KI-Einsatz im Projekt­management und Arbeitsalltag

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 und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement sowie im Arbeitsalltag. Der Fokus liegt auf der effektiven Nutzung von KI-Tools und -Strategien zur Optimierung von Projektabläufen, Entscheidungsfindung und Arbeitsorganisation.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in mehrere Module, die aufeinander aufbauen

   Einführung in Künstliche Intelligenz*
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und generativer KI
   Technologische Konzepte und Anwendungsarchitekturen
   Daten als Basis der KI: Datenqualität und -management
   KI-Anwendungen im Projektmanagement und im Arbeitsalltag
   KI-Tools und Softwarelösungen im Überblick
   KI im Projektmanagement*
   KI-gestützte Entscheidungsfindung und Effektivitätssteigerung
   Foundation Models und Open-Source-KI-Tools
   Implementierung von KI-Projekten
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT und alternative LLMs
   Exkurs: Projektmanagement
   KI im Arbeitsalltag und rechtliche Rahmenbedingungen*
   Transformation von Routinen durch KI
   Einsatzmöglichkeiten von KI im Arbeitsalltag
   Projektmanagement mit KI unterstützen
   Change Management und organisatorischer Wandel durch KI
   Implementierungsstrategien für KI-Projekte
   Risiken, Herausforderungen und ethische Aspekte
   Zukunftstrends und kontinuierliche Weiterentwicklung in KI
   Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI, einschließlich des AI Acts
   Sicherheit im Umgang mit ChatGPT
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen und Konzepte der Künstlichen Intelligenz zu verstehen.
   KI-Anwendungen gezielt im Projektmanagement einzusetzen.
   Foundation Models und Open-Source-KI-Tools zu identifizieren und anzuwenden.
   KI-gestützte Entscheidungen zu treffen und Projekte effektiver zu gestalten.
   ChatGPT und andere generative KI-Tools für verschiedene Anwendungsszenarien zu nutzen.
   KI-Projekte erfolgreich zu implementieren und zu evaluieren.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte bei der KI-Nutzung zu berücksichtigen.
   Change Management und organisatorischen Wandel im Kontext von KI zu gestalten.
   Die eigene Arbeitsweise durch den Einsatz von KI zu optimieren.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Fach- und Führungskräfte, die KI zur Steigerung der Effizienz und Effektivität in Projekten und im Arbeitsalltag einsetzen möchten. Tätigkeitsfelder umfassen unter anderem Projektleitung, IT-Management und Rollen im Bereich des KI-Managements. Die Kenntnisse ermöglichen die strategische Planung und operative Umsetzung von KI-Initiativen.

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   Bremen

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Eschborn

   12.10.2026 · 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

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen