ChatGPT-Anwendungen: HR-Roadmaps, Zielkaskaden, People-Analytics

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von HR-Verantwortliche übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
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   Praxisbezug für HR-Verantwortliche
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von HR-Verantwortliche dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   People-Analytics
   Zielkaskaden
   HR-Roadmaps
   Workforce-Pläne
   Talent-Reviews

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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche

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   KI für Projektmanager:innen

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement.
   Einführung in Foundation Models und Open-Source KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag, von der Entscheidungsfindung bis zur Aufgabenautomatisierung.
   Methoden zur Implementierung von KI-Projekten und zur Evaluation von KI-Lösungen.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI.
   Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Praktische Anwendung von KI-Tools wie ChatGPT.
   Grundlagen des Projektmanagements im Kontext von KI.

7. 7

   KI Consultant (v2.0)

   Grundlagen des KI-Consultings und Durchführung von Unternehmensanalysen zur KI-Readyness.
   Identifikation und Konzeption von KI-Potenzialen und Pilotprojekten in Unternehmen.
   Entwicklung von Datenstrategien und Infrastrukturen für KI-Anwendungen.
   Management von Change-Prozessen und Schulungsmaßnahmen im Zusammenhang mit KI-Implementierungen.
   Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Lösungen.
   Einblicke in spezifische KI-Tools und Plattformen wie Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen und Self-hosted interne KI-Anwendungen.
   Vorbereitung von Managementpräsentationen zu KI-Strategien.
   Analyse von KI-Anwendungen in deutschen Unternehmen.

8. 8

   Scrum Product Owner:in (PSPO I)

   Grundlagen von Scrum und agilen Arbeitsweisen.
   Rolle und Verantwortlichkeiten des Product Owners, einschließlich Produktwertsteigerung und Stakeholder-Management.
   Anwendung von Scrum Events, Artefakten und Techniken.
   Entwicklung von Produktvisionen und Produktstrategien.
   Planung von Releases und Sprints sowie Fortschrittsüberwachung.
   Agile Schätzmethoden und Management von Komplexität und Unsicherheit.
   Skalierung von Scrum und Integration von Kundenfeedback.
   Vorbereitung auf die Scrum Product Owner I (PSPO I) Zertifizierungsprüfung.
   Ein Exkurs in die Welt der generativen KI und deren Einsatz im agilen Umfeld.
   Lernziele

9. 9

   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz zu verstehen.
   KI-Systeme und -Projekte im Projektmanagement zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
   KI-Potenziale in Unternehmen zu identifizieren und entsprechende Lösungsansätze zu konzipieren.
   Datenstrategien und Infrastrukturen für KI-Anwendungen zu entwickeln.
   Change-Management-Prozesse bei der Einführung von KI zu gestalten.
   Die Rolle des Scrum Product Owners effektiv auszufüllen und agile Methoden anzuwenden.
   Die PSPO I Zertifizierungsprüfung erfolgreich abzulegen.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Kommunikations- und Führungsfähigkeiten für KI-Projekte zu entwickeln.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen KI-Management, KI-Beratung, Projektleitung, Produktmanagement und agile Entwicklung. Absolvent:innen können KI-Strategien in Unternehmen entwickeln und umsetzen, KI-basierte Projekte leiten, als Scrum Product Owner:in agieren oder beratend im Feld der Künstlichen Intelligenz tätig sein. Die Weiterbildung unterstützt die berufliche Weiterentwicklung in technologieorientierten Branchen und Rollen, die sich mit der digitalen Transformation und der Implementierung neuer Technologien befassen.

1. 1

   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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.

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