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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   KI-Anwendungen im Projektmanagement und Marketing
2. 2
   Zielsetzung des Kurses
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   Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Optimierung von Projekten und Marketingaktivitäten. Sie behandelt die Grundlagen von KI, deren Einsatzmöglichkeiten im Projektmanagement und in der Contenterstellung sowie ethische und rechtliche Aspekte.
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   Inhalte
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   Der Kurs gliedert sich in drei Hauptbereiche

   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
   KI-Anwendungen im Projektmanagement
   Foundation Models und OpenSource KI-Tools
   KI im Projektalltag und Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Exkurs: Projektmanagement
   Arbeiten mit ChatGPT
   Agile Leadership: Führung in einer agilen Arbeitswelt
   Grundlagen und Notwendigkeit agiler Führung
   Methoden, Tools und Werkzeuge agiler Führung
   Zusatzthemen: Führen mit Metriken und Liquiditätsplanung für agile Führungskräfte
   Zusatzthemen: Risikomanagement im agilen Kontext
   Marketing: Contenterstellung mit KI
   Grundlagen und Chancen der KI-gestützten Contenterstellung
   Themenanker setzen, Content-Ziele festlegen und Ideenfindung mit KI
   Textgenerierung, Texthandwerk und Erstellung von langen und kurzen Inhalten mit KI
   Visuelle Content-Erstellung mit KI (Bilder, Grafiken)
   Multimedia-Erstellung (Videos, Audio) mit KI
   Content-Strategie und Formatentwicklung mit KI
   Personalisierung und Distribution von Marketinginhalten
   Redaktionsplanung und Automatisierung von Prozessen mit KI
   Qualitätssicherung und Freigabeprozesse
   Messung von Content-Erfolg und SEO-Optimierung mit KI
   Trends und Ausblick in der KI-gestützten Contenterstellung
   Lernziele
   Analyse der Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und deren Anwendungsszenarien.
   Anwendung von KI-Tools zur Effizienzsteigerung in Projekten.
   Entwicklung von Strategien für agile Führung und deren Umsetzung.
   Erstellung von Marketinginhalten unter Einsatz von KI-Technologien.
   Bewertung ethischer und rechtlicher Aspekte bei der Nutzung von KI.
   Verbesserung der Kommunikations- und Führungsfähigkeiten im Kontext von KI-Projekten.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Rollen im Projektmanagement, IT-Management, Marketing und in der strategischen Unternehmensentwicklung. Tätigkeitsfelder umfassen die Planung, Implementierung und Steuerung von KI-gestützten Projekten sowie die Konzeption und Erstellung von Marketinginhalten mit KI.
   Zusammenfassung
   Die Weiterbildung vermittelt praxisorientiertes Wissen zur Integration von Künstlicher Intelligenz in Projektmanagement- und Marketingprozesse. Sie adressiert sowohl technische als auch methodische und soziale Kompetenzen, die für die erfolgreiche Anwendung von KI in diesen Bereichen erforderlich sind.

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   Berlin

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

2. 2

   Berlin

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

3. 3

   Bremen

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

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   Eschborn

   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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen