# Report c_036 **Batch:** `/root/aria/inbox/objekte/batches3/abs_c_036.txt` **Bilder:** 20 (aus `/root/aria/inbox/objekte/batch2/`) **Datum Aufnahme:** 2025-06-27 und 2025-07-01 und 2025-07-02 --- ## Übersicht | Datei | Klassifikation | |---|---| | Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.11.19 (2).png | NOISE (Duplikat) | | Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.11.19.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.17.37 (2).png | NOISE (Duplikat) | | Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.17.37.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.24.23 (2).png | NOISE (Duplikat) | | Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.24.23.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.01.52.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.01.59.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.02.07.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.02.20.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.02.29.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.02.36.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.02.45.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.03.04.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.03.11.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-02 um 13.14.45.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-02 um 13.14.58.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-02 um 13.15.14.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-02 um 13.15.25.png | SUBSTANZ | | Bildschirmfoto 2025-07-02 um 13.15.37.png | SUBSTANZ | --- ## NOISE ### `Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.11.19 (2).png` — NOISE: Exaktes Duplikat von `13.11.19.png` (identischer PowerPoint-Screen, IT-Architektur-Folien-Thumbnail-Panel links sichtbar) ### `Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.17.37 (2).png` — NOISE: Exaktes Duplikat von `13.17.37.png` (identischer Teams-Meeting-Screen mit Prozess-Folie) ### `Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.24.23 (2).png` — NOISE: Exaktes Duplikat von `13.24.23.png` (identischer Teams-Meeting-Screen mit Prozesskostenrechnung-Ansicht) --- ## SUBSTANZ --- ### Screen 1 — Microsoft Teams Meeting + Google Slides: „High Level Solution Proposal" **Dateien:** `Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.11.19.png` **Kontext:** Microsoft Teams Video-Call (Austausch Celonis/BMW), Freitag 27. Jun 13:11. Browser zeigt Google Slides im Hintergrund. Teilnehmer-Panel rechts mit 6 Personen sichtbar (Kacheln). Teams-Toolbar oben: Übersichtsraum, Aufgaben, Chat, Personen, Videos, Reagieren, Account, Notizen, Räume, Apps, Weitere, Kamera, Mikro, Teilen, Verlassen (rot). **Folientitel:** „High Level Solution Proposal" **Folienlayout — 3 horizontale Ebenen (Swimlanes):** #### Ebene 1: BMW User Level (oben) - Box mit Beschriftung „Task Force App Toolkit" - Darin: Dashboard-Vorschau-Grafik (Balkendiagramm + UI-Elemente, blau/grau) - Text unter der Box (schwer lesbar, unklar): vermutlich „Einheitliche App-Oberfläche für BMW-Nutzer" #### Ebene 2: Celonis Integration Layer (Mitte) - Linke Komponente: **„Celonis Pi Graph"** — mit Beschriftung „Celonis verwendet maschinelles Lernen zur Analyse von Process-Intelligence-Daten, um Supplier Gaps zu identifizieren" - Verbindung zu rechts über Pfeil mit Beschriftung „API" (blau, beidseitig) - Rechte Komponente: **„Data Landing Zone"** — „Zentraler Ablagepunkt für alle Supplier-Daten" - Kleine Box