Von Pass-IT mit KI-Unterstützung erstellt. Herstellerquellen belegen Prüfungsdaten; Übungen und Lernempfehlungen stammen von uns.
Googles Generative AI Leader kommt infrage, wenn du KI-Vorhaben beurteilen und die dafür nötigen fachlichen Grundlagen systematisch erarbeiten möchtest. Brauchst du Orientierung für Gespräche über Daten, Modelle und Geschäftsentscheidungen, kann der Prüfungsleitfaden deinen Lernstoff sinnvoll ordnen. Möchtest du praktische Umsetzung zeigen, brauchst du zusätzlich nachvollziehbare Arbeitsergebnisse.
Eine Supportanwendung liefert dafür einen konkreten Lernfall. Du sollst erklären können, welche Informationen sie verwenden darf, woran eine brauchbare Antwort erkennbar ist und wer bei Fehlern entscheidet. Eine Zertifizierung ersetzt diese Begründung nicht.
Was Google zur Prüfung angibt
Die Prüfung umfasst 50–60 Multiple-Choice-Fragen und dauert 90 Minuten. Sie wird auf Englisch, Japanisch, Spanisch und Portugiesisch angeboten; die Zertifizierung gilt drei Jahre. Google nennt keine Voraussetzungen und richtet das Angebot ausdrücklich an Personen mit oder ohne praktische technische Erfahrung. Stand dieser Angaben: 19. September 2026, laut offizieller Zertifizierungsseite.
Prüfe deshalb zuerst, wofür du die Zertifizierung nutzen möchtest. Wenn du KI-Vorschläge im Produktmanagement, Einkauf oder Betrieb mitbewertest, lassen sich die Inhalte an konkreten Entscheidungen üben. Wenn du zeigen möchtest, dass du eine Anwendung entwickeln und betreiben kannst, ergänze das Lernen durch eine dokumentierte Umsetzung. Aus dem Zertifikat allein lässt sich diese Fähigkeit nicht ableiten.
Aus Prüfungsgebieten werden überprüfbare Aufgaben
Der aktuelle offizielle Prüfungsleitfaden, geprüft am 19. September 2026, nennt folgende ungefähre Gewichtungen. Die vorgeschlagenen Ergebnisse sind Lernempfehlungen, keine Vorgaben von Google.
| Themengebiet | Ungefähre Gewichtung | Dein mögliches Arbeitsergebnis |
|---|---|---|
| Grundlagen generativer KI | ~30 % | Erklärung, warum eine plausible Antwort unbelegt sein kann |
| Angebote für generative KI von Google Cloud | ~35 % | Skizze der benötigten Anwendungsschichten |
| Verbesserung der Modellausgabe | ~20 % | Zuordnung eines beobachteten Fehlers zu Maßnahme und Test |
| Geschäftsstrategien | ~15 % | Entscheidungsvorlage mit Abnahmekriterien |
Ordne Produktnamen einer Aufgabe zu. Der Leitfaden behandelt unter anderem Gemini, Gemma, Imagen und Veo sowie Gemini Enterprise und Agent Platform/Model Garden/Agent Search. Das ist keine vollständige Produktübersicht. Unterscheide das Modell, das Inhalte erzeugt, die Suche nach Belegen, Werkzeuge für Aktionen und die Umgebung für Zugriffssteuerung. Notiere für jeden vorgesehenen Baustein, welche Anforderung ihn begründet.
Entscheiden, ob ein KI-Pilot ausgeweitet werden kann
Ein Supportteam möchte Kundenantworten von einem KI-Assistenten entwerfen lassen. Die Demo klingt überzeugend. Welche Belege rechtfertigen die Ausweitung?
Verwende für diese Übung ausschließlich fiktive Kundendatensätze und fiktive Supportanfragen.
