Agiler Projektmanager mit KI Kompetenzen

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "Agiler Projektmanager mit KI Kompetenzen" vermittelt grundlegende und aufbauende Kenntnisse in agilen Methoden sowie deren Verbindung mit modernen KI-Anwendungen. Im Mittelpunkt stehen Scrum und Kanban als zentrale Frameworks für die Planung, Steuerung und Umsetzung von Projekten. Ergänzend werden Grundlagen der KI vermittelt, um deren Einsatz im Projektkontext einordnen zu können. Ziel ist es, ein strukturiertes Verständnis für Scrum, Kanban und KI zu entwickeln und diese Ansätze in unterschiedlichen Projektsituationen anzuwenden. Bestandteil der Weiterbildung sind anerkannte Zertifizierungen, die Kenntnisse in Scrum, Kanban und KI formell bestätigen.
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   Die Weiterbildung ist modular aufgebaut und deckt zentrale Themen rund um Scrum, Kanban und KI ab

   Kanban Foundation: Einführung in die Grundlagen von Kanban zur Visualisierung und Steuerung von Arbeitsprozessen.
   Scrum Foundation: Überblick über Prinzipien, Rollen und Abläufe in Scrum als Grundlage für agiles Projektmanagement.
   Scrum Master: Vertiefung der Rolle und Aufgaben im Scrum-Prozess sowie Moderation und Begleitung von Teams.
   Scrum Product Owner: Anforderungen, Priorisierung und Steuerung von Projekten im Scrum-Umfeld.
   IntelliLAB - AI Literacy: Einführung in KI-Grundlagen und deren Relevanz im Kontext von Scrum, Kanban und Projektarbeit.
   Bewerbungstraining: Vorbereitung auf Bewerbungen im Bereich Projektmanagement mit Fokus auf Scrum, Kanban und KI.
   Während der Weiterbildung werden Scrum und Kanban praxisnah vermittelt und miteinander kombiniert. Teilnehmende lernen, Projekte mit Scrum zu strukturieren und mit Kanban transparent zu steuern. KI wird ergänzend betrachtet, um neue Möglichkeiten der Unterstützung von Prozessen zu verstehen. Übungen unterstützen den Aufbau von Kompetenzen in Scrum, Kanban und der Anwendung von KI im Projektkontext.

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   München

   01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   01.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen