KI im agilen Projekt­management und als Consultant

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
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   Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse zur Integration und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im agilen Projektmanagement sowie im Bereich des KI-Consultings. Sie adressiert die Potenziale von KI zur Steigerung der Effizienz und zur Entwicklung von Geschäftslösungen.
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptbereiche

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   KI im agilen Projektmanagement

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des agilen Projektmanagements
   Agile Prinzipien und Methoden
   Schnittstellen zwischen KI und agilem Projektmanagement
   Datenmanagement und Datenqualität in KI-Projekten
   Einsatz von KI zur Automatisierung in agilen Projekten
   KI-Tools und Technologien im agilen Teamkontext
   Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen
   Change Management und Akzeptanzförderung von KI im Team
   Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen
   KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle
   Best Practices und Erfolgsfaktoren im KI-gestützten agilen Projektmanagement
   Cyber Security im Kontext von KI-Systemen

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   KI Consultant (v2.0)

   Einführung in das KI-Consulting
   Unternehmensanalyse zur KI-Readyness
   Identifikation von KI-Potenzialen im Unternehmen
   Konzeption eines KI-Pilotprojekts
   Datenstrategie und Infrastruktur für KI
   Change Management und Schulung
   Erfolgsmessung und Skalierung
   Exkurse zu spezifischen KI-Anwendungen und Technologien (z.B. Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen, Self-hosted interne KI-Anwendungen)
   Vorbereitung von Managementpräsentationen
   Analyse von KI in deutschen Unternehmen (Chancen, Grenzen, Erfolgsfaktoren)
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des agilen Projektmanagements zu erklären.
   Schnittstellen zwischen KI und agilen Arbeitsweisen zu identifizieren.
   KI-Tools und -Technologien im agilen Teamkontext anzuwenden.
   KI-Projekte in agilen Strukturen zu planen und zu implementieren.
   Change Management-Prozesse bei der Einführung von KI zu gestalten.
   Risiken und ethische Aspekte von KI-Anwendungen zu bewerten.
   KI-gestützte Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
   KI-Potenziale in Unternehmen zu analysieren und zu identifizieren.
   KI-Pilotprojekte zu konzipieren und zu steuern.
   Datenstrategien und Infrastrukturen für KI-Anwendungen zu entwickeln.
   Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Initiativen durchzuführen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, in der IT-Beratung und in der strategischen Planung von KI-Implementierungen. Die Weiterbildung bereitet auf Rollen vor, die sich mit der Einführung, Steuerung und Optimierung von KI-gestützten Prozessen in Unternehmen befassen.

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   Berlin

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

2. 2

   Bielefeld

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

3. 3

   Bielefeld

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Bremen

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Dortmund

   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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