KI für Projektmana­ger:innen: Prompt Engineering

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   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 umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement. Der Fokus liegt auf der effektiven Nutzung von KI-Tools und -Methoden zur Optimierung von Projektentscheidungen und -abläufen. Darüber hinaus werden Kompetenzen im Umgang mit gängigen Projektmanagement-Tools sowie im KI-Management und Prompt Engineering erworben.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptmodule

   KI für Projektmanager:innen*
   Die Inhalte umfassen eine Einführung in Künstliche Intelligenz, spezifische KI-Anwendungen im Projektmanagement, Foundation Models und Open-Source-KI-Tools. Weiterhin werden die Integration von KI in den Projektalltag, die Implementierung von KI-Projekten sowie ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen thematisiert. Die Evaluation von KI-Lösungen und Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, sind ebenfalls Bestandteile. Ein Exkurs zum Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT runden das Modul ab.
   Projektmanagement Tools in der Praxis für Experten*
   Dieses Modul bietet Praxistraining mit führenden Projektmanagement-Tools. Inhalte sind unter anderem die Anwendung von MIRO als digitales Whiteboard, die Einführung und Umsetzung von Kanban-Methoden, die Nutzung von Trello und Asana sowie die MoSCoW-Methode. Des Weiteren werden agile Roadmaps und die Arbeit mit Jira behandelt.
   KI-Management: Prompt Engineering*
   Die Inhalte dieses Moduls befassen sich mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Sprachmodelle, dem KI-Management und dem Prompt Engineering. Der Aufbau effektiver Prompts, Zieldefinitionen, Aufgabenstellungen sowie Techniken der Kontextualisierung und Detaillierung werden vermittelt. Ein Exkurs zu Halluzinationen und das Prompen von Bildern sind ebenfalls vorgesehen.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Methoden zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -abläufen einzusetzen.
   Effektive Prompts für KI-Systeme zu erstellen und zu optimieren.
   Gängige Projektmanagement-Tools wie Trello, Kanban und Jira praktisch anzuwenden.
   KI-Projekte zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Kommunikations- und Führungskompetenzen für KI-Projekte zu entwickeln.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management und in der Koordination von KI-Projekten. Absolvent:innen können in Unternehmen eingesetzt werden, die KI zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse und Projekte nutzen. Mögliche Einsatzfelder umfassen die Rolle eines KI-Projektmanagers oder die Integration von KI-Strategien in bestehende Projektmanagement-Strukturen.

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   Bielefeld

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   07.12.2026 · 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

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