KI-Anwendungen in Projekt­management

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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   Kursübersicht: Künstliche Intelligenz im Projektmanagement und Consulting
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   Zielsetzung der Weiterbildung
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   Die Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement sowie im Consulting. Die Teilnehmer erwerben Kompetenzen zur strategischen Planung, Implementierung und Steuerung von KI-Projekten. Der Fokus liegt auf der praxisorientierten Anwendung von KI-Tools und -Methoden zur Optimierung von Projektprozessen und zur Entwicklung von Geschäftslösungen.
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   Inhalte
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   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
   KI im Projektalltag und die Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Exkurse zu Projektmanagement und der Arbeit mit ChatGPT
   Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI
   KI im agilen Projektmanagement
   Schnittstellen zwischen KI und agilen Prinzipien und Methoden
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz im agilen Kontext
   Datenmanagement und Datenqualität für KI-Projekte
   Einsatz von KI zur Automatisierung in agilen Projekten
   KI-Tools und Technologien im agilen Team
   Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen
   Change Management und Akzeptanzförderung von KI im Team
   Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen
   KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle
   Cyber Security im Kontext von KI-Systemen
   KI Consultant (v2.0)
   Einführung in das KI Consulting und die Unternehmensanalyse zur KI-Readyness
   Identifikation von KI-Potenzialen im Unternehmen
   Konzeption von KI-Pilotprojekten
   Datenstrategie und Infrastruktur für KI
   Change Management und Schulung von Mitarbeitenden
   Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Lösungen
   Exkurse zu spezifischen KI-Tools und Integrationsmöglichkeiten (Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen, Self-hosted interne KI-Anwendungen)
   Vorbereitung von Managementpräsentationen
   Aktuelle Entwicklungen und Erfolgsfaktoren von KI in deutschen Unternehmen
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen und anzuwenden.
   KI-Tools und -Methoden zur Steigerung der Effizienz und Effektivität in agilen und klassischen Projektstrukturen einzusetzen.
   KI-Potenziale in Unternehmen zu identifizieren und strategische Konzepte für deren Umsetzung zu entwickeln.
   KI-Pilotprojekte zu planen, zu implementieren und deren Erfolg zu messen.
   Ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Change Management Prozesse zur Einführung von KI-Lösungen zu gestalten.
   KI-gestützte Entscheidungsfindungsprozesse zu unterstützen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Consulting und strategische Unternehmensentwicklung. Absolventen können in Rollen wie KI-Projektmanager:in, KI-Berater:in oder in der Implementierung und Steuerung von KI-Projekten tätig sein. Die Weiterbildung bereitet auf Aufgaben vor, die die strategische Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Geschäftsprozessoptimierung und zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle erfordern.
   Zusammenfassung
   Diese Weiterbildung vermittelt praxisorientiertes Wissen zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz in Projektmanagement und Consulting. Sie adressiert sowohl methodische als auch technische Aspekte und bereitet auf die Gestaltung und Steuerung von KI-Projekten in unterschiedlichen organisationalen Kontexten vor. Die Inhalte sind auf die Anforderungen moderner Projektarbeit und die strategische Einführung von KI-Lösungen in Unternehmen ausgerichtet.

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   21.12.2026 · 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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