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KI im Personalwesen

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist OneCareer.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Lichtenstein
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LERNFORM
Blended Learning

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

  • Kursüberblick
  • Der Kurs "KI im Personalwesen" vermittelt fundierte Kenntnisse zur Einbindung von Künstlicher Intelligenz und digitalen Tools in zentrale HR-Prozesse. Teilnehmende befassen sich damit, wie Recruiting-Abläufe durch Automatisierung strukturiert werden können, wie Personalentscheidungen auf Basis von Daten vorbereitet werden und wie sich KI-Technologien unter Berücksichtigung rechtlicher Rahmenbedingungen in Organisationen integrieren lassen.
  • Das lernen Sie im Kurs
  • Recruiting-Prozesse analysieren und Einsatzfelder für KI identifizieren
  • Anforderungsprofile und Kompetenzmodelle datenbasiert entwickeln
  • Recruiting-Tech-Stacks sowie Workflow-Automatisierungen im HR-Kontext einsetzen
  • Kennzahlen im Bereich People Analytics auswerten und für das Reporting aufbereiten
  • HR-Use-Cases für KI erkennen und Business Cases strukturiert ableiten
  • Rechtliche Vorgaben wie AI Act und Datenschutz auf Personalprozesse anwenden
  • KI-Projekte im Unternehmen planen, begleiten und Veränderungsprozesse unterstützen
  • Modernes Recruiting und Anforderungsanalyse
  • Im Mittelpunkt stehen Grundlagen des Recruitings sowie die systematische Analyse von Zielrollen. Vermittelt wird, wie Anforderungsprofile präzise beschrieben und Kompetenzmodelle aufgebaut werden, um eine belastbare Grundlage für KI-gestützte Auswahlprozesse zu schaffen.
  • Technologie, Automatisierung und Prozessdesign
  • Dieser Themenbereich behandelt den Aufbau eines digitalen Tech-Stacks, einschließlich Bewerbermanagementsystemen und Workflow-Automatisierung. Dabei wird aufgezeigt, wie End-to-End-Prozesse im Personalwesen gestaltet werden können, um Abläufe nachvollziehbar, konsistent und skalierbar zu organisieren.
  • People Analytics und Datensteuerung
  • Teilnehmende lernen, wie Personalentscheidungen durch strukturierte Datenauswertung unterstützt werden. Dazu gehören die Erstellung von Dashboards, der Einsatz von Forecasting-Modellen sowie die Nutzung von Kennzahlen für Reporting und strategische Personalsteuerung.
  • Strategische KI-Integration, Recht und Governance
  • In diesem Abschnitt stehen Prompt Engineering, die Identifikation geeigneter HR-Anwendungsfälle sowie die Planung von KI-Einsatzszenarien im Fokus. Ergänzend werden rechtliche Anforderungen an vertrauenswürdige KI, Fragen des Datenschutzes und zentrale Governance-Aspekte im HR-Bereich behandelt.
  • Projektumsetzung und Change Management
  • Der abschließende Teil befasst sich mit der Umsetzung von KI-Projekten in der Praxis. Dazu zählen Stakeholder-Management, die Begleitung von Veränderungsprozessen, Kommunikation im Projektkontext sowie die Messung von Fortschritt und Ergebnissen.
  • Information zu Unterricht und Zertifikat
  • Der Unterricht erfolgt in deutscher Sprache. Theoretische Inhalte werden durch praxisnahe Anwendungen ergänzt. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Kenntnisse im Bereich KI im Personalwesen dokumentiert.
  • Zusätzliche Inhalte
  • Praxisorientierte Fallstudien und Übungen
  • Methodenkompetenz im Bereich Prompt Engineering
  • Bewerbungs- und Karrierecoaching
  • Zielgruppe
  • Der Kurs richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus dem Personalwesen, Recruiterinnen und Recruiter sowie Personalentwicklerinnen und Personalentwickler, die sich mit digitalen HR-Prozessen und dem Einsatz von KI befassen möchten. Ebenso angesprochen sind Quereinsteigende, die sich auf KI-gestützte Aufgabenfelder im HR-Bereich vorbereiten wollen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lichtenstein

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

  2. 2

    Potsdam

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

  3. 3

    Offenbach am Main

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

  4. 4

    Berlin

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

  5. 5

    Regensburg

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

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

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.

04 · Anbieter

OneCareer: 1.385 Kurse mit aktuellem Termin an 6 Orten

1.385Kurse mit aktuellem Termin
6Angebotsorte

1.385 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Fernunterricht.

Angebote an 6 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei OneCareer.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementOnline-MarketingSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir