KI-Anwendungen in Projekt­management

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und agiler Methoden. Sie richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die KI-Technologien zur Optimierung von Projekten und zur datengestützten Entscheidungsfindung einsetzen möchten. Die Inhalte umfassen sowohl die strategische Anwendung von KI im Projektmanagement als auch die technische Umsetzung von KI-gestützten Datenanalysen. Ergänzend werden die Prinzipien des Scrum Frameworks, insbesondere die Rolle des Product Owners, sowie deren Zusammenspiel mit KI-Anwendungen thematisiert.
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptmodule

   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in Künstliche Intelligenz und deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement.
   Behandlung von Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
   Praktische Anwendung von KI im Projektalltag, inklusive Implementierung von KI-Projekten.
   Auseinandersetzung mit Ethik, Datenschutz und rechtlichen Rahmenbedingungen für KI.
   Evaluation von KI-Lösungen und die Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Ein Exkurs in das Projektmanagement sowie ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT und rechtlichen Rahmenbedingungen für die KI-Nutzung sind ebenfalls Teil des Moduls.
   KI-gestützte Datenanalyse
   Erstellung eines KI-Analyse-Cockpits mit Co-Pilot-Funktionalitäten.
   Datenaufbereitung, -visualisierung und -bereinigung.
   Automatisierung von Prozessen mit dem KI-Code-Beschleuniger GitHub Copilot.
   Aufbau einer KI-Analyse-Pipeline von Rohdaten bis zur Business-Strategie.
   Vermittlung von Grundlagen des maschinellen Lernens, inklusive überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie Deep Learning.
   Erstellung eigener KI-Modelle mit lokalen Tools wie Knime und Durchführung von Abschlussprojekten.
   Behandlung von Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Modellbewertung und Interpretierbarkeit von KI-Modellen.
   Vertiefung in Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse sowie Einsatz von KI-gestützten Analysetools.
   Durchführung eines Praxisprojekts zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse.
   Scrum Product Owner:in (PSPO I)
   Einführung in die agile Welt und das Scrum Framework.
   Vermittlung der Prinzipien von Product Value, Scrum Events, Artefakten und Rollen (Scrum Master, Product Owner).
   Entwicklung von Produktvisionen, Produktstrategien und Stakeholder-Management.
   Erstellung und Management des Product Backlogs, Release- und Sprint-Planung.
   Anwendung agiler Schätzmethoden und Management von Komplexität und Unsicherheit.
   Fortschrittsüberwachung und Reporting, Integration von Kundenfeedback.
   Ein Exkurs in die Welt der generativen KI sowie optionale Themen wie EN Scrum Master Role und Tools sind integriert.
   Vorbereitung auf die Prüfung zum Scrum Product Owner I (PSPO I) der Scrum.org.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   KI-Technologien und deren Potenzial für das Projektmanagement zu verstehen und anzuwenden.
   KI-gestützte Datenanalysen durchzuführen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
   KI-Tools und -Plattformen für Datenanalyse und Projektmanagement einzusetzen.
   Die Rolle des Product Owners im Scrum Framework auszufüllen und Produktstrategien zu entwickeln.
   Scrum-Artefakte und -Events effektiv zu nutzen.
   Die ethischen und rechtlichen Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   KI-Projekte erfolgreich zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
   Agile Methoden und KI-Anwendungen zu kombinieren, um Projektziele zu erreichen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, Produktmanagement, Datenanalyse, IT-Management und agiler Entwicklung. Absolvent:innen können Positionen wie KI-Projektmanager:in, Data Analyst, Scrum Product Owner:in, Product Manager oder IT-Consultant im Bereich KI anstreben. Die Weiterbildung unterstützt die berufliche Weiterentwicklung in Unternehmen, die KI und agile Methoden zur Steigerung von Effizienz und Innovationskraft einsetzen.

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   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bielefeld

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Dortmund

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   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.

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   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.

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   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

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