Definiere Erfolg anhand typischer Anfragen, einschließlich sensibler und unbeantwortbarer Fälle. Vergleiche die Richtigkeit der Antworten anhand von Belegen und die nötigen menschlichen Korrekturen mit dem bisherigen Ablauf. Eine flüssige Demo belegt weder Geschäftsnutzen noch sicheren Betrieb. Googles SAIF bietet einen Sicherheitsrahmen, kein Sicherheitssiegel für diese Anwendung.
Erstelle eine Entscheidungstabelle mit Aufgabe, zugelassenen Daten, erwarteten Belegen, Fehlerreaktion und verantwortlicher Person. Teste eine Anfrage nach fremden Kundendaten und eine Frage ohne belegendes Dokument. Lege fest, wann ein Mensch den Entwurf prüfen muss.
Begründe deine Empfehlung zur Freigabe oder Ablehnung mit beobachteten Fehlern und vereinbarten Kriterien. Bewerte Modellqualität, Betriebskosten und Sicherheitsbefunde getrennt, damit ein gutes Ergebnis in einem Bereich keinen Fehler in einem anderen verdeckt.
Als Sicherheitsreferenz dient Googles Zusammenfassung des Secure AI Framework.
Eine beispielhafte Auswertung
Die Tabellenzeile und die folgenden Beobachtungen sind frei erfunden. Sie veranschaulichen, wie du die Aufgabe bearbeiten kannst.
| Aufgabe | Zugelassene Daten | Erwartete Belege | Fehlerreaktion | Verantwortliche Person |
|---|---|---|---|---|
| Erstattung erklären | Freigegebene Richtlinie und autorisierter Datensatz des anfragenden Kunden | Aussagen durch Richtlinie belegt; keine fremden Kundendaten | Entwurf zurückhalten und eskalieren | Leitung Supportbetrieb |
Angenommen, der Assistent erfindet im Test eine Erstattungsfrist, obwohl die Richtlinie dazu nichts sagt. Deine Empfehlung lautet: keine Ausweitung. Das vereinbarte Kriterium verlangt bei fehlenden Belegen eine Eskalation. Eine höflich formulierte Antwort erfüllt es nicht. Für diesen beispielhaften Piloten legst du außerdem fest, dass jeder Entwurf vor dem Versand menschlich geprüft wird.
Vergleiche anschließend mögliche Maßnahmen anhand dieses Fehlers. Präzisere Anweisungen können die Eskalation vorgeben. Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, kann relevante freigegebene Dokumente bereitstellen. Eine dort fehlende Antwort lässt sich daraus aber nicht ableiten. Zugriffsregeln müssen zusätzlich verhindern, dass fremde Kundenakten abgerufen werden. Wiederhole nach einer Änderung dieselben problematischen Fälle und dokumentiere Beleglage und menschliche Korrekturen getrennt.
Das erwartete Endergebnis ist eine einseitige Entscheidungsvorlage: Aufgabe, zugelassene Daten, bisheriger Ablauf als Vergleichsbasis, erwarteter Nutzen, Fehlerfälle und verantwortliche Person. Ergänze den Vergleich um Korrekturaufwand und Betriebskosten. So bleibt nachvollziehbar, weshalb du den Piloten freigibst oder zurückstellst und welche Beobachtung eine spätere Entscheidung verändern könnte.
Den nächsten Lernschritt begründen
Erkläre nach Übungsfragen, welche Anforderung deine Antwort erfüllt und weshalb die Alternativen ausscheiden. Offene Punkte ordnest du dem Leitfaden zu. Google warnt ausdrücklich davor, aus Ergebnissen seiner Beispielfragen das Prüfungsergebnis vorherzusagen. Die offizielle Zertifizierungsseite nennt keine numerische Bestehensgrenze; siehe die Hinweise zu den Beispielfragen.
Bei Pass-IT findest du Übungen zum Generative AI Leader, die du zusammen mit dem aktuellen Leitfaden für deine weitere Vorbereitung nutzen kannst.