KI-Beratung und ChatGPT-Expertise

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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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren praktischer Anwendung. Sie kombiniert die Grundlagen und fortgeschrittenen Einsatzmöglichkeiten von generativen KI-Modellen wie ChatGPT mit den strategischen und konzeptionellen Fähigkeiten, die für die Beratung von Unternehmen im KI-Umfeld erforderlich sind. Ziel ist die Befähigung zur Identifikation, Konzeption und Implementierung von KI-Lösungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Steigerung der Effizienz.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptbereiche

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   ChatGPT Experte

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und generativen KI.
   Erläuterung der Funktionsweise von ChatGPT.
   Praktische Anwendung von ChatGPT zur Gestaltung von Dialogen und zur Erstellung von Inhalten.
   Vorstellung weiterer Funktionen und alternativer Large Language Models (LLMs).
   Sicherheitsaspekte im Umgang mit ChatGPT.
   Analyse von verschiedenen Anwendungsszenarien für ChatGPT.

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   KI Consultant (v2.0)

   Einführung in das KI-Consulting und dessen Methoden.
   Analyse der KI-Readyness von Unternehmen.
   Identifikation von Potenzialen für den Einsatz von KI in Unternehmen.
   Konzeption und Planung von KI-Pilotprojekten.
   Grundlagen der Datenstrategie und Infrastruktur für KI-Anwendungen.
   Prinzipien des Change Managements und der Schulung im KI-Kontext.
   Methoden zur Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Projekten.
   Vertiefende Exkurse zu spezifischen Werkzeugen und Technologien wie Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen und Self-hosted interne KI-Anwendungen.
   Vorbereitung von Managementpräsentationen.
   Analyse von Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren des KI-Einsatzes in deutschen Unternehmen.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und generativer KI zu verstehen.
   ChatGPT und ähnliche Modelle effektiv für verschiedene Aufgaben einzusetzen.
   KI-Potenziale in Unternehmen zu identifizieren und zu bewerten.
   KI-Pilotprojekte zu konzipieren und zu planen.
   Strategien für Daten und Infrastruktur im KI-Kontext zu entwickeln.
   Change-Management-Prozesse bei der Einführung von KI zu begleiten.
   Die Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Implementierungen zu gestalten.
   Sicherheitsaspekte im Umgang mit KI-Systemen zu berücksichtigen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Bereich des KI-Managements, der KI-Beratung und der Projektleitung von KI-Implementierungen. Absolventen können in Unternehmen unterschiedlicher Branchen beratend tätig werden, KI-Strategien entwickeln und die Einführung von KI-Lösungen begleiten. Die Kenntnisse sind relevant für Rollen im IT-Management, in der Datenanalyse und in der strategischen Unternehmensentwicklung.

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   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Freiburg im Breisgau

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Leipzig

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Freiburg im Breisgau

   23.11.2026 · 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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   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

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