KI-Management und Strategieconsulting

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 und Fähigkeiten zur strategischen Integration und Steuerung von künstlicher Intelligenz (KI) in betriebliche Abläufe und zur Entwicklung von KI-basierten Geschäftslösungen. Die Teilnehmenden erwerben die Kompetenz, KI-Technologien zu managen, zu skalieren und deren Potenzial für Unternehmen zu identifizieren und nutzbar zu machen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptkurse mit folgenden thematischen Schwerpunkten

   KI Manager:in
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und verschiedener KI-Modelle
   Generative KI-Anwendungen in den Bereichen Sprache, Bild und Sound
   Praktische Anwendungen und Integration von KI im Arbeitsalltag
   Vergleich von Open-Source- und proprietären KI-Lösungen
   Planung und Umsetzung von KI-Projekten
   Sicherheitsaspekte und ethische Fragestellungen im Umgang mit KI
   Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt (Future of Work)
   Grundlagen und Werkzeuge des kritischen Denkens im KI-Kontext
   Exkurse zu spezifischen KI-Anwendungsbereichen wie Bild-, Video- und Sound-KI, Blockchain
   KI Consultant (v2.0)
   Grundlagen des KI Consulting und der Unternehmensanalyse zur KI-Readyness
   Identifikation von KI-Potenzialen in Unternehmen
   Konzeption von KI-Pilotprojekten
   Aufbau von Datenstrategien und Infrastrukturen für KI
   Change Management und Schulungsmaßnahmen im KI-Kontext
   Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Implementierungen
   Exkurse zu spezifischen Tools und Plattformen wie Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen und Self-hosted interne KI-Anwendungen
   Vorbereitung von Managementpräsentationen
   Überblick über KI in deutschen Unternehmen: Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Modelle zu verstehen.
   KI-Technologien im Sinne eines Managements zu steuern und zu skalieren.
   Anwendungsfälle für KI im betrieblichen Umfeld zu identifizieren und zu bewerten.
   KI-Projekte zu planen, zu konzipieren und umzusetzen.
   Die Auswirkungen von KI auf Arbeitsstrukturen und -prozesse zu analysieren.
   Unternehmen hinsichtlich ihrer KI-Readyness zu analysieren und Potenziale aufzudecken.
   Strategien für den Einsatz von KI und die notwendige Infrastruktur zu entwickeln.
   Change-Management-Prozesse bei der Einführung von KI zu begleiten.
   Erfolgskriterien für KI-Projekte zu definieren und deren Einhaltung zu messen.
   Kritische Denkansätze im Kontext von KI-Anwendungen anzuwenden.
   Sicherheits- und ethische Aspekte bei der KI-Nutzung zu berücksichtigen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Management, in der Beratung und in der Projektleitung von KI-Initiativen. Mögliche Einsatzfelder umfassen die strategische Planung, Implementierung und Steuerung von KI-Lösungen in verschiedenen Branchen, die Analyse von Geschäftsprozessen im Hinblick auf KI-Potenziale sowie die Beratung von Unternehmen bei der Einführung und Skalierung von KI-Technologien. Die Weiterbildung richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die KI-Vorhaben in Organisationen verantworten oder mitgestalten.

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   Berlin

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   28.09.2026 · 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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