KI-gestützte Wertschöpfung und Stakeholder-Management

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   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 der Weiterbildungsmaßnahme
2. 2
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Management von künstlicher Intelligenz (KI) und in der Gestaltung von Stakeholder-Beziehungen im IT-Service-Management. Sie befähigt zur Integration und Steuerung von KI-Technologien im Arbeitsalltag sowie zur wertschöpfenden Zusammenarbeit mit allen beteiligten Parteien.
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptbereiche

   KI Manager:in
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI)
   Generative KI: Sprach-, Bild- und Soundmodelle
   Anwendungen und Beispiele von KI im Arbeitsalltag
   Verschiedene Sprachmodelle und deren Anwendungsbeispiele
   Vergleich von Open-Source und proprietären KI-Lösungen
   Arbeit mit Bild-, Video- und Sound-KI-Anwendungen
   Planung und Umsetzung von KI-Projekten
   Sicherheits- und ethische Aspekte im Umgang mit KI
   Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt (Future of Work)
   Grundlagen des kritischen Denkens
   Bedeutung von kritischem Denken im KI-Management
   Werkzeuge für kritisches Denken im KI-Kontext
   Sammlung von relevanten Ressourcen
   Exkurs: Blockchain-Technologie
   ITIL® 4 Specialist - Drive Stakeholder Value (DSV)
   Grundlagen des ITIL® 4 DSV-Moduls: Gemeinsame Wertgestaltung
   Definition gemeinsamer Ziele und Visionen
   Analyse der Customer Journey
   Methoden zur Gestaltung der Customer Journey
   Steuerung von Erwartungen durch Anforderungsmodelle im Stakeholder-Management
   Analyse des Ist-Zustandes
   Identifikation und Fokussierung von Stakeholdern
   Aufbau von Vertrauen und Bindung von Stakeholdern
   Gestaltung von Services und Abstimmung von Erwartungen und Leistungen
   Onboarding von Kunden
   Praktische Anwendung von Co-Creation-Prinzipien bei der Servicegestaltung
   Messung der Wertrealisierung und des Nutzens
   Etablierung von Feedbacksystemen und Messmethoden
   Bewertung von Ergebnissen und Sicherung des Fortschritts in Zyklen
   Integration von Innovation und KI in Stakeholder-Beziehungen
   Anwendung von ITIL® 4 DSV auf operativer, taktischer und strategischer Ebene
   Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung
   Lernziele

4. 4

   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz zu verstehen und zu bewerten.
   Generative KI-Modelle für Sprache, Bild und Sound einzusetzen und zu managen.
   KI-Projekte zu planen, umzusetzen und ethische sowie sicherheitsrelevante Aspekte zu berücksichtigen.
   Kritisches Denken zur Analyse und Steuerung von KI-Anwendungen anzuwenden.
   Die Prinzipien des ITIL® 4 DSV-Moduls zur Gestaltung wertschöpfender Stakeholder-Beziehungen zu implementieren.
   Customer Journeys zu analysieren und zu optimieren.
   Erwartungsmanagement und Kundenbindung effektiv zu gestalten.
   Services gemeinsam mit Stakeholdern zu entwickeln und deren Wert zu messen.
   Die Zusammenarbeit zwischen Dienstleistungsanbietern und Kunden, Nutzern, Lieferanten und Partnern zu verbessern.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im KI-Management, im Projektmanagement, im IT-Service-Management und in beratenden Funktionen. Die Weiterbildung bereitet auf Rollen vor, die die strategische und operative Steuerung von KI-Technologien sowie die Optimierung von Stakeholder-Interaktionen erfordern.

1. 1

   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Dortmund

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Bielefeld

   21.12.2026 · 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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen