Content Creation mit KI, Social Storytelling & Media Ethics

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

1. 1
   This AI Content Creation, Social Storytelling & Media Ethics bootcamp is also available in English.
2. 2

   Alle Inhalte der Content Creation mit KI, Social Storytelling & Media Ethics Weiterbildung im Überblick

   Digital Marketing, Customer Journey & KI
   Einführung in die Grundlagen des digitalen Marketings und die Bedeutung der Customer Journey für erfolgreiche Kommunikation
   Verständnis von Marketing-Funnel, Zero Moment of Truth (ZMOT) und datenbasierten Zielgruppenmodellen
   Entwicklung von Personas und Jobs-to-be-Done-Ansätzen für zielgerichtete Inhalte
   Grundlagen des verantwortungsvollen KI-Einsatzes, Human-in-the-Loop-Prinzipien und aktueller KI-Richtlinien
   KI-gestützte Content-Produktion
   Planung und Erstellung hochwertiger Inhalte mit generativer KI für unterschiedliche Kommunikationskanäle
   Entwicklung effizienter Content-Workflows für Text, Bild, Audio und Video
   Auswahl geeigneter KI-Tools für verschiedene Anwendungsfälle im Marketing
   Qualitätssicherung und Optimierung KI-generierter Inhalte nach definierten Kriterien
   Social Storytelling & digitale Kommunikation
   Entwicklung wirkungsvoller Storytelling-Konzepte für Social Media und digitale Plattformen
   Erstellung zielgruppengerechter Inhalte entlang der Customer Journey
   Anpassung von Botschaften an unterschiedliche Kanäle, Formate und Zielgruppen
   Kombination von Kreativität, Markenkommunikation und KI-gestützter Content-Erstellung
   Prompt Engineering & kreative KI-Workflows
   Entwicklung strukturierter Prompts für reproduzierbare Ergebnisse mit generativer KI
   Optimierung von KI-Ausgaben durch iterative Prompting-Techniken
   Kombination mehrerer KI-Anwendungen innerhalb effizienter Content-Prozesse
   Aufbau wiederverwendbarer Workflows zur Beschleunigung kreativer Arbeitsabläufe
   Content-Strategie & kanalübergreifende Kampagnen
   Konzeption ganzheitlicher Content-Strategien für Unternehmen und Marken
   Planung kanalübergreifender Kampagnen für Web, Social Media und digitale Plattformen
   Entwicklung konsistenter Inhalte über verschiedene Formate und Touchpoints hinweg
   Steuerung von Content-Prozessen auf Basis definierter Kommunikationsziele
   Media Ethics, Recht & KI-Governance
   Grundlagen zu Urheberrecht, Datenschutz und ethischen Fragestellungen im Umgang mit KI
   Einordnung regulatorischer Anforderungen wie dem EU AI Act im Content-Kontext
   Bewertung von Risiken, Transparenz und Qualität KI-generierter Inhalte
   Entwicklung verantwortungsvoller Strategien für den professionellen Einsatz generativer KI
   Praxisprojekt KI-Content & Social Storytelling
   Entwicklung einer vollständigen Content-Strategie anhand eines praxisnahen Unternehmensbeispiels
   Kombination von KI-gestützter Content-Produktion, Storytelling und digitalen Marketingmaßnahmen
   Erstellung, Optimierung und Präsentation multimedialer Inhalte für reale Anwendungsfälle
   Transfer der erlernten Methoden in den beruflichen Alltag von Marketing-, Kommunikations- und Content-Teams

1. 1

   Köln

   Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Berlin

   Blended Learning · Teilzeit · 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

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen