KI-Management und Texterstellung

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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   KI-Manager:in und Marketing: Texterstellung mit KI
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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten im Management von Künstlicher Intelligenz (KI) sowie in der Anwendung von KI-gestützten Werkzeugen zur Texterstellung im Marketing. Der Fokus liegt auf der Integration von KI in den Arbeitsalltag, der Steuerung von KI-Modellen und der Erstellung von Marketingtexten zur Erreichung spezifischer Kommunikationsziele.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptbereiche

   KI-Manager: in*
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und verschiedener KI-Modelle
   Anwendungen generativer KI in den Bereichen Sprache, Bild und Sound
   Praktische Integration von KI-Werkzeugen in den 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 Anwendung von kritischem Denken im KI-Kontext
   Einführung in Blockchain-Technologie
   Vertiefung der Arbeit mit Bild-, Video- und Sound-KI
   Marketing: Texterstellung mit KI*
   Grundlagen und Nutzen von KI-gestützter Texterstellung
   Strukturierung von Texten unter Berücksichtigung von Ziel und Zielgruppe
   Erstellung von Rohtexten durch Prompting und Tool-Setup
   Entwicklung von Longform- und Deep-Content-Texten
   Anwendung von Conversion- und Lifecycle-Copywriting-Techniken
   Erstellung von Shortform- und Kampagnen-Texten
   Optimierung der Sichtbarkeit von Texten (SEO, AEO)
   Sicherstellung von Markenstimme und Stil-Konsistenz
   Testing und Performance-Messung von Texten
   Automatisierung von Arbeitsabläufen im Content-Bereich
   Multichannel-Repurposing und Lokalisierung von Texten
   Aktuelle Trends und Ausblick im Bereich KI-gestützter Textsysteme
   Lernziele

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   Nach Abschluss dieser Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und anzuwenden.
   KI-Modelle für den Arbeitsalltag auszuwählen und zu steuern.
   KI-Projekte zu planen und umzusetzen.
   Sicherheits- und ethische Aspekte im KI-Einsatz zu berücksichtigen.
   KI-Werkzeuge zur Erstellung von Marketingtexten zu nutzen.
   Texte zu entwickeln, die spezifische Kommunikationsziele erfüllen.
   Die Performance von Texten zu analysieren und zu optimieren.
   Arbeitsabläufe im Content-Bereich zu automatisieren.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management, in der Softwareentwicklung, im Marketing und in der Content-Erstellung. Sie befähigen zur Übernahme von Aufgaben in der Implementierung, Steuerung und Optimierung von KI-Systemen sowie in der Entwicklung und Distribution von KI-gestützten Marketinginhalten.

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · 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