KI im Marketing

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 Weiterbildungsmaßnahme vermittelt Kenntnisse und Methoden zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Marktanalyse und im Arbeitsalltag. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von KI-Tools zur Effizienzsteigerung und zur Gewinnung von Handlungsempfehlungen.
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   Inhalte
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   Die Inhalte gliedern sich in zwei Hauptbereiche

   Marketing: Marktanalyse mit KI
   Grundlagen und Nutzen der Marktanalyse
   Bausteine moderner Marktanalyse: Daten, Quellen und KI
   Marketingrelevante Analysefelder
   Analyse von Nachfrage und Dynamik: Trends, Saisonalität und Signale
   Wettbewerbsanalyse: Angebote, Botschaften und Kanäle
   Verständnis von Zielgruppendaten, Mustern und Zugängen
   Abgrenzung von Marktsegmenten: Attraktivität, Potenzial und Fokus
   Entwicklung von Personas: Ziele, Barrieren und Auslöser
   Skizzierung der Customer Journey: Phasen, Touchpoints und Reibungen
   Verdichtung von Erkenntnissen aus großen Datenmengen zu Handlungsempfehlungen
   Aufbereitung und Visualisierung von Analyseergebnissen
   Ausblick auf Zukunftstrends in der Marktanalyse
   KI im Arbeitsalltag
   Einführung in KI im Arbeitsalltag
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
   Technologische Konzepte und Anwendungsarchitekturen
   Daten als Basis der KI: Datenqualität und -management
   Rechtliche Rahmenbedingungen und der AI Act
   Einsatzmöglichkeiten von KI im Arbeitsalltag
   Überblick über KI-Tools und Softwarelösungen
   Unterstützung des Projektmanagements durch KI
   Change Management und organisatorischer Wandel durch KI
   Strategien zur Implementierung von KI-Projekten
   Risiken, Herausforderungen und ethische Aspekte im Umgang mit KI
   Zukunftstrends und kontinuierliche Weiterentwicklung im Bereich KI
   Lernziele
   Durchführung von Marktanalysen unter Einsatz von KI-gestützten Werkzeugen.
   Identifikation von Trends, Wettbewerbsaktivitäten und Zielgruppenmustern.
   Ableitung von konkreten Handlungsempfehlungen für Marketingstrategien.
   Anwendung von KI-Werkzeugen zur Optimierung von Arbeitsabläufen.
   Verständnis der technologischen und rechtlichen Grundlagen von KI.
   Entwicklung von Strategien zur Implementierung von KI im Arbeitsumfeld.
   Bewertung von Risiken und ethischen Fragestellungen im Zusammenhang mit KI.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind in verschiedenen Berufsfeldern anwendbar, insbesondere in den Bereichen Marketing, Marktforschung, Produktmanagement, Projektmanagement und IT. Tätigkeiten umfassen die Analyse von Marktdaten, die Entwicklung von Marketingstrategien, die Optimierung von Arbeitsprozessen durch den Einsatz von KI sowie die Implementierung und Verwaltung von KI-Lösungen.

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   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Freiburg im Breisgau

   28.09.2026 · 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