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AI Agent - How to Grow Your Company (Se)

AI Agent - How to Grow Your Company (Se)

Studiengänge
Masterstudiengang Entrepreneurship, Innovation und Leadership (MSc EIL 25) (01.09.2025)
  • Was ein KI-Agent ist und was daran grundlegend neu ist
  • KI-Agenten als Paradigmenwechsel in der wissensbasierten Arbeit (Wahrnehmungs–Schlussfolgerungs–Aktions-Zyklus, Werkzeugnutzung und zielgerichtete Autonomie).
  • Von Large Language Models (LLMs) zu KI-Agenten: Prompting, Kontextmanagement, Tool- und Function-Calling, Speicherfunktionen, Planung und Orchestrierung.
  • Was ein KI-Agent leisten kann und wo seine Grenzen liegen: aktuelle Fähigkeiten und die „unebene technologi-sche Grenze“ (jagged technological frontier) der KI.
  • Demokratisierung der Kreativität: Wie auch Nicht-Spezialisten heute als kreative Gestalter, Analysten und Soft-wareentwickler tätig werden können.
  • Effektives Arbeiten mit KI-Agenten: Delegation, Bereitstellung von Kontext, iterative Verbesserung und mensch-liche Kontrolle (human-in-the-loop review).
  • Vibe Coding und Agentic Engineering: Schnelles Prototyping durch natürliche Sprache im Vergleich zu struktu-riertem, testbarem und produktionsreifem agentenbasiertem Software-Engineering.
  • Werkzeuge und Orchestrierung: Agenten-Frameworks, Tool- und Plugin-Ökosysteme, das Model Context Protocol sowie in Entwicklungsumgebungen integrierte Coding-Agenten.
  • Multi-Agenten-Systeme und „Agents-only Companies“ (AoC): Orchestrator-Worker-Architekturen, autonome Teams und deren Steuerung.
  • Steuerung autonomer Teams von KI-Agenten: Aufgabenzerlegung, Rollenverteilung, Evaluation, Leitplan-ken (Guardrails), Eskalationsmechanismen und Überwachung.
  • Die Wirtschaftlichkeit von KI – „Sind Tokens die neue Währung?“: tokenbasierte Preismodelle, Kostenschät-zung, Unit Economics und Kostenkontrolle für agentenbasierte Produkte.
  • Grenzen, Risiken und Verantwortung: Halluzinationen, Zuverlässigkeit, Sicherheit (z. B. Prompt Injection), Ver-zerrungen (Bias), Datenschutz sowie ethische und rechtliche Fragestellungen.
  • Ausblick: KI-Agenten und ihre Auswirkungen auf Unternehmertum und Unternehmenswachstum
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Lehrmethode
  • Interaktive Vorlesung mit Live-Demonstrationen von KI-Agenten.
  • Praktische Übungen und begleitete Laboreinheiten zur Entwicklung mit Agenten-Tools und Coding-Agenten.
  • Projektorientierte Gruppenarbeit: Aufbau und Steuerung eines KI-Agententeams.
  • Fallstudien sowie kritische Diskussion der Chancen und Grenzen von KI-Agenten.
  • Begleitetes Selbststudium mit praxisorientierten Aufgabenstellungen.
Lernergebnisse
Die Studierenden…
Lernergebnisse Die Studierenden...
Fachkompetenz
  • sind in der Lage, die Grundlagen von KI-Agenten zu erklären und deren Unterschiede zu klassischen Program-men und Chatbots darzustellen.
  • verstehen die zentralen Bausteine agentenbasierter Systeme (Large Language Models, Prompting, Kontextma-nagement, Tool- und Function-Calling, Speicherfunktionen, Planung und Orchestrierung).
  • können die Möglichkeiten und Grenzen aktueller KI-Agenten realistisch einschätzen und deren Einsatzpotenziale in verschiedenen Anwendungskontexten beurteilen.
