßgeblichen Kriterien prüfen: an den Tarifmerkmalen der Entgeltordnung ebenso wie an Anspruchsvoraussetzungen und Fristen eines Verfahrens.
Stufe 3Begründen
Ein nachvollziehbares Ergebnis je Fall erzeugen, mit Belegstelle in der Quelle: was fehlt, was nachzufordern ist, worauf sich der Vorschlag stützt.
RAG – die Wissensbasis
Wie die KI ihre Antwort aus den Unterlagen zieht, die Sie ihr vorlegen: Entgeltordnung, Vertragswerk oder eine einzelne Akte (Retrieval-Augmented Generation, dokumentengestützte KI). Die wirksamste Einzelmaßnahme gegen erfundene Inhalte – sie senkt das Risiko erheblich, beseitigt es aber nicht: Der Abruf kann die falsche Stelle liefern oder eine einschlägige übersehen, und auch aus einer richtigen Quelle lässt sich ein falscher Schluss ziehen. Deshalb führt jede Antwort ihre Fundstelle mit.
Agentic Search – wenn das Modell selbst sucht
Die Alternative zum festen Abruf: Das Modell entscheidet selbst, ob es in der Wissensbasis nachschlägt, formuliert eigene Suchanfragen und liest ganze Dokumente statt vorab ausgewählter Schnipsel. Stark dort, wo sich erst aus dem einen Fund ergibt, wonach als Nächstes zu suchen ist.
Geführtes Denken
Chain-of-Thought & Few-Shot Prompting (schrittweises Schlussfolgern anhand von Beispielen) zerlegen die Subsumtion unter unbestimmte Rechtsbegriffe in einzeln prüfbare Schritte. Der ausgegebene Gedankengang ist dabei ein Arbeitsmittel, kein Nachweis, wie das Modell zu seinem Ergebnis gekommen ist. Nachvollziehbar wird das Ergebnis über die Kette, die die Pipeline mitschreibt: Quelle → Fundstelle → Tatsache → Kriterium → Ergebnis.
Pipeline-Bau & Prototyp-Lauf
Gemeinsamer Aufbau der dreistufigen Pipeline und Test mit echten Unterlagen aus Ihrem Haus.
Fehleranalyse mit Self-Critique
Die KI prüft die eigene Argumentation auf logische Fehler und findet so einen Teil davon; bestätigen kann sie ihr eigenes Ergebnis nicht. Der Mensch bleibt der finale Auditor, und geprüft wird an der Fundstelle, nicht am Text der KI.
Grenzen & Fehlerbilder
Was in der Praxis schiefgeht: Der Abruf liefert die falsche Fundstelle, eine einschlägige Passage wird übersehen, die Quelle stimmt und der Schluss nicht. Wir provozieren diese Fälle am eigenen Prototyp, zeigen, woran man sie im Ergebnis erkennt, und halten fest, welche Entscheidungen unabhängig von der Ausgabe beim Menschen bleiben.
Compliance & Dokumentation
EU AI Act: Wie kennzeichnet man KI-Ergebnisse? Plus ein konkreter Fahrplan für den Einsatz im Arbeitsalltag.
Zwei durchgerechnete Beispiele
Verwaltung: Eingruppierung nach TVöD
Eine der komplexesten Aufgaben der kommunalen Personalverwaltung – und eine, die sich vielfach wiederholt. Für jede Stelle werden Tätigkeitsbeschreibungen in Arbeitsvorgänge zerlegt, den Tarifmerkmalen der Entgeltordnung gegenübergestellt und zu einem prüfbaren Bewertungsvorschlag verdichtet. Der Prüfmaßstab ist dabei für alle Stellen derselbe – der Sachverhalt ist es nie. Die Pipeline übernimmt die Vorarbeit und weist zu jeder Einschätzung die Fundstelle in der Entgeltordnung nach. Die Eingruppierungsentscheidung selbst trifft die Personalstelle.
Kanzlei: Massenverfahren
Eine Kanzlei führt dieselbe Sache für mehrere tausend Mandantinnen und Mandanten. Die rechtliche Argumentation wird einmal geschrieben; was nicht skaliert, ist der Sachstand jedes einzelnen Mandats: Aufnahmebogen, eingereichte Unterlagen, E-Mail-Verkehr, Fristen, Gerichtspost. In Deutschland wird zudem jeder Fall einzeln geführt; der Aufwand, alles nachzuhalten, ist entsprechend hoch. Die wiederkehrende Frage ist nicht, was die Rechtslage sagt; die ist geklärt und für alle gleich. Sie lautet: Wo steht dieses eine Mandat, und trägt es die Voraussetzungen, die wir vortragen müssen? Genau dafür ist RAG gebaut: Jede Antwort führt die Fundstelle mit, aus der sie stammt – eine Antwort aus der Nachbarakte fällt damit auf, statt unbemerkt zu bleiben.
Methodik & Datenschutz
Souverän, sicher, intensiv
Datenschutz ist bei diesem Workshop kein Nachgedanke, sondern Teil des Konzepts.
