KI im Projekt­management: Ethische Grundlagen

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 umfassende Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) mit einem Fokus auf Projektmanagement, ethische und rechtliche Aspekte sowie Coaching-Methoden. Ziel ist die Befähigung zur strategischen und operativen Anwendung von KI-Technologien in Projekten, zur kritischen Auseinandersetzung mit deren ethischen und rechtlichen Implikationen und zur effektiven Führung von Projektteams.
3. 3

   Die Weiterbildung setzt sich aus mehreren Modulen zusammen

4. 4

   KI für Projektmanager:innen

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.
   Anwendungsbereiche von KI im Projektmanagement.
   Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag.
   Implementierung von KI-Projekten.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für KI.
   Evaluation von KI-Lösungen.
   Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement im Kontext von KI-Projekten.
   Praktische Anwendung von Tools wie ChatGPT.
   Vertiefung rechtlicher Rahmenbedingungen für KI.

5. 5

   Ethik und Recht in der Künstlichen Intelligenz

   Einführung in ethische und rechtliche Fragestellungen der KI.
   Überblick über den EU AI Act.
   Prinzipien der Transparenz, Nachvollziehbarkeit und algorithmischen Fairness.
   Datenschutz und Datensicherheit im Umgang mit KI.
   Ethische Grundsätze und Governance-Strukturen für KI.
   Internationale Perspektiven und Vergleiche.

6. 6

   Coach für Projektmanagement

   Grundlagen des menschenzentrierten Projektmanagements.
   Kommunikationsstrategien und Fragetechniken im Projektmanagement.
   Teamdynamik und Förderung von Motivation.
   Management von Veränderungsprozessen.
   Coaching-Methoden und Gesprächsführung.
   Dezentrale Entscheidungsfindung und Steuerung.
   Umgang mit emotionalen Dynamiken und Konfliktmanagement.
   Lernziele

7. 7

   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen und Anwendungsbereiche von KI im Projektmanagement zu verstehen und zu nutzen.
   Foundation Models und Open-Source-KI-Tools für Projektzwecke einzusetzen.
   KI-Lösungen ethisch, datenschutzrechtlich und rechtlich zu bewerten.
   Die ethischen und rechtlichen Rahmenbedingungen, insbesondere den EU AI Act, zu analysieren.
   Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Fairness in KI-Systemen zu gewährleisten.
   Als Coach für Projektmanagement Teams durch Veränderungsprozesse zu führen.
   Kommunikations- und Konfliktlösungsstrategien im Projektkontext anzuwenden.
   Die Implementierung und Evaluation von KI-Projekten zu steuern.
   Berufsperspektiven
   Die Weiterbildung richtet sich an Projektmanager:innen und Personen in Projektleitungsfunktionen, die ihre Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz erweitern möchten. Die erworbenen Kenntnisse qualifizieren für die Steuerung und Durchführung von KI-gestützten Projekten sowie für die Beratung in Fragen der KI-Implementierung und -Ethik. Die Coaching-Fähigkeiten unterstützen die Führung von Projektteams in komplexen Umgebungen.

1. 1

   Bielefeld

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bielefeld

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Bremen

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Eschborn

   23.11.2026 · 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

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen