KI-Integration und digitale Tools im agilen Projekt­management

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   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 Kenntnisse im agilen Projektmanagement unter Anwendung spezifischer Softwaretools sowie im Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Optimierung agiler Prozesse.
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   Inhalte
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   Der erste Teil der Weiterbildung fokussiert auf die praktische Anwendung agiler Projektmanagement-Software. Inhalte umfassen die Vorstellung und Nutzung von Trello, Microsoft Planner und Jira. Ein Fallbeispiel dient zur Veranschaulichung der Anwendungsmöglichkeiten.
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   Der zweite Teil behandelt die Integration von KI in das agile Projektmanagement. Anhand von Fallbeispielen werden die Schnittstellen zwischen KI und agilen Methoden erläutert. Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz sowie deren Anwendung zur Automatisierung agiler Prozesse werden dargestellt. Themen wie Datenmanagement, KI-Tools und Technologien im agilen Teamkontext, Planung und Implementierung von KI-Projekten sowie Change Management und Akzeptanzförderung von KI werden behandelt. Des Weiteren werden Risikomanagement, ethische Aspekte, KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle sowie Cyber Security im Kontext von KI-Systemen thematisiert. Best Practices und Erfolgsfaktoren im KI-gestützten agilen Projektmanagement runden den Inhalt ab.
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   Lernziele
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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind Teilnehmende in der Lage

   Agile Projektmanagement-Software wie Trello, Microsoft Planner und Jira anzuwenden.
   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz zu verstehen.
   Schnittstellen zwischen KI und agilen Projektmanagementmethoden zu identifizieren.
   KI-Tools und Technologien zur Unterstützung agiler Teams einzusetzen.
   KI-gestützte Automatisierungspotenziale in agilen Projekten zu erkennen.
   KI-Projekte in agilen Strukturen zu planen und zu implementieren.
   Change Management und Akzeptanzförderung für KI-Anwendungen zu gestalten.
   Risiken und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen zu bewerten.
   KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle zu nutzen.
   Best Practices für KI-gestütztes agiles Projektmanagement anzuwenden.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, insbesondere in agilen Umgebungen. Die Kenntnisse im Bereich KI eröffnen Anwendungsmöglichkeiten in der Prozessoptimierung und strategischen Weiterentwicklung von Projekten.

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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 · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

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

4. 4

   Bielefeld

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

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   Bremen

   07.12.2026 · 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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen