KI-Anwendungen im agilen Projekt­management mit digitalen Tools

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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   Zielsetzung der Weiterbildung
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   Die Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement. Sie kombiniert theoretisches Wissen über KI-Grundlagen und -Anwendungen mit praktischer Anwendung von Projektmanagement-Tools und KI-gestützten Methoden im agilen Umfeld. Ziel ist die Befähigung zur effektiven Nutzung von KI zur Optimierung von Projektentscheidungen, Prozessen und Ergebnissen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei thematische Schwerpunkte

   KI für Projektmanager:innen*
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Relevanz für das Projektmanagement.
   Anwendungsbereiche von KI im Projektalltag, inklusive Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
   Implementierung von KI-Projekten, inklusive ethischer, datenschutzrechtlicher und rechtlicher Rahmenbedingungen.
   Evaluation von KI-Lösungen.
   Entwicklung von Soft Skills für die Führung und Kommunikation in KI-Projekten, einschließlich Veränderungsmanagement.
   Praktische Anwendung von KI-Werkzeugen wie ChatGPT.
   Projektmanagement Tools in der Praxis für Experten*
   Einführung in digitale Projektmanagement-Tools wie Miro, Trello, Asana und Jira.
   Anwendung von agilen Methoden wie Kanban und der MoSCoW-Methode.
   Erstellung von Roadmaps und Vertiefung in die Funktionen der genannten Tools.
   KI im agilen Projektmanagement*
   Schnittstellen zwischen KI und agilen Prinzipien und Methoden.
   Einsatz von KI zur Automatisierung und Effizienzsteigerung in agilen Projekten.
   Datenmanagement und Datenqualität für KI-Anwendungen im agilen Kontext.
   Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen.
   Change Management und Akzeptanzförderung im Team.
   Risikomanagement, ethische Aspekte und Cyber Security im Zusammenhang mit KI-Systemen.
   KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und deren Potenzial im Projektmanagement zu erkennen.
   KI-Tools und -Technologien für die Unterstützung von Projektmanagementaufgaben einzusetzen.
   Agile Projektmanagement-Methoden und die dazugehörigen Tools (z.B. Jira, Trello, Kanban) praktisch anzuwenden.
   KI-Lösungen für die Effizienzsteigerung und Entscheidungsfindung in agilen Projekten zu planen und zu implementieren.
   Ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Aspekte bei der Anwendung von KI im Projektmanagement zu berücksichtigen.
   Veränderungsprozesse bei der Einführung von KI-Tools im Team zu gestalten.
   KI-gestützte Projekte zu evaluieren und deren Erfolg zu messen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management und der Koordination von KI-Projekten. Die Weiterbildung bereitet auf die Anwendung von KI-Lösungen zur Optimierung von Projektabläufen und zur Steigerung der Effizienz in verschiedenen Branchen vor. Mögliche Einsatzfelder umfassen die Leitung oder Mitarbeit in Projekten, die KI-Technologien integrieren, sowie die Beratung zur Einführung und Nutzung solcher Technologien.

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   Berlin

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Bremen

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Bremen

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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

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