KI-Anwendungen in Projekten: Ethische Grundlagen

Passt der Kurs zu dir?

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   Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
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   Für die IHK-Prüfung zur Berufsspezialistin oder zum Berufsspezialisten für Datenanalyse: eine IT-Ausbildung, eine andere Ausbildung mit einem Jahr Praxis, sechzig Leistungspunkte aus einem Studium mit zwei Jahren Praxis oder vier Jahre einschlägige Berufspraxis (§ 2 DAFPrV).
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   Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) mit spezifischem Fokus auf Projektmanagement, ethische und rechtliche Aspekte sowie datengestützte Analysen. Ziel ist die Befähigung zur strategischen und operativen Anwendung von KI-Technologien in Projekten und im Berufsalltag.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Dieser Teil führt in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz ein und beleuchtet spezifische Anwendungen im Projektmanagement. Themen wie Foundation Models, Open-Source-KI-Tools und die praktische Integration von KI in den Projektalltag werden behandelt. Des Weiteren werden die Implementierung von KI-Projekten, die Evaluation von KI-Lösungen sowie ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen thematisiert. Ergänzend werden Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, vermittelt. Ein Exkurs zum Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT runden diesen Bereich ab.
   Ethik und Recht in der Künstlichen Intelligenz*
   Dieser Kurs setzt sich mit ethischen Dilemmata und rechtlichen Fragestellungen im Kontext moderner KI-Technologien auseinander. Schwerpunkte bilden die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen, Datenschutz und Datensicherheit sowie algorithmische Fairness und Diskriminierungsfreiheit. Ethische Prinzipien, Governance und Compliance in der KI sowie internationale Perspektiven werden ebenfalls behandelt. Der EU AI Act und seine Implikationen sind ein zentraler Bestandteil.
   KI-gestützte Datenanalyse*
   Dieser Kurs fokussiert auf die Entschlüsselung von Datenmustern und die Gewinnung handlungsrelevanter Erkenntnisse durch KI-gestützte Analysen. Inhalte umfassen die Datenaufbereitung und -visualisierung, die Automatisierung von Code mit Tools wie GitHub Copilot sowie die Erstellung von KI-Analyse-Pipelines. Grundlagen des maschinellen Lernens, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning sowie Datenbereinigung und Feature Engineering werden vermittelt. Die Bewertung von KI-Modellen, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen sowie der Einsatz von KI-gestützten Analysetools sind weitere Themen. Ein Praxisprojekt zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse schließt diesen Bereich ab.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen und anzuwenden.
   KI-Tools und -Technologien zur Optimierung von Projekten einzusetzen.
   Ethische Herausforderungen und rechtliche Rahmenbedingungen im Umgang mit KI zu analysieren und zu bewerten.
   Die Prinzipien des Datenschutzes und der Datensicherheit in KI-Systemen zu berücksichtigen.
   KI-gestützte Methoden zur Datenanalyse anzuwenden, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen.
   KI-Modelle zu bewerten und deren Interpretierbarkeit zu beurteilen.
   KI-Projekte erfolgreich zu implementieren und zu evaluieren.
   Kommunikations- und Führungsfähigkeiten im Kontext von KI-Projekten zu stärken.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management, Datenanalyse und KI-Beratung. Absolvent:innen können Positionen übernehmen, die die strategische und operative Anwendung von KI-Technologien erfordern, sowie in der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen tätig sein. Die Weiterbildung unterstützt die Übernahme von Verantwortung in Projekten, die mit Künstlicher Intelligenz arbeiten.

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   Berlin

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 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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   Berichte, die sich selbst aktualisieren

   Du verbindest in Power BI Daten aus ERP, CRM und Excel-Listen, modellierst Beziehungen und schreibst Kennzahlen mit DAX. Ein solcher Bericht holt neue Zahlen ohne Kopierarbeit. Beispiel: Der monatliche Umsatzbericht für die Vertriebsleitung aktualisiert sich jeden Morgen aus dem Warenwirtschaftssystem.

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   Ergebnisse verständlich präsentieren

   BERUFENET nennt das Visualisieren und Präsentieren der Ergebnisse in den Fachabteilungen als Aufgabe von Data Analysts. Im Kurs übst du, aus einer Auswertung eine klare Aussage mit passendem Diagramm zu machen. Beispiel: Du zeigst der Einkaufsleitung in einem Dashboard, welche Lieferanten wiederholt zu spät liefern.

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   Mit Data Engineers und Data Scientists zusammenarbeiten

   Du lernst, Anforderungen an Datenqualität und Datenmodelle so zu formulieren, dass Data Engineers sie umsetzen können. Für Prognosen übergibst du aufbereitete Daten an Data Scientists oder nutzt einfache Verfahren der Predictive Analytics selbst. Beispiel: Du meldest dem Datenteam, dass doppelte Einträge im Kundenstamm die Umsatzzahlen verfälschen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Analyst bundesweit in Zahlen