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KI-Einsatz im Projekt­management: Tools, Methoden und Anwendung

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist A-Leecon 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 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
21.12.2026
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

  • KI-Projektmanagement und PRINCE2® 7
  • Zielsetzung des Kurses
  • Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse und praktische Fähigkeiten für die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement sowie die Beherrschung des PRINCE2® 7 Rahmenwerks. Der Fokus liegt auf der effektiven Nutzung von KI-Tools zur Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung in Projekten. Die PRINCE2® 7 Practitioner-Inhalte zielen auf die praktische Anwendung der Methode zur Steuerung von Projekten ab.
  • Die Kursinhalte umfassen eine Einführung in Künstliche Intelligenz, deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement, sowie die Nutzung von Foundation Models und Open-Source-KI-Tools. Es werden Aspekte der KI-Implementierung im Projektalltag, die Evaluation von KI-Lösungen und die damit verbundenen ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen behandelt. Spezifische Lektionen widmen sich Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement. Ein Exkurs zum Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT ergänzen die KI-spezifischen Inhalte.
  • Der PRINCE2® 7 Practitioner-Teil vermittelt die praktische Anwendung des PRINCE2® 7 Rahmenwerks. Dies beinhaltet die Auseinandersetzung mit den sieben Prinzipien, sieben Themen und sieben Prozessen der Methode. Schwerpunkte sind das People Management, die Anpassung von PRINCE2® an Projektumgebungen, das Management des Business Case, der Organisation, der Qualität, der Pläne, des Risikos, der Issues und des Fortschritts. Die Prozesse "Vorbereiten eines Projekts" bis "Abschließen eines Projekts" werden detailliert behandelt, ebenso wie der Prozesslebenszyklus. Fallstudienanalysen, Übungen und Prüfungssimulationen dienen der Vorbereitung auf die Practitioner-Prüfung.
  • Lernziele
  • Analyse der Grundlagen und Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement.
  • Anwendung von KI-Tools zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -prozessen.
  • Verständnis der ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Aspekte beim Einsatz von KI.
  • Beherrschung der PRINCE2® 7 Methode in der praktischen Anwendung.
  • Fähigkeit zur Steuerung von Projekten gemäß dem PRINCE2® 7 Rahmenwerk.
  • Durchführung von Projektmanagementprozessen von der Vorbereitung bis zum Abschluss.
  • Vorbereitung auf die PRINCE2® 7 Practitioner-Zertifizierungsprüfung.
  • Berufsperspektiven
  • Die Weiterbildung richtet sich an Projektmanager:innen und Fachkräfte, die ihre Kompetenzen im Bereich KI und Projektmanagement erweitern möchten. Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für die Leitung und Steuerung von Projekten, insbesondere in technologieorientierten Branchen. Die PRINCE2® 7 Practitioner-Zertifizierung qualifiziert für Rollen im Projektmanagement, die eine strukturierte und bewährte Methodik erfordern.
  • Zusammenfassung
  • Diese Weiterbildung kombiniert die Vermittlung von Wissen über Künstliche Intelligenz und deren Anwendung im Projektmanagement mit der praxisorientierten Ausbildung in der PRINCE2® 7 Methode. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, Projektmanager:innen zu befähigen, KI-gestützte Werkzeuge einzusetzen und Projekte nach einem etablierten Rahmenwerk erfolgreich zu leiten.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Berlin

    21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Bielefeld

    21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Eschborn

    21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Bremen

    21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

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

A-Leecon GmbH: 1.331 Kurse mit aktuellem Termin an 16 Orten

1.331Kurse mit aktuellem Termin
16Angebotsorte

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

Angebote an 16 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei A-Leecon GmbH.

Themen

KI & Machine LearningITIL Service ManagementScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementSocial Media Marketing & Management

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir