KI im Projekt­management und Arbeitsalltag

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   KI im agilen Projektmanagement und Arbeitsalltag
2. 2
   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendungsmöglichkeiten im agilen Projektmanagement sowie im alltäglichen Arbeitsumfeld. Sie beleuchtet die Integration von KI-Technologien zur Steigerung der Effizienz, zur Automatisierung von Prozessen und zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen in agilen Strukturen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptbereiche

   KI im agilen Projektmanagement
   Einführung in KI und agiles Projektmanagement
   Agile Prinzipien und Methoden
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
   Schnittstellen zwischen KI und agilem Projektmanagement
   Datenmanagement und Datenqualität in KI-Projekten
   Einsatz von KI zur Automatisierung in agilen Projekten
   KI-Tools und Technologien im agilen Teamkontext
   Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen
   Change Management und Akzeptanzförderung von KI im Team
   Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen
   KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle
   Best Practices und Erfolgsfaktoren im KI-gestützten agilen Projektmanagement
   Cyber Security im Kontext von KI-Systemen
   KI im Arbeitsalltag
   Einführung in KI im Arbeitsalltag
   Technologische Konzepte und Anwendungsarchitekturen
   Daten als Basis der KI - Datenqualität und -management
   Rechtliche Rahmenbedingungen und der AI Act
   Einsatzmöglichkeiten von KI im Arbeitsalltag
   KI-Tools und Softwarelösungen im Überblick
   Projektmanagement mit KI unterstützen
   Change Management und organisatorischer Wandel durch KI
   Implementierungsstrategien für KI-Projekte
   Risiken, Herausforderungen und ethische Aspekte
   Zukunftstrends und kontinuierliche Weiterentwicklung in KI
   Lernziele

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   Nach Abschluss dieser Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen von KI und deren Relevanz für agiles Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Anwendungen zur Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung im agilen Umfeld zu identifizieren und zu planen.
   KI-Tools und Technologien für den Einsatz in agilen Teams auszuwählen und zu implementieren.
   Datenmanagement und ethische Aspekte im Kontext von KI-Projekten zu berücksichtigen.
   KI-gestützte Entscheidungsprozesse und Prognosen zu nutzen.
   Die Potenziale von KI zur Transformation des Arbeitsalltags zu erkennen und zu nutzen.
   Rechtliche Rahmenbedingungen und Risiken im Umgang mit KI zu bewerten.
   Strategien für die Implementierung von KI im Unternehmen zu entwickeln.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Fach- und Führungskräfte in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management, Softwareentwicklung und Prozessoptimierung. Sie befähigen zur strategischen Planung und Umsetzung von KI-Initiativen zur Steigerung der Projekt- und Arbeitsplatzproduktivität. Die Inhalte unterstützen Tätigkeiten, die sich mit der Einführung und dem Management von KI-Systemen in Organisationen befassen.

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   Berlin

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

2. 2

   Bielefeld

   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

   Eschborn

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

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   Bremen

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 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.

Themen

Arbeitsmarkt

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