daneben (unklar) mit Verbindungslinien #### Ebene 3: Supplier Level (unten) - 4 Supplier-Icons nebeneinander: **Supplier 1** (Salesforce-Logo?), **Supplier 2** (SAP-Logo), **Supplier 3** (unklar/„robotics"), **Supplier n** - Rechts davon: Callout-Box „Celonis partners with AWS / planning to define fast and flexible connectors for non-standardized data connectors" - Alle Supplier verbunden über Pfeile nach oben zur Data Landing Zone **Pfeile/Flow:** Supplier → Data Landing Zone → Celonis Pi Graph → (API) → Task Force App Toolkit (BMW User Level) **URL (Browser-Tab):** `docs.google.com/presentation/d/177[...]` (vollständige URL nicht lesbar) --- ### Screen 2 — Microsoft Teams Meeting + Google Slides: „Processes are hard to see and harder to improve..." **Datei:** `Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.17.37.png` **Kontext:** Selbes Teams-Meeting (13:17), gleiche Teilnehmer-Kacheln rechts. Timer oben links zeigt „48:21". **Folientitel:** „Processes are hard to see and harder to improve..." **3-Spalten-Layout:** | Spalte | Nummer | Titel | Inhalt | |---|---|---|---| | 1 | 01 | „How the process was designed" | Sehr einfache, lineare Liniengrafik (glatte, kurze Kurve) — symbolisiert vereinfachte Designvorstellung | | 2 | 02 | „How businesses think the process runs" | Etwas komplexere Kurve mit wenigen Abzweigungen | | 3 | 03 | „How the process actually runs" | Hochkomplexes, chaotisches Liniengewirr (sieht aus wie ein Knäuel/Spaghetti-Diagramm) mit Zoom-Kreis der einen kleinen Bereich vergrößert zeigt | **Botschaft der Folie:** Kontrast zwischen gewünschter Prozesseinfachheit und tatsächlicher Prozesskomplexität in der Realität — klassisches Celonis/Process-Mining-Argument. **Symbole:** Icons links oben in jeder Spalte (eckige Box-Icons, 01/02/03 Nummerierung in kleinen Kreisen). --- ### Screen 3 — Microsoft Teams Meeting + Celonis/Tableau-Dashboard: Prozesskostenrechnung **Datei:** `Bildschirmfoto 2025-06-27 um 13.24.23.png` **Kontext:** Selbes Teams-Meeting (13:24), Timer zeigt „55:06". Mikrofon auf stumm (Tooltip: „Mikrofon stummschalten (≤ 8 M)"). Browser zeigt eine komplexe Prozess-Mining-Analyse-Ansicht. Linke Sidebar zeigt Celonis-ähnliches Navigationspanel. **Linke Sidebar (Celonis Studio o.ä.):** Baumstruktur mit vielen Einträgen (unklar), Schriftgröße zu klein. Erkennbare Labels (teilweise): - Technologie-Strategie - verschiedene Unterpunkte (unklar) - Datumsstempel sichtbar: „Nov Max 1 2023 11:13" und „Jun Jan 1 2023 11:05" (unklar, wohl Filter) **Hauptbereich — Prozess-Kostenanalyse-Diagramm (sehr groß, komplex):** Das zentrale Bild ist ein Waterfall-/Sankey-ähnliches Diagramm mit farbcodierten Blöcken und Zahlenkolonnen. Erkennbare Knotenpunkte/Schritte (Flussrichtung von links nach rechts, mit Verzweigungen nach unten): **Obere Zahlenzeile (Hauptfluss, Beispielwerte):** - Start: ca. 17.691 → 17.691 → 7.27 → 30.59 → 18.74 → 14.67 → 30.97 (jeweilige Prozesskennzahlen, Einheit unklar, vermutlich Tage oder Kosten) **Farbcodierung der Blöcke:** - Grün: Normalfall / effizient - Orange/Gelb: Abweichung / mittleres Risiko - Rot: Kritisch / Ausnahme / Rework **Erkennbare Beschriftungen in Callout-Boxen (rot hinterlegt, links im Diagramm):** - „Keine strukturierten Prozessregeln im Einkauf" - „Fehlende Prozessregeln im Prozess" (unklar) - Text zu „Performance-Maßnahmen / Optimierungspotenziale" **Zahlenbeispiele im Diagramm (ablesbar):** - 1.114, 34.66 - 3.141 / 1.723 / 865 - 4.01 / 41.01 - 149 / 892 / 959 - 