  • kennen die wesentlichen Chancen, Risiken und Herausforderungen beim Einsatz von KI-Agenten, insbesonde-re hinsichtlich Zuverlässigkeit, Sicherheit, Datenschutz, Bias sowie ethischer und rechtlicher Fragestellungen.
  • verstehen die wirtschaftlichen Grundlagen von KI-Systemen, insbesondere tokenbasierte Kostenmodel-le, Kostenschätzungen und die Bedeutung von Unit Economics für agentenbasierte Produkte.
  • kennen aktuelle Entwicklungen im Bereich Multi-Agenten-Systeme, autonome Agententeams und de-ren Bedeutung für Unternehmertum und Unternehmenswachstum
Methodenkompetenz
  • sind fähig, KI-Agenten für konkrete unternehmerische Aufgabenstellungen zu konzi-pieren, einzurichten und einzusetzen.
  • können geeignete Agenten-Tools, Frameworks und Integrationen für spezifi-sche Problemstellungen auswählen und kombinieren.
  • sind in der Lage, KI-Agenten durch geeignete Methoden wie Aufgabenzerlegung, Rol-lenverteilung, Evaluation, Guardrails und menschliche Kontrolle effektiv zu steuern.
  • können mit Methoden des Vibe Coding und des Agentic Engineering funktionsfähi-ge Prototypen, Anwendungen oder Automatisierungen entwickeln.
  • können die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten anhand konkreter Aufgabenstellun-gen analysieren und deren Stärken sowie Grenzen kritisch bewerten.
  • sind in der Lage, agentenbasierte Lösungen hinsichtlich technischer Machbarkeit, wirtschaftlicher Potenziale und verantwortungsvollem Einsatz zu beurteilen.
Sozialkompetenz
  • erweitern durch projektorientierte Gruppenarbeit ihre Kommunikations- und Koope-rationsfähigkeit bei der Entwicklung und Steuerung von KI-Agententeams.
  • können in Teams komplexe Aufgabenstellungen strukturieren, Rollen definieren und gemeinsam Lösungen mit KI-Agenten entwickeln.
  • sind fähig, Fallstudien und praktische Anwendungen von KI-Agenten im Team kri-tisch zu diskutieren und unterschiedliche Perspektiven einzubeziehen.
  • können die Auswirkungen von KI-Agenten auf Organisationen, Arbeitsweisen und Ge-schäftsmodelle gemeinsam reflektieren und Handlungsempfehlungen ableiten.
Selbstkompetenz
  • entwickeln die Fähigkeit, den eigenen Umgang mit KI-Agenten kritisch zu reflektie-ren und deren Nutzen sowie Grenzen realistisch einzuschätzen.
  • können die eigene Rolle im Kontext der zunehmenden Automatisierung und Digitali-sierung von Wissensarbeit reflektieren.
  • stärken ihre Fähigkeit, neue KI-Technologien selbstständig zu erlernen, anzuwenden und deren zukünftige Bedeutung für Unternehmertum und Unternehmensentwick-lung einzuschätzen.
  • entwickeln Vertrauen und Eigenständigkeit im verantwortungsvollen Einsatz neuer agentenbasierter Technologien.
Voraussetzungen
Keine
Examination
Gruppenprojekt: Entwicklung und Präsentation einer funktionsfähigen Demonstration eines agentenbasierten Teams sowie eines dazugehörigen Konzepts (50 %).

Individuelle Vibe-Coding-Aufgabe: Entwicklung eines eigenen Prototyps bzw. einer Anwendung mithilfe eines Coding-Agenten (25 %).

Individueller Reflexionsessay: Kritische Auseinandersetzung mit den Möglichkeiten und Grenzen von KI-Agenten (25 %).
Modulnummer:
6212768
Semester:
WS 26/27
Lehre:
27 L / 21 h
Selbststudium:
70 h
Plansemester:
3