KI-Anwendunge: Grundlagen, Management, Kommunikation und Konfliktlösung

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt Kenntnisse und Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement sowie im Management von KI-gesteuerten Prozessen. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, Projektmanager:innen und angehende KI-Manager:innen zu befähigen, KI-Technologien zu verstehen, zu evaluieren und in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Kommunikations- und Konfliktlösungsfähigkeiten im Projektkontext.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in mehrere Module, die unterschiedliche Aspekte von KI und Projektmanagement abdecken.
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   Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)*
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   Es werden die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, verschiedene KI-Modelle wie Foundation Models sowie generative KI-Anwendungen in den Bereichen Sprache, Bild und Sound vermittelt.
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   KI im Projektmanagement und Arbeitsalltag*
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   Die Kurse behandeln spezifische KI-Anwendungen im Projektmanagement, die Implementierung von KI-Projekten und die Integration von KI in den Projektalltag. Dies umfasst auch die Arbeit mit spezifischen KI-Tools wie ChatGPT.
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   Management von KI-Lösungen*
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    Es werden Kenntnisse zur Planung, Umsetzung und Skalierung von KI-Projekten vermittelt. Die Auswahl und der Umgang mit Open-Source- und proprietären KI-Lösungen werden thematisiert.
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    Ethik, Recht und Datenschutz*
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    Die Weiterbildung befasst sich mit ethischen Fragestellungen, Datenschutz und den rechtlichen Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI.
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    Soft Skills und Kommunikation*
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    Module zu Soft Skills beinhalten Kommunikationstechniken, Führungskompetenzen und Veränderungsmanagement im Kontext von KI-Projekten. Ein separater Kurs widmet sich der Kommunikation und dem Konfliktmanagement im Projektmanagement.
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    Evaluation und kritische Bewertung*
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    Methoden zur Evaluation von KI-Lösungen und die Bedeutung von kritischem Denken im KI-Management werden vorgestellt.
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    Zusätzliche Themen*
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    Exkurse zu Themen wie Blockchain und fortgeschrittene KI-Anwendungen ergänzen das Curriculum.
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    Lernziele
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    Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

    Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsbereiche zu verstehen.
    KI-Tools und -Modelle für das Projektmanagement auszuwählen und einzusetzen.
    KI-Projekte zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
    Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
    Kommunikations- und Konfliktmanagementstrategien im Projektumfeld anzuwenden.
    KI-gesteuerte Veränderungen im Arbeitsumfeld zu managen.
    Kritisch zu bewerten und KI-Lösungen sachlich zu beurteilen.
    Berufsperspektiven
    Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, insbesondere in Projekten mit KI-Bezug. Absolvent:innen können als KI-Manager:innen oder in Rollen tätig werden, die die strategische und operative Steuerung von KI-Technologien erfordern. Die Kompetenzen sind relevant für IT-Projektmanagement, Softwareentwicklung und IT-Service-Management.

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   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bielefeld

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Freiburg im Breisgau

   07.12.2026 · 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

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