IT-Projekt­management mit agilen Methoden · Agentic Governance

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   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: KI für Projektmanager:innen, DevOps Foundation, ITIL® 4 Foundation (Peoplecert), Scrum Product Owner:in (PSPO I), Agiles Projektmanagement in der Praxis, ChatGPT und die Grundlagen der generativen KI, PRINCE2® 7th Edition - Foundation, Scrum Master:in (PSM I), Agile Business Professional, Design Thinking, KI Berater:in, OKR, Information Security / ISO 27001, und Kanban.
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   KI für Projektmanager:innen
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   Lerninhalte

   Einführung in die künstliche Intelligenz für Projektmanager: innen
   Einsatz von Generativer KI (ChatGPT) im Projektmanagement
   Ethik und Datenschutz bei KI im Projektmanagement
   Vorhersage und Analyse mit KI-Technologien
   KI hält Einzug in den Projektalltag
   So gelingen KI-Projekte
   Aktuell KI-Trends
   Abschlussaufgab
   DevOps Foundation
   Die Entstehung von DevOps
   Definitionen von DevOps
   Gründe für die Nutzung von DevOps
   Missverständnisse bezüglich DevOps
   Der Wertstrom in DevOps
   Die Deployment Pipeline
   Versionssteuerung und Konfigurationsmanagement
   Die Definition of Done (DoD)
   Unterschiede zu traditionellen Praktiken
   DevOps-Praktiken
   Anwendbarkeit und Einschränkungen von DevOps
   Einsatz handelsüblicher Software in DevOps
   Entwicklung von Architektur- und Organisationsmodellen für DevOps
   Iterative Vorgehensweise und Feedbackzyklen

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   ITIL® 4 Foundation (Peoplecert)Lerninhalte

   Kursüberblick
   Zentrale Konzepte des Servicemanagement
   Die vier Dimensionen des Servicemanagement
   Überblick über das Servicewertsystem
   Grundprinzipien
   Service-Wertschöpfungskette
   Practices
   Agile Konzepte
   Lernerfolgskontrollen
   Prüfungsvorbereitun

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   Scrum Product Owner:in (PSPO I)Lerninhalte

   Willkommen, in der agilen Welt
   Scrum Rollen
   Scrum Rituale & Artefakte
   Backlogs und Increments
   Ein Produkt entsteht
   Monitoring
   Agile Skalierung
   Agiles Projektmanagement in der Praxis
   Einleitung und Agenda
   Vorstellung Fallbeispiel
   Microsoft Planner
   ChatGPT und die Grundlagen der generativen KI
   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
   PRINCE2® 7th Edition - Foundation
   Kursübersicht
   Prüfungsvorbereitung
   Einleitung
   Anpassung und Umsetzung von PRINCE2
   7 Prozess

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   Scrum Master:in (PSM I)Lerninhalte

   Herzlich Willkommen
   Scrum Guide - Definition & Rollen
   Scrum Guide - Events
   Scrum Guide - Praktiken
   Estimations
   Skalierung und agiles Umfeld schaffen
   Agile Business Professional
   Das agile Mindset
   Das agile Mindset außerhalb der IT
   Wertbasiertes Vorgehen
   Visualisierung und Kommunikation
   Der Geschäftswert
   Die agile Transformatio
   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 Berater:in
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
   Geschichte und Entwicklung der KI
   Die Bedeutung von Daten in der KI
   Grundlagen der Generativen KI
   Aktive Arbeit mit einer Sprach-KI
   Aktive Arbeit mit einer Bild-KI
   Aktive Arbeit mit Video- und Sound-KI's
   Die KI openSource Community
   Einführung in die (low Code) - Programmierung für KI
   KI Integration in Geschäftsanwendungen
   Zukunftsperspektiven der Künstlichen Intelligen
   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
   Information Security / ISO 27001
   Wichtige Definitionen vorweg
   Informationen und Sicherheit
   Managementsysteme
   Informationssicherheits­managementsysteme
   ISO/IEC 27001
   Incident Management
   Risikoanalyse im Kontext der Informationssicherheit
   Implementierung der ISO/IEC 27001
   Organizational Change Management
   Kanban
   Die Grundlagen von Kanban im Projektmanagement
   Das Kanban Board
   Trello und andere Kanban-Tools
   Kombination von Kanban und Agile
   Kanban-Metriken und Performance-Messung
   Teamarbeit und Kommunikation im Kanban
   Integration von Kanban in bestehende Prozesse
   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

1. 1

   Berlin

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

2. 2

   Berlin

   05.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

3. 3

   Bielefeld

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

4. 4

   Bielefeld

   05.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

5. 5

   Bremen

   05.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 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