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HR Automation mit Chatbots und KI-Assistenzsystemen
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Berger Bildungsinstitut GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Mainz am Rhein
- NÄCHSTER START
- Läuft bereits · Einstieg klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Sie erwerben fundierte Kenntnisse über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung im HR-Bereich, inklusive Analyse von Prozessen, Identifikation von Automatisierungspotenzialen und Implementierung von HR-Chatbots sowie KI-gestützten Assistenzsystemen.
- Sie lernen praxisnah, KI-Lösungen für Recruiting, Onboarding, Employee Services, Learning & Development, Workflow-Automation und HR-Analytics umzusetzen, unter Berücksichtigung von Datenschutz, Fairness, Bias-Vermeidung und Compliance im Betrieb.
- Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und der Automatisierung im HR-Kontext
- Analyse von HR-Prozessen und Identifikation von Automatisierungspotenzialen (Recruiting, Onboarding, Employee Services, Learning & Development)
- Einsatz generativer KI im Recruiting (Stellenanzeigen, Kompetenzprofile, Screening-Unterstützung)
- KI-gestützte Kommunikation im Bewerbermanagement (E-Mail-Automation, Terminabstimmung, Interviewvorbereitung)
- Digitale KI-Assistenten für Onboarding und Employee Self Services
- Automatisierte Bearbeitung von Mitarbeiteranfragen, Dokumenten und HR-Services
- KI-gestützte Lern- und Entwicklungsprozesse (Skill-Matching, Lernempfehlungen, Trainingspfade)
- Prompting-Techniken für HR-Anwendungsfälle und Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen
- Datenschutz, Fairness, Bias-Vermeidung und Compliance in HR-KI-Systemen (DSGVO, Governance, Risikobewertung)
- Grundlagen von HR-Chatbots und Conversational Design
- Konzeption und Aufbau von Dialogflüssen, Intent-Erkennung und Eskalationslogiken
- Entwicklung von HR-FAQ- und Support-Chatbots für interne und externe Zielgruppen
- Automatisierte Bewerberinteraktionen und Pre-Screening per Chatbot
- Workflow-Automation mit KI- und No-Code-Plattformen sowie Integration in HRIS-Systeme
- Automatisierte Erstellung von HR-Dokumenten und Vorlagen
- Integration von Chatbots in bestehende Kommunikationskanäle (z. B. E-Mail, MS Teams, HR-Portale)
- Qualitätsmanagement, KPI-Definition und kontinuierliche Optimierung von HR-Chatbots
- Einsatz von KI-Assistenzsystemen für HR-Management, Reporting und Analytics
- HR-Analytics und Predictive Analytics (Fluktuation, Time-to-Hire, Talent- und Workforce-Analysen)
- Change Management und Einführung von KI-Lösungen im HR-Bereich
- Konzeption, Umsetzung und Präsentation eines praxisnahen HR-Automationsprojekts
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Mainz am Rhein
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 2
Bad Kreuznach
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 3
Rüsselsheim am Main
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 4
Ludwigshafen am Rhein
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 5
Freiburg im Breisgau
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
818 Kurse mit aktuellem Termin an 33 Orten
818 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 33 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Berger Bildungsinstitut GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
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.
06 · Kurse
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