KI-Grundlagen für Projekt­management, Prozess­automatisierung und DevOps

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
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung in Projektmanagement und Automatisierung sowie in der IT-Infrastruktur durch DevOps. Ziel ist die Befähigung zur effektiven Nutzung von KI-Technologien zur Optimierung von Projekten, Arbeitsabläufen und zur Steigerung der Effizienz in IT-Teams.
3. 3
   Inhalte
4. 4

   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Dieser Kurs behandelt die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren spezifische Anwendungen im Projektmanagement. Vermittelt werden Kenntnisse zu Foundation Models, Open-Source-KI-Tools und deren Integration in den Projektalltag. Des Weiteren werden die Implementierung von KI-Projekten, ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen sowie die Evaluation von KI-Lösungen thematisiert. Ein weiterer Fokus liegt auf Soft Skills wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement im Kontext von KI-Projekten. Der Umgang mit ChatGPT und die rechtlichen Rahmenbedingungen für die KI-Nutzung werden ebenfalls behandelt.
   KI und Automatisierung*
   Dieser Kurs führt in die Konzepte von KI und Automatisierung ein und beleuchtet deren Geschichte und Entwicklung. Grundbegriffe, Schlüsseltechnologien und das Automatisierungsprojekt werden erläutert. Praktische Anwendungen wie Make.com Foundations, Datenmanagement und die Automatisierung von Workflows, Fehlerbehebung und Reports stehen im Mittelpunkt. Exkurse zu Daten als Grundlage von KI-Systemen und Large Language Models (LLMs) ergänzen das Wissen. Die Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis, KI in der Prozessautomatisierung sowie Fallstudien und Zukunftstrends runden die Inhalte ab.
   DevOps Foundation*
   Der Kurs vermittelt die Grundlagen von DevOps, einschließlich des kulturell-philosophischen Ansatzes, der Entstehung und der Gründe für die Nutzung. Zentrale DevOps-Praktiken werden vorgestellt, darunter der Wertstrom, die Deployment Pipeline, Versionssteuerung und Konfigurationsmanagement. Themen wie Value Stream Thinking, Definition of Done, Umgang mit Herausforderungen in der Automatisierung und DevOps-Anti-Patterns werden behandelt. Service Management als Wegbereiter für DevOps, Metriken und KPIs sowie das Zusammenspiel von DevOps mit agilen Methoden wie Scrum und Lean/Kanban werden erläutert. Besonderes Augenmerk liegt auf DevSecOps für Sicherheitspraktiken und der Anwendung von KI in DevOps (GenAI, AIOps).
   Lernziele

5. 5

   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 -Technologien zur Steigerung der Effektivität und Effizienz von Projekten einzusetzen.
   Automatisierungspotenziale in Arbeitsprozessen zu identifizieren und zu realisieren.
   Die Prinzipien und Praktiken von DevOps zur Verbesserung der Zusammenarbeit und Effizienz in IT-Teams anzuwenden.
   KI-gestützte Lösungen zu implementieren, zu evaluieren und ethische sowie rechtliche Aspekte zu berücksichtigen.
   Die Bedeutung von Soft Skills im Umgang mit KI und in agilen IT-Umgebungen zu erkennen und anzuwenden.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Projektleitung, Prozessautomatisierung, IT-Service-Management und Softwareentwicklung. Die Weiterbildung bereitet auf Rollen vor, die die Implementierung und Verwaltung von KI-gestützten Projekten und automatisierten Arbeitsabläufen umfassen. Insbesondere im Kontext von IT-Teams, die nach DevOps-Prinzipien arbeiten, werden die Kenntnisse zur Steigerung von Flow, Qualität und Stabilität eingesetzt.

1. 1

   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   Bremen

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   Bielefeld

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   Eschborn

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

5. 5

   Bremen

   23.11.2026 · 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

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