KI-Einsatz im Projekt­management: Prozess­automatisierung, Agile Tools

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 vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement sowie in der Prozessautomatisierung. Die Teilnehmenden erlernen den Umgang mit KI-Tools und -Methoden zur Optimierung von Projektabläufen, zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen und zur Identifikation von Innovationspotenzialen. Ein weiterer Fokus liegt auf der praktischen Anwendung agiler Projektmanagement-Software.
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptmodule

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   KI für Projektmanager:innen

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
   Anwendungsbereiche von KI im Projektmanagement
   Arbeiten mit Foundation Models und Open-Source-KI-Tools
   Integration von KI in den Projektalltag
   Implementierung von KI-Projekten
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
   Evaluation von KI-Lösungen
   Kommunikation und Führung in KI-Projekten
   Veränderungsmanagement im Kontext von KI-Projekten
   Arbeiten mit ChatGPT
   Grundlagen des Projektmanagements
   Sammlung von Ressourcen

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   KI und Automatisierung

   Einführung in KI und Automatisierung
   Geschichte und Entwicklung der KI
   Grundbegriffe und Schlüsseltechnologien der Automatisierung
   Grundlagen von Make.com
   Datenmanagement und Automatisierung von Workflows
   Dokumentation, Fehlerbehebung und Reporting in automatisierten Prozessen
   Grundlagen von Large Language Models (LLMs)
   Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis
   KI in der Prozessautomatisierung
   Fallstudien und Best Practices
   Zukunftstrends und Innovationen in KI und Automatisierung

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   Agiles Projektmanagement in der Praxis

   Einführung in agile Projektmanagement-Software
   Anwendung von Trello
   Nutzung von Microsoft Planner
   Arbeiten mit Jira
   Lernziele

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   Nach Abschluss dieser Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Methoden zur Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung einzusetzen.
   KI-Projekte zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
   Ethische und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Automatisierungstechnologien zur Steigerung der Arbeitsprozesseffizienz zu nutzen.
   Grundlegende Konzepte von Large Language Models (LLMs) und deren Anwendung zu verstehen.
   Agile Projektmanagement-Software wie Trello, Microsoft Planner und Jira praktisch anzuwenden.
   Kommunikations- und Führungskompetenzen für KI-Projekte zu entwickeln.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management und in der Prozessoptimierung. Absolvent:innen können KI-gestützte Projekte leiten, Automatisierungslösungen implementieren und agile Arbeitsmethoden in Projekten anwenden. Die Inhalte bereiten auf Aufgaben vor, die die strategische und operative Nutzung von Künstlicher Intelligenz erfordern.

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · 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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