KI - Künstliche Intelligenz im Alltag – Chancen, Risiken & Datenschutz Workshop für interessierte Erwachsene ohne Vorwissen

Rahmen
• Format: Abendkurs / Vortrags-Workshop
• Dauer: 2,5 h (inkl. 10 min Pause)
• Zielgruppe: interessierte Erwachsene ohne Vorwissen
• Raum & Technik: Beamer, WLAN, Lautsprecher, Flipchart / Whiteboard, ggf. PCs / WLAN für Publikum

Lernziele
Nach dem Workshop können die Teilnehmenden …
KI von traditioneller Software unterscheiden und Grundbegriffe einordnen.
konkrete KI-Anwendungen im Alltag benennen.
zentrale Chancen (z. B. Effizienz, Assistenz, Medizin) und Risiken (z. B. Bias, Jobveränderung)erkennen
Datenschutz- und Ethikfragen erkennen und erste Handlungsstrategien (z. B. Daten­minimierung) formulieren.
I. Einstieg & Erwartungen (10 min)
• Kurze Umfrage via Mentimeter / Handzeichen: „Wo begegnet Ihnen KI heute schon?“
• Ziel, Ablauf und interaktive Elemente vorstellen.
II. Was ist KI? (30 min)
• Definitionen: Schwache vs. starke KI, Machine Learning, Deep Learning (grafische Visualisierung „Zwiebel“).
• Analogie: Rezept (klassische Software) vs. Koch, der aus Erfahrung lernt (KI).
• Mini-Demo: Sprachassistent oder Übersetzer live → Hinweis auf Lernprozesse.
III. KI im Alltag (25 min)
• Themenspots (je 4–5 min):
Smartphone (Kamera-Optimierung, Autokorrektur)
Medien & Shopping (Empfehlungs­systeme)
Verkehr (Navigation, Fahrerassistenz)
Gesundheit (Fitness-Tracker, Diagnostik KI)
Smart Home (Thermostat, Staubsauger)
• Audience-Match-Game: Bilder anpinnen lassen → „KI oder Nicht-KI?“

IV. Chancen (15 min)
• Gesellschaftsebene: Produktivität, personalisierte Medizin, Barrierefreiheit.
• Individuum: Komfort, Zeitersparnis, neue Lernmöglichkeiten.
• Kurze Break-Out-Frage (2-er Austausch): „Welche Chance ist für Sie persönlich am wichtigsten?“ → 2–3 Meldungen sammeln.
V. Risiken & Herausforderungen (20 min)
• Bias & Diskriminierung (Beispiel: Bewerbungs-KI)
• Arbeitsplatzwandel / Qualifikation
• Fehlinformation & Deepfakes
• Abhängigkeit von Tech-Konzernen
• Umweltbilanz (Energieverbrauch von Rechenzentren)
• Visualisierung: Ampel-Chart „Niedrig – Mittel – Hoches Risiko“.
PAUSE (10 min)
VI. Datenschutz & Ethik (20 min)
• DSGVO-Grundprinzipien: Rechtmäßigkeit, Datenminimierung, Transparenz.
• Tracking-Ökosystem kurz erklärt (Wer steckt hinter „kostenlosen“ Diensten?).
• Praktische Tipps: Anonymisierungs­dienste, Einstellungs­menus (Smartphone, Browser-Plugins), Alternativen (Open-Source-Modelle).
• Ethik-Rahmen: EU-AI-Act (überblicksartig), Prinzipien „Fairness – Accountability – Transparency“.
VII. Interaktive Demo & Diskussion (25 min)
Variante A (mit PCs/WLAN):
• Google „Teachable Machine“ – in 10 Minuten gemeinsames Modell trainieren (z. B. Erkennung von Geräuschen).
Variante B (ohne Geräte):
• Kartenspiel „Bias entdecken“: Teilnehmende prüfen fiktive Datensätze auf Schieflagen.
Diskussion: Wie entstehen Vorurteile? Wer trägt Verantwortung?
VIII. Ausblick & Handlungsempfehlungen (10 min)
• Kompetenzen der Zukunft: Medien-/Datenkompetenz, lebenslanges Lernen.
• KI-Trends: Generative KI, Edge-AI, kollaborative Robotik.
• Handlungs­minis: Browser-Einstellung jetzt prüfen, Quelle hinterfragen, Qualitätsmedien unterstützen.
IX. Q & A + Feedback (10 min)
• Offene Fragerunde.
• Feedback-Zettel oder digitales Quick-Voting.

Methodik
• Wechsel Vortrag – Visualisierung – Mini-Übungen → hohe Aktivierung.
• Storytelling & Praxisbeispiele statt Technikjargon.
• Alltagsgegenstände (Smartphone, Staubsaugerroboter) als Anschauungsobjekte.
Material- & Mediencheckliste
• Präsentationsfolien (PDF für Teilnehmende)
• 1–2 Kurzvideos (max. 90 s) zu Deepfake & Robotik
• Mentimeter-Account / Abstimmungskarten
• Bias-Kartenset (laminiert_ Katja
• Handout: Glossar, Linkliste, Datenschutz-Tipps
• Flipchart-Papier & Marker
Weiterführende Ressourcen für Teilnehmende
• Online-Kurse: „Elements of AI“ (kostenfrei, deutsch)
• Podcasts: „KI verstehen“ (BR), „Robotik & KI“ (heise)
• Bücher:
– Katharina Zweig: „Ein Algorithmus hat kein Taktgefühl“
– Hannah Fry: „Hello World – Was Algorithmen können und wie sie unser Leben verändern“
• Websites:
– AI Campus (deutsche Lernplattform)
– Verbraucherzentrale: „Künstliche Intelligenz & Datenschutz“
Vorbereitung & Zeitplanung für die Kursleitung
• 2 Wochen vorher: Raum & WLAN reservieren, Demo-Tools testen.
• 3 Tage vorher: Handouts drucken, Feedbackbogen vorbereiten.
• Am Kurstag: Technikcheck, Mentimeter‐Code vorbereiten, Materialien auslegen.
Das Konzept vermittelt fundiertes Basiswissen, macht KI-Phänomene greifbar und stärkt zugleich die Fähigkeit der Teilnehmenden, Chancen verantwortungsvoll zu nutzen und Risiken kompetent zu managen.