KI im Projekt­management: Grundlagen

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   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 Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) mit Fokus auf Projektmanagement, die Anwendung von Konversations-KI und die strategische Rolle eines KI Officers. Die Inhalte umfassen technologische Grundlagen, methodische Ansätze zur Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Rahmenbedingungen. Ziel ist die Befähigung zur effektiven Nutzung und Steuerung von KI-Anwendungen in verschiedenen Projekt- und Managementkontexten.
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   Die Weiterbildung gliedert sich in folgende thematische Bereiche

   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
   KI-Anwendungen im Projektmanagement
   Foundation Models und Open Source KI-Tools
   KI im Projektalltag
   Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation und Führung
   Soft Skills für KI-Projekte: Veränderungsmanagement
   Abschlussaufgabe und Ressourcensammlung
   Exkurs: Projektmanagement
   Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT
   Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI
   ChatGPT Experte
   Einblick in die Welt der künstlichen Intelligenz
   Grundlagen der generativen KI
   Weitere Funktionen in ChatGPT und alternative LLMs
   Sicherheit im Umgang mit ChatGPT
   Anwendungsszenarien von ChatGPT
   KI Officer
   Einführung in die Rolle des KI Officers
   Überblick über den EU KI Act und relevante Gesetzgebungen
   Ethische Leitlinien und Verantwortung in der KI-Entwicklung
   Risikomanagement und Compliance in KI-Anwendungen
   Datenschutz und Datensicherheit in KI-Systemen
   Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Modellen
   Implementierung von Audit- und Zertifizierungsprozessen
   Anwendungsfälle und Best Practices aus der Praxis
   Dokumentation und Berichterstattung in KI-Projekten
   Stakeholder-Management und Kommunikation im KI-Umfeld
   Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme für KI
   Change Management und Implementierungsstrategien
   Bewertung von KI-Systemen: Metriken und Performance-Analyse
   Zukunftsperspektiven und kontinuierliche Weiterentwicklung im KI-Management
   Kritisches Denken im KI-Management und Werkzeuge dafür
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und Foundation Models für Projektmanagementaufgaben einzusetzen.
   Die Implementierung und Evaluation von KI-Projekten zu planen und durchzuführen.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte bei der KI-Nutzung zu berücksichtigen.
   ChatGPT und generative KI für verschiedene Kommunikations- und Anwendungsszenarien zu nutzen.
   Die Rolle und Verantwortlichkeiten eines KI Officers zu verstehen und auszufüllen.
   Relevante Gesetzgebungen wie den EU KI Act anzuwenden.
   Risikomanagement und Compliance für KI-Anwendungen zu etablieren.
   Datenschutz und Datensicherheit in KI-Systemen zu gewährleisten.
   Audit-, Zertifizierungs- und Reportingprozesse für KI-Systeme zu implementieren.
   Change Management und Stakeholder-Kommunikation im KI-Umfeld zu gestalten.
   KI-Systeme anhand von Metriken zu bewerten und ihre Performance zu analysieren.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen eröffnen Tätigkeitsfelder in den Bereichen Projektleitung, IT-Management, Softwareentwicklung, Datenanalyse und strategische KI-Beratung. Absolvent:innen können Positionen als KI Officer, Projektmanager:in für KI-Projekte, KI-Berater:in oder in Rollen übernehmen, die die Integration und Verwaltung von KI-Lösungen in Unternehmen erfordern. Die Inhalte sind relevant für Berufsfelder, die sich mit der strategischen und operativen Anwendung von KI beschäftigen.
   Zusammenfassung
   Die Weiterbildung vermittelt praxisorientierte Kenntnisse und methodische Fähigkeiten im Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Sie adressiert sowohl die operative Anwendung von KI im Projektmanagement und im Umgang mit Tools wie ChatGPT als auch die strategische Steuerung und das Management von KI-Projekten aus der Perspektive eines KI Officers. Die Inhalte decken technologische, methodische, ethische und rechtliche Aspekte ab und bereiten auf die Übernahme von Verantwortung im KI-Umfeld vor.

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   Berlin

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   26.10.2026 · 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

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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.

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Arbeitsmarkt

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