KI-Automatisierung für Management­assistenzen

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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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von Managementassistenzen übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
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   Praxisbezug für Managementassistenzen
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Managementassistenzen dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Briefing-Dossiers
   Recherche-Synthesen
   Top-Management-Reports
   Reise-Choreografie
   Vorstandsvorlagen
   Inhalte

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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei thematische Schwerpunkte

   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.
   Analyse von KI-Anwendungen im Projektmanagement.
   Erörterung von Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
   Praktische Anwendung von KI im Projektalltag.
   Methoden zur Implementierung von KI-Projekten.
   Auseinandersetzung mit Ethik, Datenschutz und rechtlichen Rahmenbedingungen für KI.
   Evaluation von KI-Lösungen.
   Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Bearbeitung einer Abschlussaufgabe und Sammlung relevanter Ressourcen.
   Ein Exkurs in das Projektmanagement.
   Ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT.
   Vertiefung der rechtlichen Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI.
   Projektmanagement Tools in der Praxis für Experten
   Einführung in digitale Whiteboard-Tools wie MIRO.
   Grundlagen und Anwendung von Kanban-Methoden und digitalen Kanban Boards.
   Nutzung von Trello zur digitalen Umsetzung von Kanban Boards.
   Erläuterung der MoSCoW-Methode und deren digitale Anwendung mit Asana.
   Erstellung agiler Roadmaps.
   Vertiefung in die Anwendung von Jira für das Projektmanagement.
   Zusätzliche Vertiefungsmaterialien zu Projektmanagement-Tools.
   Scrum Product Owner:in (PSPO I)
   Einführung in die agile Arbeitswelt und Scrum.
   Erörterung von Product Value und den Scrum Events.
   Vorstellung der Scrum Artefakte.
   Rollenverständnis des Scrum Masters und des Product Owners.
   Entwicklung von Vision und Produktstrategie.
   Methoden des Stakeholder-Managements.
   Aufbau und Management des Product Backlogs.
   Planung von Releases und Sprints.
   Überwachung des Fortschritts und Reporting.
   Agile Schätzmethoden.
   Management von Komplexität und Unsicherheit.
   Skalierung von Scrum.
   Integration von Kundenfeedback.
   Vorbereitung auf die Prüfung zum Scrum Product Owner 1 (PSPO I) der Scrum.org.
   Ein Exkurs in die Welt der generativen KI.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden befähigt

   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Relevanz für das Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Methoden zur Effizienzsteigerung in Projekten einzusetzen.
   Gängige Projektmanagement-Software und agile Werkzeuge praktisch anzuwenden.
   Die Prinzipien von Scrum und die Rolle des Product Owners zu beherrschen.
   Agile Strategien zur Produktentwicklung und -steuerung anzuwenden.
   Rechtliche und ethische Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Die Prüfung zum Scrum Product Owner 1 (PSPO I) erfolgreich abzulegen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, in der agilen Produktentwicklung und in IT-nahen Managementpositionen. Die Kenntnisse im Bereich KI eröffnen Möglichkeiten in der Implementierung und Steuerung von KI-gestützten Projekten. Die Zertifizierung als Scrum Product Owner berechtigt zur Übernahme dieser spezifischen Rolle in agilen Organisationen.

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   Berlin

   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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   Bremen

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

4. 4

   Bremen

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

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   Dortmund

   26.10.2026 · 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.

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