Board Assistants: supervisory briefings, packages and investor updates

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

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   Program Objectives
2. 2
   This training program is open to anyone interested in expanding their professional skills. The practical examples and exercises are chosen so they map well to the daily work of Board Assistants; participation is expressly open to everyone, regardless of current professional role. The course teaches methods, tools, and content that can be applied in many different work contexts.
3. 3
   Practical Application for Board Assistants
4. 4

   The following typical tasks from the daily work of Board Assistants serve as worked examples in the exercises; they can be adapted to other fields of activity during the course

   Board packages
   Supervisory board briefings
   Quarterly syntheses
   Investor updates
   Strategy decks
   Course 1: Marketing: Market Analysis with AI
   Content
   Fundamentals and benefits of market analysis
   Components of modern market analysis: data, sources, and AI
   Marketing-relevant analysis fields: overview and classification
   Analyzing demand and dynamics: understanding trends, seasonality, and signals
   Competitive analysis: examining offerings, messaging, and channels
   Understanding target groups: data, patterns, and access
   Defining market segments: attractiveness, potential, and focus
   Developing personas: goals, barriers, and triggers
   Mapping the customer journey: phases, touchpoints, and friction points
   Consolidating insights: transforming large datasets into clear recommendations
   Reporting and visualization: preparing and presenting results effectively
   Future outlook: trends and next steps
   Learning Objectives
   Perform data-driven market analysis using AI tools.
   Identify and interpret market trends and signals.
   Analyze competitive landscapes and target audience data.
   Develop detailed customer personas and map customer journeys.
   Translate complex data into actionable marketing strategies.
   Present analysis findings clearly and persuasively.
   Course 2: ChatGPT Expert
   Introduction to the world of artificial intelligence
   Working with ChatGPT
   Fundamentals of generative AI
   Advanced ChatGPT features and alternative LLMs
   Security considerations when using ChatGPT
   Application scenarios for ChatGPT
   Understand the principles of generative AI and large language models.
   Utilize ChatGPT for diverse communication and content creation tasks.
   Apply ChatGPT effectively in various professional contexts.
   Recognize and mitigate security risks associated with AI tools.
   Explore and evaluate alternative AI language models.
   Career Prospects
   The skills acquired in this program are applicable in various professional fields, including marketing, market research, data analysis, IT project management, software development, and consulting. Typical roles involve the development, implementation, management, and analysis of AI-driven marketing strategies and communication tools. Participants will be prepared for positions requiring proficiency in AI applications for business intelligence and customer engagement.

1. 1

   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Dortmund

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Freiburg im Breisgau

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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