17 / 87.84 / 16.93 / 50.00 / 49 - 0 (mehrfach — Nullwerte für bestimmte Pfade) **Layout:** Baumstruktur von links nach rechts, jeder Knoten zeigt Fallzahl + Kennzahl. Untere Ebenen breiter (mehr Varianten). Rote/orange Boxen markieren Problempfade. **Fußzeile Folie:** „MD 22940-01.19, Juni 2023 CA_Autodiag, F. Hagler, C. Ibá" --- ### Screen-Gruppe 4 — Präsentation: Prompting-Workshop (9 Folien) **Dateien:** `Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.01.52.png` bis `Bildschirmfoto 2025-07-01 um 12.03.11.png` (11 Dateien) **Kontext:** Standalone-Präsentation (kein Meeting-Overlay). Dunkler Hintergrund (blau-violetter Gradient mit Netzwerk/Partikel-Grafik). Weiße Schrift, kein Logo sichtbar, kein Firmenbranding eindeutig erkennbar. Sprache: Deutsch. Thema: KI-Prompting als Lerninhalt/Workshop. --- #### Folie 1: „WAS IST PROMPTING?" **Datei:** `12.01.52.png` - Nur Titeltext oben links, kein Body-Text - Layout: Volle Slide-Fläche = Hintergrundbild (Netzwerk-Partikel-Grafik blau/lila) - Funktion: Kapitelübergangsfolie / Lernfrage --- #### Folie 2: „WARUM IST PROMPTING WICHTIG?" **Datei:** `12.01.59.png` - Nur Titeltext oben links, kein Body-Text - Identisches Layout wie Folie 1 - Funktion: Kapitelübergangsfolie / Lernfrage --- #### Folie 3: „GRUNDREGELN FÜR GUTE PROMPTS" **Datei:** `12.02.07.png` **Inhalt — 6 Bullet Points (vollständiger Wortlaut):** 1. **Klar und präzise formulieren:** Keine vagen Eingaben. Beispiel: „Schreibe mir einen Witz" vs. „Schreibe einen albernen Witz über Hunde, der für Kinder geeignet ist". 2. **Kontext und Details angeben:** Hintergrundinformationen, Ziel, relevante Daten mitgeben, damit die KI die Anfrage richtig einordnen kann. (Z.B. bei einer Produktbeschreibung Branche, Zielgruppe und wichtige Merkmale nennen.) 3. **Erwartetes Format vorgeben:** Falls nötig, Länge, Stil, Ausgabeformat definieren (z.B. Stichpunkte, Ton sachlich, ~500 Wörter). So weiß die KI genau, was gebraucht wird. 4. **Beispiele nutzen (Few-Shot):** Durch Beispiele im Prompt der KI zeigen, wie die Antwort aussehen soll. Einige Beispiel-Eingaben wirken wie Trainingsdaten im Mini-Format. 5. **Rollen zuweisen:** Die KI in eine Rolle versetzen (Role Prompting), z.B. „Du bist ein Einkaufsexperte...", damit Antworten aus dieser Perspektive formuliert werden. 6. **Schrittweise denken lassen:** Mit Aufforderungen wie „Lass uns Schritt für Schritt vorgehen" die KI zu Chain-of-Thought-Antworten anregen. Dadurch werden komplexe Probleme in einzelnen Denkschritten gelöst. --- #### Folie 4: „BEISPIEL – SCHLECHTER VS. GUTER PROMPT" **Datei:** `12.02.20.png` **Inhalt:** - **Schlechter Prompt:** „Erstelle einen Marketingtext für ein neues Produkt." - **Besserer Prompt:** „Erstelle einen Marketingtext für ein neues Produkt: eine KI-gestützte Software zur Projektplanung für KMUs. Zielgruppe: Geschäftsführende und Projektleiter*innen. **Schwerpunkt:** Benutzerfreundlichkeit, Kostenersparnis, Zeitmanagement." - **Kommentar:** „(Das zweite Prompt liefert einen deutlich treffenderen, zielgerichteten Text.)" --- #### Folie 5: „GRENZEN UND TIPPS" **Datei:** `12.02.29.png` **Inhalt — 3 Bullet Points:** 1. **Datenschutz:** Keine vertraulichen oder personenbezogenen Daten in öffentliche KI-Tools eingeben. Unternehmensgeheimnisse schützen! 2. **Qualität & Kontrolle:** KI kann halluzinieren, d.h. plausibel klingende **Falschinformationen** erfinden. Ergebnisse müssen daher immer geprüft werden. 