KI-Management, PRINCE2 Agile Practitioner und Projekt­management

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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   Diese Weiterbildungsmaßnahme kombiniert Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) mit etablierten Methoden des Projektmanagements. Sie vermittelt die Fähigkeit, KI-Technologien strategisch im Projektmanagement einzusetzen und Projekte unter Berücksichtigung agiler Prinzipien zu steuern. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von KI-Tools und -Methoden zur Optimierung von Projektentscheidungen und -abläufen sowie auf der Implementierung und Steuerung von KI-Projekten.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Es erfolgt eine Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren spezifische Anwendungen im Projektmanagement. Die Inhalte umfassen den Umgang mit Foundation Models und Open-Source KI-Tools, die Integration von KI in den Projektalltag sowie die Implementierung von KI-Projekten. Des Weiteren werden ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI thematisiert. Die Evaluation von KI-Lösungen und die Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, sind ebenfalls Teil des Moduls. Ein Exkurs bietet vertiefende Einblicke in das Projektmanagement und die Arbeit mit ChatGPT.
   PRINCE2 Agile Practitioner (Version 2)*
   Dieses Modul vertieft die Kenntnisse in PRINCE2 Agile, mit einem Fokus auf die Anwendung der Theorie auf komplexe Projekte. Es werden die sieben Grundprinzipien, Practices und Prozesse von PRINCE2 sowie das Tailoring von PRINCE2 an agile Umgebungen behandelt. Die Inhalte konzentrieren sich auf die praktische Bewältigung von Herausforderungen in Projektphasen, wie z. B. die Bewertung der Landschaft, die Initiierung, das Management von Risiken und Qualität sowie die Rechtfertigung des Projektansatzes. Die Einführung in PRINCE2 Agile Managementprodukte und die konsequente Anwendung von PRINCE2 in Projekten sind weitere Schwerpunkte. Übungen, Fallstudien und Prüfungsvorbereitung sind integriert.
   KI Manager:in*
   Das Modul vermittelt Kenntnisse zur Integration und Steuerung von Künstlicher Intelligenz im Arbeitsalltag, analog zum Management von Mitarbeitern. Es werden Grundlagen der KI und verschiedene Modelle behandelt, um diese Technologien als KI-Manager:in erfolgreich zu managen und zu skalieren. Inhalte umfassen generative KI (Sprache, Bild, Sound), KI-Anwendungen im Arbeitsalltag, Open-Source vs. proprietäre KI-Lösungen sowie die Planung und Umsetzung von KI-Projekten. Sicherheit und Ethik in der KI, die Veränderungen durch KI am Arbeitsplatz sowie Werkzeuge für kritisches Denken im KI-Kontext werden ebenfalls behandelt. Ein Exkurs zu Blockchain ist vorgesehen.
   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 -Methoden zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -prozessen einzusetzen.
   PRINCE2 Agile Prinzipien und Praktiken auf komplexe Projekte anzuwenden und flexibel anzupassen.
   KI-Projekte zu planen, zu implementieren und zu steuern.
   Ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Kritisch denkende Ansätze im KI-Management anzuwenden.
   Die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt zu analysieren.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in der Projektleitung und im Projektmanagement, insbesondere in Projekten, die den Einsatz von Künstlicher Intelligenz beinhalten. Absolvent:innen können Positionen im IT-Management und in der strategischen Implementierung von KI-Lösungen übernehmen. Die Kenntnisse in PRINCE2 Agile Practitioner sind für Rollen im agilen Projektmanagement relevant. Die Qualifikation als KI-Manager:in eröffnet Möglichkeiten in der Steuerung und Skalierung von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen.

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   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bielefeld

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Eschborn

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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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