KI-Grundlagen, PRINCE2 Foundation und Practitioner

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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   Diese Weiterbildung vermittelt praxisnahes Wissen zu Projektmanagement und künstlicher Intelligenz und kombiniert die Inhalte von EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation, PRINCE2 Foundation und PRINCE2 Practitioner. Der Projektmanagement-Teil deckt sowohl die Grundprinzipien, Praktiken und Prozesse von PRINCE2 als auch deren Tailoring und szenariobasierte Anwendung in realen Projekten ab. Ergänzend vermittelt der KI-Teil zentrale Begriffe, technologische Enabler, den Umgang mit Daten sowie ethische und organisatorische Aspekte künstlicher Intelligenz. Damit verbindet der Kurs fundiertes Basiswissen mit vertiefter Anwendungskompetenz in Projektmanagement und Digitalisierung.
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   PRINCE2 Foundation
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   o Kernkonzepte zu Projekten und den fünf integrierten PRINCE2-Elementen: Prinzipien, Menschen, Praktiken, Prozesse, Projektkontext
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   o Die sieben PRINCE2-Prinzipien: kontinuierliche Geschäftsrechtfertigung, Lernen aus Erfahrung, definierte Rollen, Steuerung nach Stufen und Ausnahmen, Produktfokus, Tailoring
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   o Die sieben PRINCE2-Praktiken: Business Case, Organisation, Qualität, Pläne, Risiko, Issues, Fortschritt
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   o Die sieben PRINCE2-Prozesse von der Projektvorbereitung bis zum Projektabschluss
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   o Prüfungsvorbereitung und Zertifizierung: PRINCE2 Foundation
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   PRINCE2 Practitioner
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   o Tailoring der PRINCE2-Prinzipien, -Praktiken und -Prozesse an unterschiedliche Projektumgebungen
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    o People Management: Führung, Change Management, Kommunikation und Stakeholder-Zusammenarbeit
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    o Anwendung der Praktiken Business Case, Organisation, Qualität, Pläne, Risiko, Issues, Fortschritt in konkreten Projektszenarien
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    o Szenariobasierte Bewertung von Rollen, Verantwortlichkeiten und Managementprodukten
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    o Prüfungsvorbereitung und Zertifizierung: PRINCE2 Practitioner
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    EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation
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    o Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI)
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    o Fachbegriffe, Geschichte und Arten der KI sowie ihre gesellschaftliche Bedeutung und nachhaltige KI
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    o KI-Ethik, Bias, Datenschutz, ethische Grundprinzipien, Regulierung und Risikomanagement für KI
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    o Anwendungsbeispiele, Robotik, Grundlagen des Maschinellen Lernens sowie überwachtes, unüberwachtes und semi-überwachtes Lernen
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    o Datenqualität, Datenrisiken, Daten-Governance, Big Data, Datenvisualisierung, Large Language Models, generative KI und KI-Training
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    o Business Case für KI, Stakeholder, Projektmanagementansätze, Risiken, Kosten, Nutzen sowie KI-Governance und Implementierung
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    o Berufliche Chancen, Praxisbeispiele, zukünftige Auswirkungen von KI sowie KI-Bewusstsein und ethische Fragestellungen
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    o Prüfungsvorbereitung und Zertifizierung: EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation
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    Nächster Schritt

    Unverbindliche Beratung zur individuellen Kurszusammenstellung und flexiblem Starttermin anfragen.
    Diese Weiterbildung kann mit weiteren Kursen aus unserem Angebot im Bereich IT- und Projektmanagement (PRINCE2® Agile, ITIL®, DevOps, Kanban, Scrum) sowie Microsoft® Office kombiniert werden.
    Über das Qualifizierungschancengesetz ist ein Absolvieren der Weiterbildung ebenfalls berufsbegleitend möglich.

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   Bremen

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Düsseldorf

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Köln

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 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

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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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