Generative: Grundlagen und Praxiswissen in KMU · Multi-Agent-Systeme

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Diese Weiterbildung setzt sich aus folgenden Modulen zusammen: ChatGPT und die Grundlagen der generativen KI, OKR, und ITIL® 4 Direct, Plan and Improve (DPI).
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   ChatGPT und die Grundlagen der generativen KI
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   Lerninhalte

   Einblick in die Welt der künstlichen Intelligenz
   Grundlagen der generativen KI
   Einführung in ChatGPT
   Arbeitsweise von ChatGPT
   Möglichkeiten und Grenzen von ChatGPT
   Sicherheit im Umgang mit ChatGPT
   Anwendungsszenarien von ChatGP
   OKR
   Grundlagen und Theorie
   Agiles Mindset und die Anwendung von OKRs
   Das Setzen von Objectives und Key Results
   Der dritte Bestandteil von OKR. Die Initiatives
   OKR einführen: Implementierungsmodelle
   Praktische Übungsaufgabe

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   ITIL® 4 Direct, Plan and Improve (DPI)Lerninhalte

   Einleitung
   Zentralen Konzepte von Direct, Plan & Improve
   Verwenden von zentrale Prinzipien und Methoden der Lenkung und Planung
   Die Rolle von Governance, Risiko und Compliance (GRC) und Integration der Prinzipien und Methoden in das Service Value System
   Verstehen und Verwenden der zentralen Prinzipien und Methoden der kontinuierlichen Verbesserung auf alle Arten von Verbesserungen
   Die zentralen Prinzipien und Methoden von Kommunikation und Organizational Change Management für Lenkung, Planung und Verbesserung
   Zentrale Prinzipien und Methoden von Messung und Berichterstattung auf Lenkung, Planung und Verbesserung
   Lenkung, Planung und Verbesserung von Wertströmen und Practices
   Prüfungsvorbereitun
   KI-Agenten in der Praxis
   Einsatzszenarien für KI-Agenten in fachlichen und administrativen Aufgabenketten
   Agentic Workflows: Planning, Tool-Use, Reflection, Multi-Agent-Koordination
   Risiken und Kontrollen für Agentic Operations (Identity, Berechtigungen, Audit)
   Übergang von prompt-basierten Lösungen zu langlebigen Agent-Systemen

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   Berlin

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   05.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   05.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   05.10.2026 · 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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen