Dieser Anhang enthält Musterlösungen zu ausgewählten Übungen aus jedem Modul. Die Auswahl erfolgte nach didaktischer Schlüsselfunktion: Übungen, deren Lösung zentrale Konzepte demonstriert.
Zur Nutzung dieses Anhangs
Musterlösungen sind als Orientierungshilfen zu verstehen — nicht als einzig richtige Antworten. Bei kreativen oder kontextabhängigen Übungen sind mehrere valide Lösungswege möglich. Selbstlernende werden ermutigt, eigene Antworten zuerst zu erarbeiten und erst dann zu vergleichen.
M.1 Modul 1 — KI-Grundlagen
UE 1, Übung 3: Identifizieren Sie drei KI-Anwendungen in Ihrem Arbeitsumfeld und ordnen Sie sie der EU-AI-Act-Risikoklassifizierung zu.
Beispiellösung (Mittelstand-Beratung):
| Anwendung | Risikoklasse | Begründung |
| Outlook-Copilot für Mail-Triage | minimal | Unterstützung ohne Entscheidungsmacht |
| Chatbot auf Unternehmenswebsite | begrenzt | Transparenzpflicht: Hinweis auf KI |
| Bewerber-Screening-Tool | hoch | Anhang III Nr. 4 a) — Beschäftigung |
M.2 Modul 2 — EU AI Act
UE 15, Übung 2: Ordnen Sie 5 konkrete KI-Anwendungen einer der vier Risikoklassen zu und benennen Sie die wesentliche AI-Act-Pflicht.
Beispiellösung:
| Anwendung | Risikoklasse | Pflicht |
| Social Scoring durch Behörden | verboten | Art. 5 — Marktzugang ausgeschlossen |
| Emotionsanalyse am Arbeitsplatz | verboten (mit Ausnahmen) | Art. 5 Abs. 1f |
| KI-gestütztes CV-Screening | hoch | Risikomanagement, Logging, menschliche Aufsicht |
| Chatbot für Kundenservice | begrenzt | Transparenz: Hinweis auf KI |
| Mail-Sortierung durch KI | minimal | keine spezifische Pflicht |
M.3 Modul 3 — Prompt Engineering Grundlagen
UE 28, Übung 4: Schreiben Sie einen Chain-of-Thought-Prompt für die Aufgabe »Bewerte das Risikoprofil eines neuen B2B-Kunden«.
Beispiellösung:
»Du bist Risiko-Analyst. Bewerte den folgenden B2B-Kundendatensatz Schritt für Schritt:
Schritt 1: Identifiziere relevante Risikodimensionen (Bonität, Branche, Vertragsvolumen, Historie). Schritt 2: Bewerte jede Dimension auf einer Skala von 1–5. Schritt 3: Begründe deine Bewertung mit den Datenpunkten. Schritt 4: Errechne einen Gesamtscore und ordne in eine Risikoklasse (niedrig/mittel/hoch). Schritt 5: Empfiehl konkrete Maßnahmen.
Kundendatensatz: [DATEN]«
M.4 Modul 4 — Prompt Engineering Vertiefung
UE 38, Übung 1: Erstellen Sie eine 5-Stufen-Prompt-Architektur für die Aufgabe »Wöchentliche Mail-Triage mit Copilot«.
Beispiellösung — siehe ausführliches Beispiel in UE 38 selbst (System-Prompt-Architektur).
M.5 Modul 5 — Daten, Office, Excel/CSV
UE 50, Übung 2: Wenden Sie das 5-Stufen-Modell der Datenbereinigung auf einen vorgegebenen Datensatz an.
Beispiellösung — Stufen:
Struktur: Spaltenüberschriften vereinheitlichen (Snake-Case)
Vollständigkeit: fehlende Werte identifizieren und Strategie wählen (Imputation / Drop / Flag)
Konsistenz: Datentypen vereinheitlichen, Einheiten normalisieren
Plausibilität: Ausreißer-Erkennung mit Boxplot / IQR
Validierung: Stichproben-Review durch Domänen-Experten
M.6 Modul 6 — Multimodalität
UE 65, Übung 3: Skizzieren Sie einen Use-Case, der Text, Bild und Audio kombiniert.
Beispiellösung (Schulungsproduktion):
»Aus einem Whitepaper (Text) wird mit KI ein Erklärvideo erstellt: Whisper transkribiert Experteninterview (Audio→Text), GPT-4 fasst zu Skript zusammen, Sora oder Runway generiert Visuals (Text→Bild→Video), ElevenLabs synthetisiert die Sprecherstimme (Text→Audio).«
M.7 Modul 7 — KI-Agenten und Automatisierung
UE 80, Übung 1: Vergleichen Sie einen Chatbot und einen Agenten anhand von drei Kriterien.
Beispiellösung:
| Kriterium | Chatbot | Agent |
| Initiative | reaktiv | proaktiv |
| Werkzeugzugriff | keiner / begrenzt | mehrere Tools (Search, API, DB) |
| Planungstiefe | 1 Turn | mehrstufig (Sub-Tasks) |
M.8 Modul 8 — Strategie und Geschäftsmodelle
UE 90, Übung 2: Bewerten Sie ein KI-Vorhaben in der Make-or-Buy-Matrix.
Beispiellösung — Kriterientabelle:
| Kriterium | Make | Buy |
| Differenzierung | hoch (Kernkompetenz) | niedrig (Commodity) |
| Daten-Hoheit | kritisch | unkritisch |
| Time-to-Market | unkritisch | kritisch |
| Fachkräfte | vorhanden | nicht vorhanden |
M.9 Modul 9 — Sicherheit und Risikomanagement
UE 100, Übung 4: Erstellen Sie eine Risikomatrix für ein konkretes KI-Vorhaben.
Beispiellösung — siehe Visualisierung »KI-Risikomatrix« in der Wissensbasis.
M.10 Modul 10 — Transfer und Roll-out
UE 110, Übung 1: Entwickeln Sie eine 90-Tage-Roadmap für einen KI-Roll-out im eigenen Bereich.
Beispiellösung (Generisches Mittelstands-Setup):
| Phase | Tage | Aktivitäten |
| Foundation | 1–30 | AI Champion benennen, Use-Case-Pipeline aufbauen, EU-AI-Act-Mapping |
| Pilot | 31–60 | 2 Pilot-Cases umsetzen, Erfolgsmetriken definieren |
| Scaling | 61–90 | Erfolgreiche Cases skalieren, Schulungen rollen, Governance verankern |
Quelle ist die KI Wissensbasis von MindsMachines, Edition Juni 2026. Die vollständige Fassung gibt es als PDF.