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KI im Projekt­management und Anwendung von Large Language Models

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

  • Dieser Kurs vermittelt fachliche Grundlagen für die Planung und Steuerung von Projekten unter Einbeziehung von künstlicher Intelligenz. Teilnehmende setzen sich damit auseinander, wie Large Language Models (LLMs) und generative KI-Anwendungen methodisch in Projektstrukturen integriert werden können. Dabei verbindet der Kurs klassisches und agiles Projektmanagement mit den technologischen Anforderungen moderner IT-Landschaften.
  • KI-Strategien für Projektvorhaben entwickeln und einordnen
  • LLMs und Agent-Systeme in bestehende IT-Infrastrukturen einbinden
  • Rechtliche und ethische Vorgaben wie den AI Act berücksichtigen
  • Projektpläne, Ressourcen und Budgets systematisch steuern
  • Klassische und agile Methoden im Projektalltag anwenden
  • Change Management zur Begleitung von KI-Projekten einsetzen
  • Datenqualität und Governance für KI-Anwendungen berücksichtigen
  • Projektmanagement-Grundlagen und Methoden
  • Zu Beginn werden zentrale Grundlagen des professionellen Projektmanagements behandelt. Dazu gehören die Abgrenzung von Projekten zu Prozessen, die Entwicklung nachvollziehbarer Projektpläne sowie die Steuerung von Zeit, Budget und Ressourcen. Darüber hinaus werden Unterschiede zwischen klassischen und agilen Vorgehensweisen herausgearbeitet, um Projekte situationsbezogen und zielorientiert umzusetzen.
  • Strategischer Einsatz und Integration von KI
  • Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Einordnung von KI-Anwendungsfällen im Hinblick auf ihren fachlichen Nutzen. Vermittelt wird, wie LLMs, Copilots und Agent-Ansätze technisch in Systeme wie ERP oder CRM eingebunden werden können. Berücksichtigt werden dabei auch operative Themen wie System-Level-Prompting, Monitoring und Aspekte der Kostensteuerung.
  • Datenmanagement, Governance und Ethik
  • Für den Einsatz von KI im Projektumfeld ist die strukturierte Aufbereitung von Daten eine wesentliche Voraussetzung. Der Kurs behandelt Themen wie Data Readiness und RAG-Architekturen. Zudem werden regulatorische Rahmenbedingungen, insbesondere DSGVO und AI Act, sowie ethische Anforderungen an vertrauenswürdige KI-Systeme thematisiert.
  • Projektsteuerung und operative Umsetzung
  • Neben der Planung steht die operative Durchführung von Projekten im Mittelpunkt. Dazu zählen Risikomanagement, Stakeholderkommunikation und die Überwachung von KI-Projekten anhand von Kennzahlen (KPIs). Außerdem wird behandelt, wie der Transfer neuer Technologien in Arbeitsabläufe durch geeignetes Change Management begleitet werden kann.
  • Information zu Unterricht und Zertifikat
  • Die Inhalte werden in deutscher Sprache vermittelt und durch praxisnahe Übungen ergänzt. Nach Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Kompetenzen im Bereich KI-gestütztes IT-Projektmanagement dokumentiert.
  • Zusätzliche Inhalte
  • Fallstudien mit Bezug zu realistischen Projektsituationen
  • Methoden für iterative Projektphasen
  • Unterstützung bei der Strukturierung eines KI-Projekt-Pitches
  • Zielgruppe
  • Der Kurs richtet sich an Projektleitungen, IT-Verantwortliche sowie Fach- und Führungskräfte, die sich mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz im Projektumfeld befassen. Angesprochen sind außerdem Quereinsteigende mit technischem Grundverständnis, die eine methodische Qualifizierung im IT-Projektmanagement mit KI-Schwerpunkt suchen.

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

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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