Informations­sicherheit, Innovation und KI

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Diese Weiterbildung setzt sich aus folgenden Modulen zusammen: ISO 27001, Design Thinking, KI Manager:in, und ISO 27001 Lead Auditor.
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   ISO 27001
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   Lerninhalte

   Introduction to ISO 27001
   Overview of ISO Standards and Family
   Key Concepts and Definitions in ISO 27001
   The Importance of ISMS and Its Components
   Steps for ISO 27001 Implementation
   Risk Assessment and Treatment in ISO 27001
   The Role of Documentation and Records
   Continual Improvement and Monitoring in ISO 27001
   Internal Audits and Management Reviews for ISO 27001
   Preparing for and Facing ISO 27001 Certificatio
   Design Thinking
   Einführung in Design Thinking
   Prinzipien Design Thinking
   Anwendungsbereiche
   Ideenfindung und Kreativitätstechniken
   Prototyping und Experimentieren
   Iteratives Arbeiten und Feedback-Schleifen
   Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit
   Innovationskultur und Fehlerkultur
   Skalierung und Integration von Design Thinking
   Erfolgsmessung und kontinuierliche Verbesserung
   Abschluss und Ausblic
   KI Manager:in
   Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
   Generative KI: Sprache, Bild und Sound
   ChatGPT: Funktionsweise und Anwendungspotenziale
   KI im Arbeitsalltag - Anwendungen und Beispiele
   Weitere Sprachmodelle und Anwendungsbeispiele
   Open-Source vs. proprietäre KI-Lösungen
   Exkurs: Arbeit mit Bild, Video- und Sound-KI's
   KI-Projekte planen und umsetzen
   Sicherheit und Ethik in der KI
   Future of Work - wie KI unseren Arbeitsplatz verändert
   Exkurs: Kritisches Denke
   ISO 27001 Lead Auditor
   Einführung in die ISO 27001
   Aufbau und Struktur der ISO 27001
   Anforderungen der ISO 27001
   ISMS (Information Security Management System)
   Risikobewertung und -management
   Audit-Typen und -verfahren
   Auditplanung und -vorbereitung
   Durchführung von Audits
   Audit-Bericht und Nachverfolgung
   Managementbewertung und interne Audits
   Verbesserungspotentiale und kontinuierliche Verbesserung
   Rollen und Verantwortlichkeiten im Audit-Prozess
   Kommunikation und Berichterstattung
   Schlussfolgerungen aus Audits und Maßnahmenpläne
   Vorbereitung auf die Zertifizierung
   Praxisübung und Fallstudie
   KI-Agenten: zusätzliche Lerninhalte
   Architektur agentenbasierter Systeme (Reasoning-Schleifen, Tool-Aufrufe, Speicher)
   Praxisbeispiele für Agenten im Projekt- und Service-Management
   Verantwortliche Steuerung von Agentic-AI-Initiativen in regulierten Umgebungen
   Integration von KI-Agenten in bestehende ITIL- und Sicherheits-Frameworks

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   Berlin

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   Berlin

   05.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   Bielefeld

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   Bielefeld

   05.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

5. 5

   Bremen

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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