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Experte für KI-gestütztes Projekt­management

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist mycareernow.

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 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Bremen
NÄCHSTER START
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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

  • Organisationen stehen vor der Herausforderung, Projekte unter hoher Dynamik, komplexen Stakeholder-Strukturen und steigendem Effizienzdruck sicher zu steuern. Gleichzeitig verändert Künstliche Intelligenz etablierte Arbeitsweisen im Projektmanagement, in der Ressourcenplanung und in der Entscheidungsfindung.
  • Diese Weiterbildung verbindet KI-gestütztes Projektmanagement mit Agile Leadership nach Scrum und der praxisnahen Anwendung zentraler IT Tools wie Jira und Confluence. Du baust Kompetenzen auf, um agile Teams wirksam zu führen, Prozesse datenbasiert zu verbessern und KI-Anwendungen verantwortungsvoll in Projekten zu integrieren.
  • Inhalte der Weiterbildung
  • Anwendung von künstlicher Intelligenz
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Bedeutung für Unternehmen.
  • Anwendung von Prompting-Techniken für Textgenerierung, NLP und Chatbot-Entwicklung.
  • Nutzung von KI für Bilderkennung, Bilderzeugung und Deepfake-Anwendungen.
  • Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen durch Datenvorbereitung und Tools.
  • Zukunftstrends und Best Practices in der KI-gestützten Automatisierung und Generierung.
  • Anwendung von künstlicher Intelligenz - Aufbaukurs
  • Vertiefung in Machine Learning, Deep Learning und Automatisierungstechniken.
  • Entwicklung, Implementierung und Testing von KI-Modellen zur Prozessoptimierung.
  • Management und Skalierung von KI-Projekten mit Tools wie ComfyUI.
  • Ethische und rechtliche Aspekte: Datenschutz, Sicherheit und gesetzliche Rahmenbedingungen.
  • Praxisorientierte Abschlussprojekte mit Fokus auf Risiko- und Performance-Management.
  • Scrum® Professional Agile Leadership PAL I
  • Entwicklung und Selbstmanagement von Teams sowie Moderations- und Führungsstile.
  • Agiles Produktmanagement, Vorhersage und Planung, sowie Maximierung des Produktwerts.
  • Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Kunden sowie Organisation agiler Produktentwicklung.
  • Förderung agiler Organisationen durch evidenzbasiertes Management und kulturelle Transformation.
  • Vorbereitung und Unterstützung zur erfolgreichen Zertifizierung.
  • IT Tools im Projektmanagement
  • Einführung und Nutzung von Jira für Projektmanagement, Fehlerverfolgung und Berichterstellung.
  • Erweiterte Funktionen in Jira: JQL, Automatisierungen und Integration mit anderen Tools.
  • Einführung in Confluence zur Dokumentation und Zusammenarbeit im Team.
  • Integration von Jira und Confluence für effizientes Projekt- und Wissensmanagement.
  • Anwendungsfälle, Best Practices und Workshops zur praktischen Umsetzung.
  • Nach der Weiterbildung kannst du
  • KI-Methoden und Prompting zielgerichtet für Projektarbeit, Automatisierung und Qualitätssicherung einsetzen.
  • KI-Projekte planen, skalieren und unter Berücksichtigung von Datenschutz, Sicherheit und rechtlichen Rahmenbedingungen steuern.
  • Agile Teams nach Scrum Professional Agile Leadership-Prinzipien führen, Stakeholder wirksam einbinden und Produktwert maximieren.
  • Jira und Confluence professionell für Planung, Tracking, Dokumentation, Reporting und Wissensmanagement im Projektmanagement nutzen.
  • Für wen ist die Weiterbildung geeignet
  • Projektleiterinnen und Projektleiter, die KI-gestütztes Projektmanagement und moderne IT Tools in ihren Projekten etablieren wollen.
  • Scrum Master, Product Owner und Agile Leader, die Agile Leadership ausbauen und evidenzbasiert steuern möchten.
  • Fach- und Führungskräfte aus IT, Produktmanagement und Organisation, die Machine Learning, Automatisierung und Tool-gestützte Zusammenarbeit praxisnah anwenden wollen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Bremen

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Bad Homburg vor der Höhe

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Hamburg

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Potsdam

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Münster

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

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

Mycareernow: 1.254 Kurse mit aktuellem Termin an 24 Orten

1.254Kurse mit aktuellem Termin
24Angebotsorte

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Themen

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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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir