KI-Management und Officer

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

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   Zielsetzung
2. 2
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Management von Künstlicher Intelligenz (KI). Sie befähigt Teilnehmende, KI-Systeme strategisch einzusetzen, Chancen zu erkennen und die digitale Transformation aktiv mitzugestalten. Ein Schwerpunkt liegt auf der effektiven Nutzung und Steuerung von KI-Modellen durch gezieltes Prompt Engineering sowie auf der Einhaltung regulatorischer und ethischer Rahmenbedingungen im KI-Einsatz.
3. 3

   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptmodule

   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
   EXKURS: Halluzinationen bei KI-Modellen
   EXKURS: Prompting für Bildgenerierung
   KI Officer
   Einführung in die Rolle des KI Officers
   Überblick über den EU KI Act und relevante Gesetzgebungen
   Ethische Leitlinien und Verantwortung in der KI-Entwicklung
   Risikomanagement und Compliance in KI-Anwendungen
   Datenschutz und Datensicherheit in KI-Systemen
   Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Modellen
   Implementierung von Audit- und Zertifizierungsprozessen
   Anwendungsfälle und Best Practices aus der Praxis
   Dokumentation und Berichterstattung in KI-Projekten
   Stakeholder-Management und Kommunikation im KI-Umfeld
   Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme für KI
   Change Management und Implementierungsstrategien
   Bewertung von KI-Systemen: Metriken und Performance-Analyse
   Zukunftsperspektiven und kontinuierliche Weiterentwicklung im KI-Management
   Bedeutung von kritischem Denken im KI-Management
   Werkzeuge für kritisches Denken im KI-Kontext
   Lernziele

4. 4

   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Sprachmodellen zu verstehen.
   Effektive Prompts für KI-Systeme zu entwickeln und zu optimieren.
   KI als strategisches Werkzeug im Unternehmen einzusetzen.
   Regulatorische Anforderungen, insbesondere den EU KI Act, zu verstehen und anzuwenden.
   Ethische Grundsätze und Verantwortlichkeiten im KI-Umfeld zu berücksichtigen.
   Risiken im KI-Einsatz zu identifizieren und zu managen.
   Datenschutz- und Sicherheitsaspekte bei KI-Anwendungen zu gewährleisten.
   Prozesse für Transparenz, Auditierung und Zertifizierung von KI-Systemen zu implementieren.
   KI-Projekte zu dokumentieren und Stakeholder effektiv zu managen.
   Strategien für die Implementierung und Weiterentwicklung von KI im Unternehmen zu entwickeln.
   Kritisches Denken im Umgang mit KI-Technologien anzuwenden.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Bereich KI-Management, KI-Strategie und KI-Compliance. Absolventen können beispielsweise als KI Officer, KI-Manager oder in Projektleitungsfunktionen im IT- und Digitalisierungsbereich tätig werden. Die Inhalte sind relevant für Rollen, die sich mit der Implementierung, Steuerung und strategischen Nutzung von KI-Systemen in Unternehmen befassen.

1. 1

   Berlin

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Bremen

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Dortmund

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Bielefeld

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Eschborn

   26.10.2026 · 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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