KI im Management: Projekt­steuerung

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 Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung in Projektmanagement und Marketing. Sie befähigt zur strategischen und operativen Steuerung von KI-Anwendungen sowie zur Durchführung von KI-gestützten Marktanalysen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in mehrere Module

5. 5

   KI für Projektmanager:innen

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsfelder im Projektmanagement.
   Einsatz von Foundation Models und Open-Source KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag und die Implementierung von KI-Projekten.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für KI.
   Evaluation von KI-Lösungen und die Bedeutung von Soft Skills wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement in KI-Projekten.
   Praktische Anwendung von Werkzeugen wie ChatGPT.

6. 6

   Marketing: Marktanalyse mit KI

   Grundlagen und Nutzen moderner Marktanalyse unter Einbeziehung von KI.
   Datenquellen, Analysefelder und KI-gestützte Auswertung von Nachfrage, Wettbewerb und Zielgruppen.
   Entwicklung von Personas und Customer Journeys.
   Verdichtung von Insights und Aufbereitung von Ergebnissen für die Präsentation.
   Analyse von Markttrends und Ableitung von Handlungsempfehlungen.

7. 7

   KI Manager:in

   Einführung in Künstliche Intelligenz, generative KI (Sprache, Bild, Sound) und weitere Sprachmodelle.
   Anwendungen und Beispiele von KI im Arbeitsalltag.
   Vergleich von Open-Source und proprietären KI-Lösungen.
   Planung und Umsetzung von KI-Projekten unter Berücksichtigung von Sicherheit und Ethik.
   Die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt (Future of Work).
   Kritisches Denken im KI-Kontext und Werkzeuge hierfür.
   Exkurse zu Themen wie Blockchain und spezifischen KI-Anwendungen (Bild, Video, Sound).
   Lernziele

8. 8

   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und deren Relevanz für Projektmanagement und Marketing zu bewerten.
   KI-Tools und -Modelle zur Optimierung von Projektabläufen und Entscheidungsfindung einzusetzen.
   KI-gestützte Marktanalysen durchzuführen und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.
   KI-Projekte zu planen, umzusetzen und zu evaluieren.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   KI-Systeme im Arbeitsalltag zu steuern und zu skalieren.
   Kritisches Denken im Umgang mit KI-Technologien anzuwenden.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind anwendbar in Positionen des Projektmanagements, des Marketings, des IT-Managements und in beratenden Tätigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz. Typische Einsatzfelder umfassen die Planung, Implementierung, Steuerung und Evaluation von KI-Anwendungen sowie die Durchführung datengestützter Marktanalysen.

1. 1

   Berlin

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

2. 2

   Bielefeld

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

3. 3

   Bremen

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

4. 4

   Dortmund

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

5. 5

   Bielefeld

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

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