3. **Prompt-Iterationen:** Falls die erste KI-Antwort nicht passt, Prompt anpassen und verfeinern (iteratives Vorgehen). Unklare Prompts führen zu unvorhersehbaren Ergebnissen – daher ggf. konkretisieren und erneut probieren. --- #### Folie 6: „ARTEN VON PROMPTING" **Datei:** `12.02.36.png` **Inhalt — 3 Bullet Points:** 1. **Text-Prompting:** Dem KI-Modell wird ein bestimmter Texteingabe vorgelegt, oft in Form einer Frage oder einer Anweisung. Das Modell soll dann auf diese Eingabe reagieren, indem es eine Antwort generiert oder eine spezifische Aufgabe ausführt. Diese Methode wird oft in Natural Language Processing (NLP) verwendet, um Chatbots, Übersetzungssysteme und andere textbasierte KI-Anwendungen zu trainieren. 2. **Bild-Prompting:** Ähnlich wie bei Text-Prompting wird einem KI-Modell ein Bild oder eine visuelle Eingabe präsentiert. Das Modell wird dann aufgefordert, das Bild zu interpretieren, eine Vorhersage zu machen oder eine bestimmte Aufgabe im Zusammenhang mit dem Bild auszuführen. Diese Methode wird häufig in Computer-Vision-Anwendungen verwendet, um Bilderkennung, Objekterkennung und Bildgenerierung zu trainieren. 3. **Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning):** Im verstärkenden Lernen wird das Konzept des Promptings verwendet, um ein Agentenmodell zu trainieren, indem es ihm spezifische Belohnungen oder Bestrafungen für bestimmte Aktionen in einer Umgebung gibt. Durch das Prompting mit Belohnungen lernt der Agent, welche Handlungen in bestimmten Situationen belohnt werden und passt sein Verhalten entsprechend an, um die Belohnung zu maximieren. --- #### Folie 7: „VERSCHIEDENE ANSÄTZE FÜR DAS PROMPTING" **Datei:** `12.02.45.png` **Inhalt — 4 Bullet Points:** 1. **All-in-One:** Hier werden alle benötigten Informationen und Ideen in einem umfassenden Prompt bereitgestellt. Dieser Ansatz kann von vorgefertigten Prompt-Templates profitieren, führt jedoch möglicherweise zu schematischen Ergebnissen, die wenig mit persönlicher Note oder Kreativität zu tun haben. 2. **Step by Step:** In diesem Ansatz werden mehrere kleinere Prompts erstellt, die aufeinander aufbauen, ähnlich wie bei einer natürlichen Konversation mit einer anderen Person. Dies ermöglicht eine organischere Interaktion mit der KI und führt zu einzigartigen, persönlicheren Ergebnissen. 3. **Chain of Thought-Prompting (CoT-Prompting):** Bei diesem Verfahren wird das Modell aufgefordert, den Lösungsweg "Schritt für Schritt" zu erläutern. Dies kann helfen, die Intransparenz von Deep-Learning-Systemen zu verringern und ein besseres Verständnis für den Lösungsprozess der KI zu erlangen. 4. **Modifikatoren:** Sie liefern den Hintergrund oder Kontext zum Text und sind damit ein gutes Mittel gegen generische Outputs. Durch die Verwendung von Modifikatoren können wir das KI-Modell effektiver steuern. --- #### Folie 8: „PROMPT TO CREATE A PROMPT" (Teil 1) **Datei:** `12.03.04.png` **Inhalt — 2 Sektionen:** **## KONTEXT:** „Wir werden einen der besten Prompts erstellen, die je geschrieben wurden. Die besten Prompts enthalten umfassende Details, um das Large Language Model vollständig über die: Ziele, erforderlichen Fachgebiete, Domänenkenntnisse, bevorzugten Formate, Zielgruppen, Referenzen, Beispiele und den besten Ansatz zur Erreichung des Ziels zu informieren. Auf Grundlage dessen und der nachfolgenden Informationen wirst du in der Lage sein, diesen außergewöhnlichen Prompt zu schreiben." **## ROLLE:** „Du bist ein Experte für die Erstellung von LLM-Prompts. Du bist bekannt dafür, äußerst detaillierte Prompts zu entwickeln, die zu LLM-Ausgaben führen, die weit über typische Antworten hinausgehen. Die Prompts, die du schreibst, lassen keine Fragen offen, da sie sowohl hochgradig durchdacht als auch umfangreich sind." --- #### Folie 9: „PROMPT TO CREATE A PROMPT" (Teil 2) **Datei:** `12.03.11.png` **Inhalt — Fortsetzung des Meta-Prompts:** **## AUFGABE:** „1) Bevor du mit dem Schreiben des Prompts beginnst, musst du zunächst das Thema oder den Schwerpunkt des Prompts erhalten. Falls ich dir kein Thema oder keinen Schwerpunkt nenne, bitte mich darum. 2) Sobald du über das Thema oder den Schwerpunkt im Klaren bist, überprüfe bitte auch das unten bereitgestellte Format und Beispiel. 3) Falls erforderlich, sollte der Prompt Elemente zum „Ausfüllen" enthalten, die der Nutzer je nach Bedarf ergänzen kann. 4) Nachdem du alle Informationen aufgenommen hast, schreibe den besten Prompt, der je erstellt wurde." **\*\*Format (Format):\*\*** „Dies bezieht sich auf die strukturelle Anordnung oder den Präsentationsstil der vom LLM generierten Inhalte. Es legt fest, wie Informationen organisiert, dargestellt oder codiert werden, um spezifische Nutzerpräferenzen oder Anforderungen zu erfüllen. Format-Typen sind zum Beispiel: ein Aufsatz, eine Tabelle, eine Programmiersprache, reiner Text, Markdown, eine Zusammenfassung, eine Liste usw." **\*\*Target Audience (Zielgruppe):\*\*** „Dies ist der endgültige Empfänger der Ausgabe, die dein Prompt erzeugt. Es können demografische Informationen, geografische Informationen, gesprochene Sprache, Lesekompetenz, Präferenzen usw. einbezogen werden." **## ZIELGRUPPE:** „Die Zielgruppe für diese Prompt-Erstellung ist ChatGPT 4o oder ChatGPT o1. Bitte orientiere dich an dem Beispiel, das ich dir gerade gegeben habe. Atme nochmals tief durch und gehe Schritt für Schritt vor." --- ### Screen-Gruppe 5 — BMW-internes Vorstellungs-Slide-Template (4 Folien) **Dateien:** `Bildschirmfoto 2025-07-02 um 13.14.45.png`, `13.14.58.png`, `13.15.14.png`, `13.15.25.png`, `13.15.37.png` **Kontext:** Standardisierte Mitarbeiter-Vorstellungsfolien, erkennbar BMW-intern (Abteilungscodes im Titel: TP-410, FG-6-V-7, MP-35, ES-202, EP-50). Einheitliches Template. Hintergrundfarbe: Weiß/hellgrau. Schrift: Sans-Serif (BMW-CI-nah). Keine Logos sichtbar außer ggf. 3M, Porsche, GE-Erwähnungen im Text. **Hinweis PII:** Fotos, Namen, Lebenslaufdaten → alles [REDACTED] gemäß Auftrag. Dokumentiert werden nur Layout und Template-Struktur. --- #### Template-Struktur (für alle 5 Folien identisch — Nachbau-Spezifikation) **Titel-Zeile (oben links):** - Vollständiger Name in Großbuchstaben / Kapitälchen - Pipe `|` als Trenner - Abteilungscode (z.B. `TP-410`, `FG-6-V-7`, `MP-35 (FIZ MUNICH)`, `ES-202`, `EP-50`) - Schriftgröße: ca. 20–24pt, Farbe: Dunkelgrau/Schwarz auf weißem Hintergrund - Linke Spalte, volle Breite **Linke Spalte (ca. 30% Breite):** - Foto oben (quadratisch/Portrait, ca. 25% der Folienhöhe) — [REDACTED] - Darunter: Sektion „My career" mit vertikaler Beschriftung links (rotierter Text „My career" als Label) - Inhalt: Aufzählung Education + Experience **Mittlere Spalte (ca. 35% Breite):** - Oben: Freifläche oder Textkontinuation von links - Unten: Sektion „What drives me:" mit 2–3 Bullet Points (persönliche Motivation) - Weiter unten: Sektion „My leisure" (vertikales Label) mit 3–6 Freizeitaktivitäten als Bullets - Dazwischen: 2–3 Freizeitfotos (quadratisch, nebeneinander) **Rechte Spalte (ca. 35% Breite):** - Oben: „My strengths" (vertikales Label) mit 4 Stärken-Kacheln in 2×2-Grid - Kacheln: gefärbte Rechtecke (grün, blau, orange, beige/natur, variiert) - Je 1–2 Wörter als Stärken-Label (fett, weiß oder dunkel je nach Farbe) - Unten: „My places" (vertikales Label) mit 2–4 Orts-Bullets + 1–2 Ortschaftsfotos **Farbschema der Stärken-Kacheln (Beispiele gesehen):** - Teal/Dunkelgrün, Hellgrün, Grau, Orange, Beige/Natur, Dunkelblau, Hellblau **Beispiel-Stärken (Namen und spezifische Inhalte [REDACTED], nur Slot-Struktur dokumentiert):** - 4 Kacheln à 1–2 Wörter, 2×2 Anordnung, alle gleich groß **Fußzeile (ganz unten, klein):** - Kleiner Farbpunkt (blau-grün, Halbkreis) ganz unten links — wohl Firmen-Branding-Element **Gesamtlayout:** ``` [TITEL — NAME | ABTEILUNGSCODE ] [Foto ] [My career: Edu+Exp] [ My strengths (4 Kacheln) ] [ ] [ ] [ ] [ ] [What drives me: ] [ My places ] [ ] [- Bullet ] [ - Ort 1 ] [ ] [- Bullet ] [ - Ort 2 ] [ ] [My leisure: ] [ [Ortsfoto] ] [ ] [- Aktivität ] [ ] [ ] [- Aktivität ] [ ] [ ] [[Freizeitfotos] ] [ ] [● ] ``` **Anmerkung:** Das Template ist klar für BMW-interne Team-Onboarding- oder Workshop-Vorstellungen gedacht. Die Abteilungscodes (TP, FG, MP, ES, EP + Nummer) entsprechen BMW-internen Organisationseinheiten. Alle persönlichen Daten (Namen, Lebensläufe, Fotos, Orte) werden gemäß Datenschutzanweisung als [REDACTED] behandelt. --- ## Zusätzliche Screens — IT-Architektur-Folie (PowerPoint, Celonis/BMW) **Hinweis:** Die drei (2)-Duplikat-Dateien (13.11.19 (2), 13.17.37 (2), 13.24.23 (2)) zeigen im Hintergrund jeweils denselben PowerPoint-Thumbnail-Panel links (Folienliste). Die sichtbare Haupt-Folie in der PowerPoint-Ansicht trägt den Titel **„IT ARCHITEKTUR. VISION."** — erkennbar in der Datei `13.11.19 (2).png` als Hintergrundfenster. Diese Folie (PowerPoint-Hauptansicht) zeigt: - Titel: „IT ARCHITEKTUR. VISION." (weiß auf dunklem blau/lila Gradient-Hintergrund) - 3 horizontale Swimlanes: - **BMW Level** (oben): KAMALEON-Box (Hexagon-Logo, grün), verbunden mit weiteren Elementen: „LSC", „GS-Tool", „Sender Produkt" und weitere Boxen (schwer lesbar). Box „SPIN AI Data Warehouse" zentral. - **Independent Level** (Mitte): „Öffentlich strukturierte / unstrukturierte Daten (z.B. Management, Marktforschung, Tipping)" → Pfeil → Download/Cloud-Icon → Catena-X Logo (orange, rechts) - **Supplier Level** (unten): NeXonic-Logo (blau-lila), Box mit Excel/Reporting-Icon, Verbindung zu „MEC" und „SAP" (rechts) - Verbindungslinien: Doppelpfeile zwischen Ebenen - Fußzeile: „MD 22940-01.19, Juni 2023 CA_Autodiag, F. Hagler, C. Ibá" (unklar ob Teil des Teams-Screens oder Folie selbst) Diese Information ergänzt Screen 1 oben — es sind zwei unterschiedliche Folienpräsentationen, die im selben Meeting gezeigt wurden. --- ## Zusammenfassung - **SUBSTANZ-Screens dokumentiert:** 17 (inkl. Gruppen zusammengeführt: 3 Teams-Meeting-Screens, 9 Prompting-Workshop-Folien, 5 BMW-Vorstellungsfolien + 1 IT-Architektur-Zusatzscreen) - **NOISE:** 3 (exakte Duplikate) - **Top 3 wichtigste Screens:** 1. **Celonis/BMW IT-Architektur-Vision** (dreistufiges Architektur-Diagramm: Supplier → Celonis Integration Layer → BMW User Level, mit Catena-X, SAP, NeXonic-Partnern) 2. **Prompting-Workshop-Folien** (vollständiger 9-Folien-Kurs: Grundregeln, Arten, Ansätze, Meta-Prompt „Prompt to create a Prompt") 3. **BMW-Mitarbeiter-Vorstellungs-Template** (5 Folien, standardisiertes 3-Spalten-Layout mit Stärken-Kacheln, Career, Leisure, Places)