KI-gestützte Innovation und Lösungsdesign für den Arbeitsalltag

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

1. 1
   Zielsetzung
2. 2
   Diese Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und Design Thinking zur Anwendung im Arbeitsalltag. Die Teilnehmenden erwerben die Fähigkeit, KI-Technologien zur Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung einzusetzen sowie kreative Lösungsansätze für komplexe Herausforderungen mittels Design Thinking zu entwickeln.
3. 3
   Inhalte
4. 4
   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptmodule.
5. 5
   KI im Arbeitsalltag
6. 6
   Einführung in KI im Arbeitsalltag
7. 7
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
8. 8
   Technologische Konzepte und Anwendungsarchitekturen
9. 9
   Daten als Basis der KI - Datenqualität und -management
10. 10
    Rechtliche Rahmenbedingungen und der AI Act
11. 11
    Einsatzmöglichkeiten von KI im Arbeitsalltag
12. 12
    KI-Tools und Softwarelösungen im Überblick
13. 13
    Projektmanagement mit KI unterstützen
14. 14
    Change Management und organisatorischer Wandel durch KI
15. 15
    Implementierungsstrategien für KI-Projekte
16. 16
    Risiken, Herausforderungen und ethische Aspekte
17. 17
    Zukunftstrends und kontinuierliche Weiterentwicklung in KI
18. 18
    Design Thinking
19. 19
    Einführung in Design Thinking
20. 20
    Prinzipien Design Thinking
21. 21
    Anwendungsbereiche - Kontexte für Innovationen
22. 22
    Ideenfindung und Kreativitätstechniken
23. 23
    Prototyping und Experimentieren
24. 24
    Iteratives Arbeiten und Feedback-Schleifen
25. 25
    Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit
26. 26
    Innovationskultur und Fehlerkultur
27. 27
    Skalierung und Integration von Design Thinking
28. 28
    Erfolgsmessung und kontinuierliche Verbesserung
29. 29
    Abschlussarbeit
30. 30
    Lernziele
31. 31

    Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

    Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von KI im beruflichen Kontext zu verstehen.
    KI-Tools und Softwarelösungen zur Unterstützung von Arbeitsprozessen zu identifizieren und anzuwenden.
    Rechtliche und ethische Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
    Strategien für die Implementierung von KI-Projekten zu entwickeln.
    Design Thinking als Methode zur Entwicklung von nutzerzentrierten Lösungen anzuwenden.
    Kreativitätstechniken zur Ideenfindung einzusetzen.
    Prototypen zu erstellen und iterative Feedbackschleifen zu nutzen.
    Die Prinzipien der Teamarbeit und interdisziplinären Zusammenarbeit im Innovationsprozess anzuwenden.
    Berufsperspektiven
    Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten, die eine Kombination aus technologischem Verständnis, Prozessoptimierung und kreativer Problemlösung erfordern. Anwendungsfelder finden sich in Projektmanagement, Prozessgestaltung, Innovationsmanagement und in Rollen, die die Einführung und Nutzung von KI-Werkzeugen im Unternehmen verantworten. Die Weiterbildung bereitet auf die Gestaltung und Umsetzung von KI-gestützten Arbeitsabläufen und Innovationsprozessen vor.

1. 1

   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Darmstadt

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen