KI-Management: Prompt Engineering und Compliance und Governance

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 Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Management von Künstlicher Intelligenz (KI). Sie adressiert die strategische Steuerung von KI-Systemen, die Entwicklung effektiver Eingabeaufforderungen (Prompts) für Sprachmodelle sowie die Einhaltung von Compliance- und Governance-Richtlinien im KI-Einsatz.
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   Inhalte
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   Die Maßnahme setzt sich aus zwei Kursen zusammen

   KI-Management: Prompt Engineering*
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Sprachmodelle
   Einführung in KI-Management und Prompt Engineering
   Aufbau effektiver Prompts: Struktur und Sprachwahl
   Zieldefinition und Aufgabenstellung im Prompt Engineering
   Techniken der Kontextualisierung und Detaillierung
   Umgang mit KI-Halluzinationen
   Bildgenerierung mittels Prompts
   KI Management: Compliance and Governance*
   Grundlagen der KI-Governance und Compliance
   Leitprinzipien für den verantwortungsvollen KI-Einsatz
   Regulatorische Anforderungen und Normen
   Risikoanalyse und Risikomanagement bei KI-Systemen
   Aufbau eines Compliance-Management-Systems für KI
   Governance-Strukturen für den sicheren KI-Betrieb
   Datenmanagement und Datensicherheit im KI-Umfeld
   Technische Compliance-Kontrollen für KI-Anwendungen
   Management von Lieferanten und externen Partnern
   Automatisierung und Lebenszyklusmanagement von KI-Systemen
   Audits und interne Kontrollen von KI-Systemen
   Qualifikation und Kompetenzaufbau für den KI-Einsatz
   Krisenmanagement und Notfallplanung bei KI-Vorfällen
   Nachhaltigkeit und ökologische Verantwortung im KI-Bereich
   Trends und Zukunftsperspektiven im Bereich KI-Compliance
   Context Engineering als Schlüsselfaktor für KI-Compliance
   Verankerung von KI-Compliance in der Unternehmensstrategie
   Lessons Learned und praktische Umsetzung
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Sprachmodelle zu verstehen.
   Effektive Prompts für KI-Systeme zu entwickeln und zu optimieren.
   KI-Systeme im Hinblick auf regulatorische Anforderungen und Governance-Prinzipien zu steuern.
   Risiken im KI-Einsatz zu identifizieren und Managementstrategien zu entwickeln.
   Compliance-Management-Systeme für KI-Anwendungen zu konzipieren und zu implementieren.
   Die Einhaltung von Standards und Normen im KI-Betrieb sicherzustellen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind für Fach- und Führungskräfte in den Bereichen IT-Management, Projektleitung, Datenanalyse und Unternehmensführung relevant. Tätigkeitsfelder umfassen die strategische Planung, Implementierung und Überwachung von KI-Systemen unter Berücksichtigung rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen. Die Inhalte unterstützen Anwender bei der verantwortungsvollen Integration und Verwaltung von KI-Technologien in Unternehmen.

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   Berlin

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   12.10.2026 · 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.

Themen

Arbeitsmarkt

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