KI für Projektmanager: PRINCE2 Agile Practitioner

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 des Kurses
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und Projektmanagementmethoden. Sie zielt darauf ab, die Anwendung von KI-Tools und -Strategien im Projektkontext zu ermöglichen und die Beherrschung von PRINCE2 Agile® für die Steuerung komplexer Projekte zu vertiefen. Die Teilnehmenden erwerben Kompetenzen zur strategischen Nutzung von KI, zur Implementierung von KI-Projekten sowie zur Einhaltung ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei thematische Schwerpunkte

   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
   KI-Anwendungen im Projektmanagement
   Foundation Models und Open-Source KI-Tools
   KI im Projektalltag
   Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Arbeiten mit ChatGPT
   PRINCE2 Agile Practitioner (Version 2)
   Grundlagen von PRINCE2 Agile®: Prinzipien, Practices und Prozesse
   Anpassung (Tailoring) von PRINCE2® an agile Umgebungen
   Anwendung der PRINCE2 Agile®-Methodik in verschiedenen Projektphasen und Herausforderungen
   Managementprodukte in PRINCE2 Agile®
   Vorbereitung auf die PRINCE2 Agile® Practitioner-Prüfung
   KI Officer
   Rolle und Verantwortung des KI Officers
   Überblick über den EU KI Act und relevante Gesetzgebungen
   Ethische Leitlinien, Risikomanagement und Compliance in KI-Anwendungen
   Datenschutz und Datensicherheit in KI-Systemen
   Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Auditprozesse für KI-Modelle
   Anwendungsfälle, Best Practices und Dokumentation in KI-Projekten
   Stakeholder-Management und Kommunikation im KI-Umfeld
   Change Management und Implementierungsstrategien für KI
   Bewertung von KI-Systemen und Zukunftsperspektiven
   Werkzeuge für kritisches Denken im KI-Management
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   KI-Grundlagen zu verstehen und deren Anwendungspotenziale im Projektmanagement zu identifizieren.
   KI-Tools und -Methoden zur Optimierung von Projektabläufen einzusetzen.
   PRINCE2 Agile® zur Steuerung hybrider Projekte anzuwenden und an spezifische Anforderungen anzupassen.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte bei der Implementierung von KI-Lösungen zu berücksichtigen.
   Die Rolle eines KI Officers auszufüllen und KI als strategisches Werkzeug zu nutzen.
   Risiken im Zusammenhang mit KI-Projekten zu managen und Compliance sicherzustellen.
   KI-Systeme zu evaluieren und deren Performance zu analysieren.
   Veränderungsprozesse im Kontext von KI-Implementierungen zu gestalten.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management und KI-Management. Absolvent:innen können in Rollen wie Projektmanager:in mit KI-Schwerpunkt, KI Officer, IT-Berater:in oder in der strategischen Planung und Umsetzung von KI-Initiativen tätig werden. Die Weiterbildung bereitet auf die Anwendung der erlernten Methoden in unterschiedlichen Branchen und Unternehmensgrößen vor.

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   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   Bremen

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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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