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KI Anwendung & Implementierung
Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Monat und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist ecomex GmbH & Co. KG.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- bis 1 Monat
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Berlin
- NÄCHSTER START
- 26.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- 1KI-Anwendung: Mehr Produktivität mit ChatGPT & Co.
- 2Modul 1 und 2: Mehr Produktivität mit ChatGPT & Co. (für KI Manager)
- 3Einführung in KI-Technologien & Prompt Engineering: Grundlagen von ChatGPT, MS Copilot Studio, Claude, Gemini & anderen LLM
- 4Strategien für effektive Prompt-Erstellung
- 5KI-gestützte Recherche & Dokumentenanalyse: KI-Suchmaschinen, Automatisierte Auswertung von PDFs & Textdokumenten, Strukturierte Notizenverwaltung (Perplexity, Notion, Obsidian, NotebookLM
- 6Automatisierte Textverarbeitung & Übersetzungen: Texterstellung & -optimierung für verschiedene Zielgruppen, Qualitätskontrolle & Stilprüfung automatisierter Inhalte
- 7Präsentationen & visuelle Kommunikation: KI-gestützte Präsentationserstellung (Gamma AI, Canva, ö.ä.), Diagramm- & Infografik-Generierung, Storytelling-Techniken mit KI-Unterstützung
- 8Design ohne Vorkenntnisse: KI-gestützte Logo- und Branding-Entwicklung (Looka, Canva AI), Automatische Content-Generierung für digitale Medien
- 9Multimedia-Produktion mit KI: Video-, Audio- und Bildgenerierung (Synthesia, ElevenLabs, DALL-E), Digitale Avatare für professionelle Präsentationen, Podcast-Erstellung und Sprachsynthese
- 10Datenanalyse & Business Intelligence: KI-gestützte Datenauswertung & Visualisierung, Dashboard-Erstellung (Power BI, Tableau, Looker Studio o.ä.)
- 11Besser bewerben mit KI: Bewerbung & Anschreiben mit KI, Funktionsweise von ATS (Applicant Tracking Systemen), Stellensuche automatisieren, auf Bewerbungsgespräche vorbereiten mit KI
- 12Modul 3: KI-Strategie & -Implementierung (für KI Manager)
- 13KI im Unternehmen: Definition von Potenzialen, Technologien & Herausforderungen / Effektive Prompting-Frameworks
- 14KI-Readiness & Unternehmensanalyse: KI-Reifegrad erfassen / Fragebogen zur Use-Case-Identifizierung / GAP- & SWOT-Analyse für KI-Projekte / Trends in der
- 15KI-Nutzung und Benchmarking
- 16Projekt-Implementierung & ROI-Ermittlung: Projektsteckbrief und Business Case Entwicklung / ROI-Berechnung für KI-Investitionen / Vendor Selection & Make-or-Buy-Entscheidungen
- 17Change-Management bei KI-Projekten: Menschliche Reaktionen auf Veränderung verstehen / Elemente für erfolgreiche Change-Strategien / Nachhaltigen Wandel bei KI-Einführung gestalten / Stakeholder-Management und Kommunikationsstrategien
- 18KI-Ethik & Governance: Definition von Ethik & Governance im KI-Kontext / Recht, Compliance, Bias, Fairness, Transparenz & Sicherheit / Der Governance-Baukasten für verantwortliche KI-Nutzung / Organisationsstrukturen und Verantwortlichkeiten definieren
- 19Modul 4: KI-Agenten und Automatisierung (für KI Manager)
- 20Grundlagen & Typen von KI-Agenten: Definition & Architektur von KI-Agenten, Einsatzszenarien in Unternehmen, Produktivität & Automatisierung
- 21Copilot Studio & No-/Low-Code Entwicklung: Einführung in Microsoft Copilot Studio & Power Platform, Visuelle Agentenentwicklung ohne Programmierkenntnisse, FAQ-, Sprach-, autonome & Flow-Agenten
- 22Prompt Engineering & Agenten-Logik: Strukturierte Prompts für KI-Agenten (Identity, Self-Reflection, Iterative Refinement), Trigger, Aktionen, Variablen & Bedingungen im Agenten-Flow
- 23Debugging & Weiterentwicklung: Besonderheiten des KI-Debuggings (OODA-Loop Framework), Einsatz von LLMs als Debugging-Partner
- 24Tools, Flows & Trigger in Copilot Studio: Connector, Flow, Model Context Protocol, Integration externer Systeme & Datenquellen (Excel, SharePoint, APIs), unterschiedliche Trigger-Arten
- 25Agenten-Flows & Automatisierung: Aufbau & Komponenten von Agent-Flows, Praxis: Erstellung eines Agenten mit Flow, Trigger & Tool-Anbindung
- 26Multi-Agenten-Systeme & Orchestrierung: Unterschiede zwischen Single-Agent & Multi-Agent-Systemen (MAS), MAS-Strukturen, Best Praxisbeispiele
- 27Abschlussprojekt & Zukunftsperspektiven: Entwicklung eines voll funktionsfähigen KI-Agenten mit Business Use Case, Anwendung von Growth Mindset in der Agentenentwicklung
- 28
WAS DU VON UNS ERWARTEN KANNST
Vermittlung von aktuellem und praxisnahem Know-how
Dozierende mit angewandter Berufserfahrung
Praktische Übungen, Diskussionen und Tipps & Tricks der Dozierenden
Teilnahmezertifikat und zusätzliche Zertifizierung durch eine Abschlussprüfung
Individuelle Coachingstunde zur Orientierung bei der Jobwahl
Auf Wunsch Verleih von Schulungsequipment, wie z. B. Laptop, Monitor, Kamera
Tools & Software
Die Weiterbildung "KI Anwendung & Implementierung" werden kostenpflichtige Vollversionen der folgenden Tools bzw. gleichwertiger Alternativen zur Verfügung gestellt: ChatGPT, Claude, n8n, MS 365, MS Copilot, Trello sowie Zoom AI-Companion & Whiteboard. Für weitere Tools kommen kostenlose Testversionen zum Einsatz.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €
- 2
Rostock
26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €
- 3
Düsseldorf
26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €
- 4
München
26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 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
Ecomex GmbH & Co. KG: 41 Kurse mit aktuellem Termin an 4 Orten
41 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 4 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei ecomex GmbH & Co. KG.
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
5.387 Kurse zum Vergleich
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