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KI-Agenten für Automatisierte Kundenakquise und Leadgewinnung

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Itera Campus.

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 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Im B2B-Vertrieb müssen Leads recherchiert, bewertet, angereichert und zum passenden Zeitpunkt an Vertriebsteams übergeben werden. KI-Agenten für automatisierte Kundenakquise und Leadgewinnung verbinden Lead Scoring, Lead Routing und kontrollierte Kontaktvorbereitung entlang einer nachvollziehbaren Pipeline.

Kursinhalt

  1. 1

    KI-Grundlagen: Potenziale für den Arbeitsalltag und das Unternehmen

    • Aufgaben für KI-gestützte Akquiseprozesse priorisieren
    • KI-generierte Vertriebsinformationen auf Plausibilität prüfen
  2. 2

    Datenschutz, Ethik & Compliance in der KI-Anwendung

    • Datenschutzanforderungen bei Kontakt- und Lead-Daten berücksichtigen
    • Prüfschritte für KI-generierte Kontaktkommunikation definieren
    • Verantwortlichkeiten für automatisierte Akquiseabläufe festlegen
Alle 6 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Grundlagen des Prozessmanagements für die Automatisierung

    • Manuelle Recherche- und Übergabeschritte analysieren
  2. 4

    Low-Code/No-Code Automatisierung in der Praxis

    • Lead-Daten mit Zapier, Make oder n8n erfassen und weiterleiten
    • Filter, Pfade und Daten-Mapping für Lead-Routing konfigurieren
    • Automatisierte Workflows mit Monitoring und Eskalationen absichern
  3. 5

    Effiziente Teamarbeit & Wissensmanagement mit KI

    • Freigabeprozesse für Vorlagen und KI-generierte Inhalte organisieren
  4. 6

    Schnittstellen-Management & API-Integration

    • API- und Webhook-Anforderungen für Lead-Übergaben erfassen
    • Synchronisationsfehler und unvollständige Datensätze prüfen
    • KI-gestützte Inhalte für Akquise- und Lead-Nurturing-Abläufe einordnen
    • Leads anhand definierter Kriterien bewerten und priorisieren
    • Personalisierte E-Mail-Kommunikation mit KI vorbereiten und prüfen
  • KI-Einsatzfelder für Recherche, Leadbewertung und Kontaktvorbereitung einordnen
  • B2B-Akquiseprozesse von der Lead-Quelle bis zur Kontaktaufnahme erfassen
  • Automatisierungspotenziale anhand von Volumen, Regelbasiertheit und Datenverfügbarkeit bewerten
  • KI-Schritte zur Klassifikation und Anreicherung in Workflows integrieren
  • Zielkundenprofile, Gesprächserkenntnisse und Akquiseleitfäden strukturiert dokumentieren
  • Akquisewissen für Vertriebsteams mit Google Docs und NotebookLM aufbereiten
  • Datenflüsse zwischen Lead-Quellen, CRM und Kommunikationskanälen definieren
  • 7. Marketing 4.0 • KI & Automatisierung für die strategische Kundenakquise
  • Funnel, MQL-Pipeline und Sales-Engine für die B2B-Leadgewinnung strukturieren
  • Lead-Orchestrierung zwischen Marketing-Aktivitäten und CRM-Prozessen planen
  • Kanalübergreifende Kennzahlen für Akquiseprozesse in einem Dashboard zusammenführen
  • 8. Vertrieb 4.0: Automatisierung & KI-Systeme für CRM und Sales Solutions
  • Lead-Quellen und Vertriebspipeline für die automatisierte Kundenakquise modellieren
  • KI-Agenten im Vertrieb als Conversational AI und Voice Agents einordnen
  • CRM-Daten als Grundlage für Akquise- und Vertriebsentscheidungen nutzen

Lernziele

  • KI-gestützte Leadrecherche für Zielkundenprofile und Kontaktinformationen strukturieren
  • Lead Scoring anhand definierter Kriterien für Vertriebsentscheidungen durchführen
  • Lead Routing für Quellen, Zuständigkeiten und Eskalationen konfigurieren
  • Personalisierte E-Mail Akquise mit KI vorbereiten und fachlich prüfen
  • MQL Pipeline und Lead Nurturing für B2B-Akquiseabläufe modellieren
  • DSGVO-konforme Kundenakquise mit Kontakt- und Lead-Daten dokumentieren
  • Einsatzfelder
  • Die Kenntnisse werden in Sales Development, Business Development und Sales Operations eingesetzt. Sie betreffen Aufgaben der Leadgenerierung, Pipeline-Steuerung, CRM Datenqualität und der Abstimmung von Marketing- und Vertriebsaktivitäten.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

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

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 6–12 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

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379Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

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Themen

KI & Machine LearningVertriebCloud ComputingOnline-MarketingDatenbanken & SQL

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