Die meiste KI-Weiterbildung übersteht den Kontakt mit echter Arbeit nicht. Sloa wurde gebaut, um das zu ändern.
In einem einzigen Unternehmen hat eine Person KI kaum genutzt, eine andere schreibt täglich damit, und eine dritte baut bereits Agenten. Ein starres Curriculum kann diesen drei nicht gerecht werden. Die meiste KI-Weiterbildung ist noch immer eine Videobibliothek, ein einmaliger Workshop oder ein generisches Prompting-Tutorial — und wer sie abschließt, wird dadurch nicht spürbar besser im Umgang mit KI.
Sloa verbindet ein vordefiniertes Kompetenzmodell mit adaptiver Umsetzung. Das Modell legt fest, wo Lernende am Ende ankommen sollen. Das adaptive System bestimmt den wirksamsten Weg für jede Person — auf Basis von Vorwissen, Rolle, technischer Tiefe, Zielen und tatsächlicher Leistung.
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Kompetenzbereiche
Von KI-Grundlagen über Anwendungen und Agenten bis zu Produktivsystemen und Strategie.
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Personalisierungsebenen
Individueller, rollenbezogener, branchenspezifischer und unternehmenseigener Kontext prägt jeden Lernpfad.
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Feste Lernpfade
Struktur kommt aus dem Kompetenzmodell, nicht aus einer vorgegebenen Abfolge von Lektionen.
KI-Grundlagen
Was KI, maschinelles Lernen und generative KI können und was nicht
Fundament
Praktische KI-Nutzung
Prompting, Recherche, Schreiben, Analyse, Bilder und Code
Kern
KI-Anwendungen bauen
APIs, Chatbots, RAG, Vektordatenbanken und multimodale Systeme
Aufbau
KI-Agenten
Werkzeugnutzung, Planung, Reflexion und mehrstufige Workflows
Aufbau
Technische Grundlagen
Neuronale Netze, Transformer, NLP und Computer Vision
Vertiefung
KI im Produktivbetrieb
Evaluation, Fine-Tuning, Monitoring, Sicherheit und Deployment
Vertiefung
KI in Unternehmen
Anwendungsfälle erkennen, Projekte steuern, Strategie und Risiko
Anwendung