Customer-Success-Profile-P: QBR-Templates, Adoption-Reviews, NPS-Audits

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
   Zielsetzung
2. 2
   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 Customer-Success-Profile 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.
3. 3
   Praxisbezug für Customer-Success-Profile
4. 4

   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Customer-Success-Profile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Onboarding-Pfade
   Quartals-Reviews
   Retention-Programme
   Adoption-Reviews
   Champion-Pflege
   KI für Projektmanager:innen, DevOps Foundation Fast Track, KI Consultant (v2.0)
   Diese Weiterbildungsmaßnahme vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement sowie fundierte Einblicke in DevOps-Prinzipien und -Praktiken. Ziel ist die Befähigung zur Konzeption, Implementierung und Steuerung von KI-gestützten Projekten und zur Optimierung von IT-Entwicklungs- und Betriebsprozessen.
   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche.
   Der Kurs "KI für Projektmanager:innen" behandelt die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, spezifische KI-Anwendungen im Projektmanagement, Foundation Models und Open-Source-KI-Tools. Inhalte umfassen die Integration von KI in den Projektalltag, die Implementierung von KI-Projekten, ethische und rechtliche Rahmenbedingungen, Datenschutz sowie die Evaluation von KI-Lösungen. Ferner werden Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, thematisiert. Ein Exkurs zum Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT ergänzen die Inhalte.
   Der Kurs "DevOps Foundation Fast Track" vermittelt die Kernkonzepte und Werte von DevOps, einschließlich der Prinzipien agiler Methoden und des Servicemanagements. Behandelt werden DevOps-Kultur, Stakeholder-Management, Kollaboration, Rollen und die Toolchain. Zentrale DevOps-Praktiken wie Continuous Integration, Delivery und Deployment, Testmethoden und Qualitätssicherung werden erläutert. Weitere Themen sind Container, Microservices, Open-Source-Software, Lean Thinking, Metriken und Performance-Messung, Change Management und Resilienz. Agile Rahmenwerke wie Scrum und Kanban sowie innovative Praktiken wie ChatOps und Experimente werden vorgestellt. Wertstromanalyse und kontinuierliche Verbesserungsprozesse sind ebenfalls Teil des Kurses.
   Der Kurs "KI Consultant (v2.0)" fokussiert auf die Beratung im Bereich KI. Inhalte umfassen die Einführung in das KI-Consulting, Unternehmensanalysen zur KI-Readyness, die Identifikation von KI-Potenzialen und die Konzeption von KI-Pilotprojekten. Themen wie Datenstrategie, Infrastruktur für KI, Change Management, Schulung, Erfolgsmessung und Skalierung werden behandelt. Exkurse zu spezifischen Tools und Plattformen wie Flowise, API-Integration und Azure-basierte KI-Anwendungen sowie die Vorbereitung von Managementpräsentationen runden den Kurs ab.
   Lernziele
   Analyse der Grundlagen und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement.
   Fähigkeit zur Gestaltung und Steuerung von KI-Projekten unter Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte.
   Verständnis der Kernkonzepte, Praktiken und Kulturen von DevOps.
   Anwendung von DevOps-Prinzipien zur Optimierung von IT-Entwicklungs- und Betriebsprozessen.
   Entwicklung von Strategien zur Identifikation von KI-Potenzialen in Unternehmen.
   Konzeption und Begleitung von KI-Pilotprojekten und deren Skalierung.
   Vorbereitung und Durchführung von Managementpräsentationen zu KI-Strategien.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management, in der Softwareentwicklung und im IT-Betrieb. Absolvent:innen können in Rollen wie KI-Projektmanager:in, KI-Consultant, DevOps-Engineer oder in beratenden Funktionen im Bereich der Digitalisierung und KI-Implementierung tätig werden. Die Weiterbildung unterstützt die Übernahme von Verantwortung in Projekten, die auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und optimierten Entwicklungsprozessen abzielen.

1. 1

   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Bielefeld

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Eschborn

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Freiburg im Breisgau

   09.11.2026 · 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

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