KI-Einsatz im 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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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildung vermittelt Projektmanager:innen Kenntnisse und Fähigkeiten zur Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Projektmanagementprozesse, zur Optimierung der Projektkommunikation und Konfliktlösung sowie zur Anwendung von DevOps-Prinzipien in IT-Projekten. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, die Effektivität und Effizienz von Projekten durch den Einsatz moderner Technologien und Methoden zu steigern.
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptmodule

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   KI für Projektmanager:innen*

   Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.
   Darstellung von KI-Anwendungen im Projektmanagementkontext.
   Erläuterung von Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
   Praktische Anwendung von KI im Projektalltag.
   Vorgehensweisen zur Implementierung von KI-Projekten.
   Behandlung von ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen für KI.
   Methoden zur Evaluation von KI-Lösungen.
   Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Bearbeitung einer Abschlussaufgabe und Sammlung von Ressourcen.
   Exkurs zum Projektmanagement.
   Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT.

5. 5

   Kommunikation und Konfliktmanagement für Projektmanager:innen*

   Grundlagen der Kommunikation im Projektmanagement.
   Fortgeschrittene Kommunikationsfähigkeiten.
   Konfliktmanagement als Schlüsselkompetenz für Projektleiter:innen.
   Abschlussprojekt und Zertifizierung.

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   DevOps Foundation*

   Einführung in DevOps-Konzepte und deren Bedeutung.
   Kulturell-philosophischer Ansatz von DevOps.
   Grundverständnis von DevOps-Prinzipien und Stakeholder-Kollaboration.
   Kultur, Organizational Change Management (OCM) und Change Enablement in DevOps.
   Zentrale DevOps-Praktiken, einschließlich Continuous Everything, Wertstrom und Deployment Pipeline.
   Versionssteuerung und Konfigurationsmanagement in DevOps.
   Value Stream Thinking zur Identifizierung von Kundennutzen.
   Definition of Done (DoD) und Strategien für typische Herausforderungen bei der Automatisierung.
   Identifikation von DevOps-Anti-Patterns.
   Service Management als Enabler für DevOps.
   Schlüsselpraktiken, Metriken und Key Performance Indicators (KPIs) in DevOps.
   Zusammenspiel von DevOps und Scrum, Lean/Kanban.
   DevSecOps und Security Best Practices.
   Messen und Verbessern mit DevOps.
   Anwendung von KI in DevOps, einschließlich Generative AI (GenAI), AIOps und Guardrails.
   Prüfungsvorbereitung für DevOps.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   KI-Werkzeuge und -Methoden zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -prozessen anzuwenden.
   Effektive Kommunikationsstrategien im Projektmanagement einzusetzen und Konflikte konstruktiv zu lösen.
   DevOps-Prinzipien und -Praktiken zu verstehen und in IT-Projekten zu implementieren.
   Die ethischen, rechtlichen und datenschutzrechtlichen Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Veränderungs­managementtechniken zur erfolgreichen Einführung von KI und DevOps in Projekten anzuwenden.
   Die Effizienz von IT-Entwicklungs- und Betriebsprozessen durch DevOps zu steigern.
   Berufsperspektiven
   Die Weiterbildung richtet sich an Projektmanager:innen und Projektleiter:innen, die ihre Kompetenzen im Bereich KI-Integration, agiler Methoden und moderner IT-Infrastrukturen erweitern möchten. Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für die Leitung von Projekten in technologieorientierten Branchen und die Optimierung von Entwicklungsprozessen. Die Inhalte unterstützen Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management und Softwareentwicklung.

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   Bielefeld

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

2. 2

   Bielefeld

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

3. 3

   Dortmund

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

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   Berlin

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

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   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 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

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