Lokale LLMs statt Cloud
Entscheidend ist die Architektur, nicht die Oberfläche: Modellserver, Embeddings, Dokumenten-Parsing und OCR, Logs und Backups laufen in Ihrer Umgebung, ohne Aufrufe externer Dienste. OpenWebUI ist die Oberfläche darüber – das, was Sie sehen, nicht das, was die Grenze zieht.
DSGVO & EU AI Act
Beide Rahmenwerke werden im Workshop nicht umgangen, sondern aktiv behandelt, inklusive Kennzeichnungspflichten. Für Kanzleien ebenso die anwaltliche Verschwiegenheitspflicht (§ 43a BRAO).
Souveräne Infrastruktur
Funktioniert mit Ihrer bestehenden lokalen KI (z. B. KoKI) oder einer bereitgestellten Test-Instanz.
Intensive Betreuung
Maximal 8–10 Teilnehmende und durchgehend Hands-on, für echten Lerntransfer statt Frontalvortrag.
Wer dahintersteht
Wissenschaftliche Tiefe, übertragbare Methodik
Die Workshops vermitteln etablierte Verfahren – Prompting-Frameworks wie PARE und CO-STAR, dokumentengestützte KI (RAG) und geführtes Schlussfolgern – fachlich korrekt und auf Ihren Anwendungsfall übertragen.
Dr. rer. nat. Till Hofmann
Wissenschaftliche Leitung
Dr. Till Hofmann entwickelt und verantwortet das Curriculum der Workshops.
- Promotion in Informatik (summa cum laude), RWTH Aachen 2023, ausgezeichnet mit dem Friedrich-Wilhelm-Preis und der Borchers-Plakette.
- Postdoctoral Researcher an der University of Oxford, Forschung zu Framed Autonomy, einem Teilgebiet der KI-Sicherheitsforschung.
- Lehrerfahrung: eigenständige Leitung des Master-Kurses „Uncertainty in Robotics" (Dozentennote 1,3).
- Industrie-Erfahrung bei Intrinsic (Google X) und Mercedes-Benz R&D (Silicon Valley).
Durchführung
Aktuell führt Dr. Till Hofmann die Workshops persönlich durch. Das Referent:innen-Team der 43 IT GmbH wächst; jede:r Referent:in arbeitet nach demselben Curriculum und Qualitätsstandard.
Die 43 IT GmbH
Die 43 IT GmbH unterstützt seit 2020 Gerichte und Kanzleien mit technischen Gutachten. Rechtssicherheit und Nachvollziehbarkeit prägen unsere Arbeit, und damit auch diese KI-Workshops.
Rahmen & Konditionen
Auf einen Blick
- Dauer
- 2 Tage (je ca. 09:00–16:30 Uhr)
- Teilnehmerzahl
- 8–10 Personen für intensive Betreuung
- Voraussetzungen
- Keine technischen Vorkenntnisse; Laptop & Plattform-Zugang
- Zielgruppe
- Mitarbeitende aus Verwaltung oder Recht
- Technik
- OpenWebUI / lokale LLM-Infrastruktur
- Honorar
- Auf Anfrage – Tag 2 wird im Vorgespräch zugeschnitten
Häufige Fragen
Gut zu wissen
Brauchen unsere Mitarbeitenden technische Vorkenntnisse?
Nein. Der Workshop ist praxisorientiert und setzt keine IT- oder KI-Kenntnisse voraus. Alle Konzepte werden anschaulich und ohne Mathematik-Ballast erklärt.
Sind unsere Daten sicher?
Ja – sofern die gesamte Kette lokal läuft, und genau so setzen wir sie auf: Modellserver, Embeddings, Dokumenten-Parsing und Logs auf Ihrer eigenen Plattform (z. B. KoKI) oder auf der Test-Instanz, die wir für den Workshop bereitstellen. OpenWebUI ist dabei nur die Oberfläche; die Zusage trägt die Architektur darunter. Welche Komponenten im konkreten Fall beteiligt sind, halten wir im Vorgespräch schriftlich fest. DSGVO und EU AI Act sind fester Bestandteil des Workshops; für Kanzleien ebenso die anwaltliche Verschwiegenheitspflicht.
Ersetzt die KI unsere Mitarbeitenden?
Nein. Die KI übernimmt die zeitraubende Vorarbeit; die Entscheidung und finale Prüfung bleiben beim Menschen, bei der Sachbearbeitung ebenso wie beim Berufsträger. Dieses Prinzip zieht sich durch den gesamten Workshop.
Können wir Tag 2 auf unseren Anwendungsfall zuschneiden?
Ja. Das ist der Kern des Angebots. Im Vorgespräch legen wir gemeinsam fest, welcher konkrete Prozess am zweiten Tag prototypisch umgesetzt wird.
Was, wenn wir keine eigene KI-Plattform haben?
Dann stellen wir für den Workshop eine Test-Instanz bereit; eine eigene Infrastruktur ist keine Voraussetzung. Betreiben Sie bereits eine lokale KI-Plattform (z. B. KoKI), arbeiten wir stattdessen direkt darauf. Welcher Weg passt, klären wir im Vorgespräch.
Kontakt
Sprechen wir über Ihren Anwendungsfall
Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch. Schildern Sie uns kurz Ihren Anwendungsfall; wir melden uns mit einem passenden Vorschlag.
Lieber direkt? ki@43.gmbh · +49 (0)711 6333686