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KI & Digitalisierungs­manager für den digitalen Wandel im Mittelstand

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Akademie für KI - Akademie für die Deutsche Wirtschaft GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Lippstadt
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Diese Weiterbildung befähigt Dich, digitale Veränderungsprozesse mit Künstlicher Intelligenz aktiv mitzugestalten. Du entwickelst die Fähigkeit, technologische Möglichkeiten mit konkreten Unternehmensanforderungen zu verknüpfen, KI-Potenziale einzuschätzen und daraus umsetzbare Projekte abzuleiten.
  • Im Fokus steht die Rolle des KI-Projekt- und Digitalisierungsmanagers als Schnittstelle zwischen Technologie, Fachbereichen und Management. Du lernst, KI-Anwendungen auszuwählen, Prozesse zu verbessern, Automatisierungspotenziale zu erschließen und digitale Lösungen strukturiert einzuführen.
  • Dabei verknüpfst Du moderne KI-Kompetenzen mit professionellem Projektmanagement. Von generativer KI über KI-Agenten und Automatisierung bis zu agilen Methoden, Governance und rechtlichen Anforderungen erwirbst Du das nötige Wissen, um KI-Projekte im Unternehmen erfolgreich umzusetzen.
  • Praxisnahe Fallbeispiele und eigene Projektarbeiten lassen Dich konkrete Konzepte für den Einsatz von KI und Digitalisierung entwickeln und schaffen die Grundlage für nachhaltige Verbesserungen in Organisationen.
  • Die Weiterbildung wendet sich an Fach- und Führungskräfte aus Projektmanagement, Digitalisierung, IT, Prozessmanagement, Qualitätsmanagement, Administration und Unternehmensentwicklung.
1

KI, Digitalisierung und moderne Technologien verstehen

  • Bedeutung und Entwicklung Künstlicher Intelligenz
  • Machine Learning und Deep Learning: Grundlagen
  • Datenbasierte Systeme und neuronale Netze
  • Large Language Models und generative KI
  • Computer Vision und Natural Language Processing
  • Einsatzfelder intelligenter Technologien im Unternehmen
  • Zukünftige Technologietrends und digitale Transformation
2

KI-Werkzeuge professionell nutzen und steuern

  • Effektive Kommunikation mit KI-Systemen: Grundlagen
  • Leistungsfähige Prompts aufbauen und optimieren
  • Role Prompting, Few-Shot und Zero-Shot als Prompt-Methoden
  • Wiederverwendbare Prompt-Strukturen entwickeln
  • ChatGPT, Claude und Google Gemini einsetzen
  • Recherche, Analyse und Texterstellung mit KI-Unterstützung
  • KI-Assistenten im Arbeitsalltag produktiv einsetzen
3

KI-Strategien entwickeln und verantwortungsvoll einsetzen

  • Eine unternehmensbezogene KI-Strategie aufbauen
  • Geeignete KI-Anwendungsfälle ermitteln
  • Nutzen, Aufwand und Wirtschaftlichkeit bewerten
  • KI-Initiativen und Umsetzungsmaßnahmen planen
  • Anforderungen der DSGVO und Datenschutz
  • KI-Governance, Compliance und EU AI Act
  • Ethischer KI-Einsatz, Transparenz und Risikobewertung
4

Geschäftsprozesse mit KI optimieren und automatisieren

  • Bestehende Prozesse und Arbeitsabläufe analysieren
  • Digitalisierungspotenziale identifizieren
  • KI-gestützte Prozessverbesserungen entwickeln
  • Wiederkehrende Aufgaben automatisieren
  • Digitale Workflows mit No-Code-Tools erstellen
  • Make und n8n für die Prozessautomatisierung einsetzen
  • Anwendungen über Schnittstellen und APIs verbinden
5

KI-Agenten und intelligente Unternehmenslösungen entwickeln

  • Einsatzmöglichkeiten und Grundlagen von KI-Agenten
  • Individuelle Custom GPTs entwickeln
  • Wissen und Unternehmensdaten integrieren
  • Digitale Assistenten und FAQ-Systeme aufbauen
  • Analyse- und Content-Anwendungen auf KI-Basis
  • Qualitätssicherung und Testverfahren von KI-Lösungen
  • Praxisnahe Einsatzszenarien im Unternehmen
6

Projekte erfolgreich planen und organisieren

  • Professionelle Projektarbeit: Grundlagen
  • Projektauftrag, Projektziele und Projektorganisation
  • Projektstrukturen und Verantwortlichkeiten aufbauen
  • Projektstrukturpläne erstellen
  • Kommunikationsplanung und Stakeholderanalyse
  • Qualitätssicherung und Risikomanagement
  • Erfolgsfaktoren der modernen Projektsteuerung
7

Klassisches, agiles und hybrides Projektmanagement anwenden

  • Klassische Vorgehensmodelle im Projektmanagement
  • Meilensteine, Zeitpläne und Gantt-Diagramme zur Planung nutzen
  • Budget- und Ressourcensteuerung
  • Scrum-Grundlagen und agile Prinzipien
  • Prozesse, Rollen und Meetings im Scrum-Umfeld
  • Sprintplanung, Backlogs und User Stories
  • Klassische und agile Methoden kombinieren
8

KI für Projektmanagement und digitale Steuerung nutzen

  • KI- und Digitalprojekte planen und steuern
  • KI für Dokumentation und Kommunikation einsetzen
  • Projektzusammenfassungen und Reports automatisieren
  • Risikoanalysen KI-gestützt durchführen
  • Entscheidungsunterstützung und datenbasierte Prognosen
  • Stakeholder-Kommunikation unterstützen
  • KI in Reviews, Retrospektiven und Verbesserungsprozessen einsetzen
9

Praxisprojekt: KI-Lösung für ein Unternehmen entwickeln

  • Einen realen Geschäftsprozess analysieren
  • KI- und Digitalisierungspotenziale identifizieren
  • Ein Umsetzungskonzept entwickeln
  • Geeignete KI-Technologien und Tools auswählen
  • Einen Projektplan erstellen
  • Aufwand, Nutzen und Wirtschaftlichkeit bewerten
  • Projektergebnisse dokumentieren und präsentieren

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lippstadt

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Lippstadt

    Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Recklinghausen

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Recklinghausen

    Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    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.

  2. 2

    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.

  3. 3

    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.

04 · Anbieter

69 Kurse mit aktuellem Termin an 5 Orten

69Kurse mit aktuellem Termin
5Angebotsorte

69 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 5 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Akademie für KI - Akademie für die Deutsche Wirtschaft GmbH.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementDatenschutz & DSGVOMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

5.387 Kurse zum Vergleich.

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Daten- und KI-ExperteStackFuel GmbH · Berlin · Blended Learning
  • 1.000–5.000 €
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  • 1–3 Monate
  • Start ab 19.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir