KI im Projekt­management: DevOps, Agilität und Künstliche Intelligenz

Passt der Kurs zu dir?

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   Erfahrung in Projekt- oder Teamarbeit, an der du Rollen, Events und Artefakte von Scrum konkret spiegeln kannst.
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   Vertrautheit mit den englischen Scrum-Begriffen wie Sprint Backlog, Increment und Definition of Done, die auch die Prüfungsfragen verwenden.
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   Für Stellen als Scrum Master oder Product Owner erwarten Arbeitgeber häufig ein Studium mit Schwerpunkt Projektmanagement, IT-Management oder Wirtschaftsinformatik.

Das lernst du

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   Zielsetzung des Kurses
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und DevOps, mit einem Fokus auf deren Anwendung im Projektmanagement. Die Kurse adressieren die Integration von KI-Technologien zur Optimierung von Projektentscheidungen und Prozessen, die Implementierung von DevOps-Praktiken zur Steigerung der Effizienz und Agilität in IT-Teams sowie die synergetische Verbindung von KI und agilem Projektmanagement.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei thematische Bereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Die Inhalte umfassen eine Einführung in Künstliche Intelligenz, deren spezifische Anwendungen im Projektmanagement, die Nutzung von Foundation Models und Open-Source-KI-Tools sowie die praktische Integration von KI in den Projektalltag. Ferner werden die Implementierung von KI-Projekten, ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen, die Evaluation von KI-Lösungen sowie notwendige Soft Skills wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement behandelt. Ein Exkurs zum Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT ergänzen das Modul.
   DevOps Foundation*
   Dieses Modul beleuchtet die Grundlagen, die Entstehung und den kulturell-philosophischen Ansatz von DevOps. Zentrale Themen sind das Grundverständnis, Stakeholder-Management, Kollaboration, Kultur, Organizational Change Management (OCM) und Change Enablement. Es werden die Gründe für die Nutzung von DevOps, zentrale Praktiken wie Continuous Everything, der Wertstrom, die Deployment Pipeline, Versionssteuerung und Konfigurationsmanagement erläutert. Weitere Inhalte umfassen Value Stream Thinking, Definition of Done, Strategien für Automatisierungs­herausforderungen, DevOps-Anti-Patterns, Service Management als Enabler, Schlüsselpraktiken, Metriken und KPIs. Das Zusammenspiel von DevOps mit Scrum, Lean/Kanban sowie DevSecOps werden ebenso behandelt wie Messen und Verbessern in DevOps, Wissensaustausch und die Anwendung von KI in DevOps (GenAI, AIOps). Eine Prüfungsvorbereitung ist integriert.
   KI im agilen Projektmanagement*
   Dieses Modul fokussiert auf die Schnittstellen zwischen KI und agilem Projektmanagement. Es werden Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und agile Prinzipien vermittelt, gefolgt von Themen wie Datenmanagement und Datenqualität in KI-Projekten. Der Einsatz von KI zur Automatisierung in agilen Projekten, die Nutzung von KI-Tools und Technologien im agilen Teamkontext, sowie die Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen werden behandelt. Change Management, Akzeptanzförderung, Risikomanagement, ethische Aspekte und Cyber Security im Kontext von KI-Systemen sind weitere Schwerpunkte. KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle sowie Best Practices und Erfolgsfaktoren runden das Modul ab.
   Lernziele

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   Nach Abschluss dieser Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen und anzuwenden.
   KI-Tools und -Technologien zur Effizienzsteigerung und Entscheidungsfindung in Projekten einzusetzen.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte bei der Implementierung von KI-Lösungen zu berücksichtigen.
   Die Prinzipien und Praktiken von DevOps zu verstehen und deren Anwendung zur Verbesserung von Entwicklung und Betrieb zu analysieren.
   Agile Methoden mit DevOps-Praktiken zu kombinieren, um den Flow und die Zusammenarbeit in IT-Teams zu optimieren.
   KI-gestützte Strategien im agilen Projektmanagement zu entwickeln und umzusetzen.
   Die Auswirkungen von KI auf agile Prozesse zu bewerten und entsprechende Anpassungen vorzunehmen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management, Softwareentwicklung und IT-Service-Management. Absolventen können Projekte, die den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und DevOps-Praktiken erfordern, leiten und optimieren. Die Kenntnisse sind relevant für Rollen, die sich mit der strategischen Planung, Implementierung und Verwaltung von KI-gestützten und agilen IT-Prozessen befassen.

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   *ZIEL-STICHWORTE FÜR SEO-OPTIMIERUNG

   KI, Künstliche Intelligenz, KI-Management, KI-Manager, Projektleitung, Projektmanagement, IT-Management, IT-Servicemanagement, IT-Service, DevOps, Agiles Projektmanagement, KI im Projektmanagement, KI im agilen Projektmanagement, AIOps, GenAI, DevSecOps

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   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   07.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Sprints sauber aufsetzen

   Du planst Sprints mit einem Sprint-Ziel, führst Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive in ihren Zeitrahmen durch und machst den Fortschritt für alle sichtbar. Beispiel: Du moderierst eine Retrospektive, in der das Team konkrete Verbesserungen für den nächsten Sprint festlegt.

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   Backlog führen und priorisieren

   Als Product Owner zerlegst du Anforderungen in User Stories, ordnest sie nach Wert und hältst das Product Backlog für alle einsehbar. Beispiel: Du priorisierst die Wünsche aus Vertrieb und Support für das nächste Release einer Kunden-App.

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   Agile Werkzeuge einsetzen

   Kurse zu Jira und Kanban zeigen, wie du Boards, Grenzen für parallele Arbeit und Burndown-Auswertungen einrichtest. Beispiel: Du baust für ein Marketingteam ohne Softwarebezug ein Kanban-Board mit klaren Spalten und Arbeitsgrenzen.

Themen

Arbeitsmarkt

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