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Automatisierung mit KI: Agenten, Workflows und Schnittstellen

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Die Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe erfordert weit mehr als einfache Chat-Abfragen: Gefragt ist das zielgerichtete Zusammenspiel aus intelligenten Assistenzsystemen, strukturierten Datenströmen und programmierbaren Schnittstellen. Diese Weiterbildung vermittelt praxisnah, wie autonome KI-Agenten konzipiert, über APIs an bestehende Software-Infrastrukturen angebunden und als smarte Prozessketten im operativen Alltag eingesetzt werden. Im Mittelpunkt stehen moderne Agenten-Architekturen, bei denen Sprachmodelle eigenständig Werkzeuge nutzen und mehrstufige Aufgaben koordinieren.
  • Der strukturierte Lernweg führt von den Grundlagen des Context-Engineerings und Function Callings über die Anbindung externer Webdienste bis hin zur Orchestrierung verteilter Multi-Agenten-Systeme. Teilnehmende lernen, wie repetitive Prozesse durch automatisierte Workflows ersetzt, Fehlerquellen systematisch kontrolliert und Datenströme fehlerfrei verarbeitet werden.
  • Nach erfolgreichem Abschluss verfügen Absolventinnen und Absolventen über fundierte Kompetenzen zur digitalen Prozessoptimierung. Sie sind in der Lage, eigenständige KI-Agenten zu entwickeln, komplexe Automatisierungsprojekte von der Konzeption bis zum Betrieb zu begleiten und Künstliche Intelligenz messbar zur Effizienzsteigerung einzusetzen.
  1. 1

    Grundlagen & Architekturen von KI-Agenten

  2. 2

    Schnittstellen, Daten & Tool-Nutzung

Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Workflow-Orchestrierung & Multi-Agenten-Systeme

  2. 4

    Praxisprojekt & Implementierung

  • Agenten-Konzepte: Funktionsweise autonomer Systeme, ReAct-Muster (Reasoning & Acting) und zielgerichtete Tool-Nutzung
  • Context- & Prompt-Engineering: Präzise Steuerung von System-Prompts, Speicherverwaltung und Laufzeitkontexten
  • Entwicklungsumgebung: Aufsetzen des technischen Setups für agentenbasierte Anwendungen in Python
  • Sicherheitsstandards: Einhaltung von Leitplanken, Zugriffskontrollen und Risikominimierung beim Agenteneinsatz
  • Function Calling: Programmierbare Anbindung eigener Werkzeuge, die von KI-Modellen autonom aufgerufen werden können
  • API-Integration: Anbindung externer Dienste, Cloud-Systeme und Datenquellen an den Agenten-Workflow
  • Wissensintegration (RAG): Einbindung unternehmensinterner Dokumente und Datenbanken für kontextbasierte Abfragen
  • Datenverarbeitung: Strukturierter Empfang und Weitergabe von Informationen innerhalb digitaler Prozessketten
  • Prozess-Automatisierung: Abbildung mehrstufiger Arbeitsabläufe durch verkettete, automatisierte Aufgaben
  • Multi-Agenten-Kollaboration: Zusammenspiel spezialisierter Agenten für komplexe Analyse- und Ausführungsaufgaben
  • Fehlerbehandlung & Monitoring: Systematische Überprüfung von Protokollen, Fehlerisolation und automatisierte Korrekturschleifen
  • Skalierung & Betrieb: Überführung von Prototypen in stabile, produktive Hintergrundprozesse
  • Anwendungsanalyse: Konzeption eines realen Use-Cases für einen KI-gestützten Automatisierungs-Workflow
  • Umsetzung: Eigenständige Programmierung, Konfiguration und Verknüpfung des Agenten-Systems
  • Testing & Optimierung: Durchführung von Testszenarien zur Qualitätsprüfung und Systemstabilität
  • Dokumentation: Technische Aufbereitung der entwickelten Architektur für den produktiven Einsatz

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Recklinghausen

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Recklinghausen

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    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.

  2. 2

    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.

  3. 3

    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.

04 · Anbieter

Developer Akademie GmbH: 164 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten

164Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

164 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer, Online-Coaching.

Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Developer Akademie GmbH.

Themen

KI & Machine LearningPython-ProgrammierungJavaScript-ProgrammierungWeb- & Frontend-EntwicklungSoftwareentwickler

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Künstliche IntelligenzKarriere Tutor GmbH · Eberswalde · Blended Learning
  • 1.000–5.000 €
  • Vollzeit
  • 1–3 Monate
  • Start ab 19.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir