KI-Anwendungen: Grundlagen, Strategie und agile Methoden

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Erfahrung in Projekt- oder Teamarbeit, an der du Rollen, Events und Artefakte von Scrum konkret spiegeln kannst.
2. 2
   Vertrautheit mit den englischen Scrum-Begriffen wie Sprint Backlog, Increment und Definition of Done, die auch die Prüfungsfragen verwenden.
3. 3
   Für Stellen als Scrum Master oder Product Owner erwarten Arbeitgeber häufig ein Studium mit Schwerpunkt Projektmanagement, IT-Management oder Wirtschaftsinformatik.

Das lernst du

1. 1
   Zielsetzung des Kurses
2. 2
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement. Sie richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die KI-Technologien zur Optimierung von Projekten und Prozessen einsetzen möchten. Die Inhalte umfassen sowohl technische Grundlagen als auch strategische und ethische Aspekte der KI-Implementierung.
3. 3
   Inhalte
4. 4

   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptmodule

   KI für Projektmanager:innen*
   Einführung in Künstliche Intelligenz und deren Grundlagen
   Anwendungsbereiche von KI im Projektmanagement
   Foundation Models und Open-Source KI-Tools
   Integration von KI in den Projektalltag
   Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Arbeiten mit ChatGPT und weiteren KI-Werkzeugen
   Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI
   KI Master*
   Grundlagen des klassischen Maschinellen Lernens
   Neuronale Netze und Deep Learning
   Grundlagen und Funktionsweise generativer KI
   Auswahl und Anwendung geeigneter KI-Modelle
   Entwicklung von KI-First Strategien
   Planung und Umsetzung KI-gestützter Prozessoptimierung
   Konfigurierung von KI-Assistenten und Agenten-Systemen
   KI-Implementierung in bestehende Prozesse
   Cyber Security im Kontext von KI-Systemen
   Strategisches KI-Marketing als Anwendungsbeispiel
   Praxisprojekt zur Entwicklung eines KI-System-Prototyps
   Ethik, Recht und Verantwortung in der KI-Entwicklung
   Branchenspezifische Anwendungen und weiterführendes Wissen
   KI im agilen Projektmanagement*
   Schnittstellen zwischen KI und agilen Projektmanagementmethoden
   Datenmanagement und Datenqualität für KI-Anwendungen
   Einsatz von KI zur Automatisierung in agilen Projekten
   KI-Tools und Technologien im agilen Teamkontext
   Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen
   Change Management und Akzeptanzförderung von KI
   Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen
   KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle
   Best Practices und Erfolgsfaktoren im KI-gestützten agilen Projektmanagement
   Lernziele

5. 5

   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen und Konzepte der Künstlichen Intelligenz zu verstehen.
   KI-Anwendungen im Projektmanagement zu identifizieren und zu bewerten.
   KI-Tools und -Technologien für Projektmanagementaufgaben einzusetzen.
   KI-Projekte strategisch zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
   Ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   KI-gestützte Prozessoptimierungen zu konzipieren und umzusetzen.
   KI-Systeme in bestehende Unternehmensstrukturen zu integrieren.
   Die Zusammenarbeit in KI-Projekten durch angepasste Soft Skills zu gestalten.
   KI-Anwendungen im agilen Projektmanagementkontext zu nutzen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im KI-Management, Projektmanagement, IT-Management und in der strategischen IT-Beratung. Absolventinnen und Absolventen können Aufgaben in der Konzeption, Implementierung, Steuerung und Optimierung von KI-basierten Projekten und Prozessen übernehmen. Die Weiterbildung unterstützt die Übernahme von Rollen, die sich mit der strategischen Ausrichtung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen befassen.
   Zusammenfassung
   Diese Weiterbildungsmaßnahme vermittelt praxisorientiertes Wissen zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement. Sie deckt technische Grundlagen, strategische Planung, Implementierung, ethische Fragestellungen sowie spezifische Anwendungen im agilen Umfeld ab. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, Projektmanager:innen und Führungskräfte zu befähigen, KI-Potenziale zur Steigerung von Effizienz und zur Erreichung von Projektzielen zu nutzen.

1. 1

   Berlin

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

2. 2

   Bielefeld

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

3. 3

   Bremen

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

4. 4

   Bielefeld

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

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

1. 1

   Sprints sauber aufsetzen

   Du planst Sprints mit einem Sprint-Ziel, führst Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive in ihren Zeitrahmen durch und machst den Fortschritt für alle sichtbar. Beispiel: Du moderierst eine Retrospektive, in der das Team konkrete Verbesserungen für den nächsten Sprint festlegt.

2. 2

   Backlog führen und priorisieren

   Als Product Owner zerlegst du Anforderungen in User Stories, ordnest sie nach Wert und hältst das Product Backlog für alle einsehbar. Beispiel: Du priorisierst die Wünsche aus Vertrieb und Support für das nächste Release einer Kunden-App.

3. 3

   Agile Werkzeuge einsetzen

   Kurse zu Jira und Kanban zeigen, wie du Boards, Grenzen für parallele Arbeit und Burndown-Auswertungen einrichtest. Beispiel: Du baust für ein Marketingteam ohne Softwarebezug ein Kanban-Board mit klaren Spalten und Arbeitsgrenzen.

Themen

Arbeitsmarkt

Scrum & agiles Projektmanagement bundesweit in Zahlen