KI Management

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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   This AI Manager bootcamp with AI focus is available also in English.
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   Alle Inhalte der KI Manager Weiterbildung im Überblick

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz & Artificial Intelligence
   Einführung in die Grundlagen von KI, Artificial Intelligence und modernen intelligenten Systemen
   Verständnis der Funktionsweise von Large Language Models (LLMs), generativer KI und aktueller AI-Technologien
   Einordnung zentraler Einsatzbereiche von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen und Organisationen
   Bewertung von Chancen, Herausforderungen und Grenzen moderner KI-Anwendungen für das KI Management
   Datenkompetenz & KI-gestützte Entscheidungsprozesse
   Verständnis der Bedeutung hochwertiger Daten für erfolgreiche KI-Projekte und AI-Anwendungen
   Aufbereitung, Analyse und Strukturierung von Daten für KI-gestützte Geschäftsprozesse
   Visualisierung und Interpretation datenbasierter Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen
   Entwicklung analytischer Kompetenzen für den professionellen Einsatz von Künstlicher Intelligenz
   Generative KI für Content, Kommunikation & Produktivität
   Anwendung moderner KI-Tools zur Erstellung von Texten, Bildern, Präsentationen sowie Audio- und Videoinhalten
   Auswahl geeigneter AI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche im Unternehmensalltag
   Optimierung und Qualitätssicherung KI-generierter Inhalte
   Entwicklung effizienter Workflows mit generativer KI zur Steigerung von Produktivität und Effizienz
   Prompt Engineering & Large Language Models
   Entwicklung strukturierter Prompts für unterschiedliche KI-Systeme und AI-Anwendungen
   Anwendung moderner Prompting-Methoden zur Verbesserung von Qualität und Reproduzierbarkeit
   Professioneller Einsatz von ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini und weiteren Large Language Models
   Optimierung von KI-Ausgaben für Analyse-, Automatisierungs- und Kreativaufgaben
   KI-Automatisierung & Prozessmanagement
   Automatisierung wiederkehrender Geschäftsprozesse mithilfe moderner KI-Technologien
   Praxisorientierter Einsatz von No-Code- und Low-Code-Plattformen sowie AI-gestützten Automatisierungslösungen
   Entwicklung effizienter End-to-End-Workflows für Unternehmen und Organisationen
   Verknüpfung von KI, Automatisierung und digitalem Prozessmanagement zur nachhaltigen Effizienzsteigerung
   KI Management, Governance & Compliance
   Einführung in KI Management und den strategischen Einsatz von Artificial Intelligence im Unternehmenskontext
   Grundlagen zu Datenschutz, Urheberrecht, Governance und regulatorischen Anforderungen wie dem EU AI Act
   Bewertung ethischer Fragestellungen und Risiken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz
   Entwicklung verantwortungsvoller Strategien für die Einführung und Steuerung moderner KI-Systeme
   KI-Strategie, Innovation & AI Leadership
   Entwicklung langfristiger KI-Strategien zur Integration von Artificial Intelligence in bestehende Geschäftsmodelle
   Identifikation von Innovationspotenzialen und neuen Anwendungsfeldern für KI in Unternehmen
   Planung und Umsetzung praxisnaher AI-Projekte anhand realer Business-Szenarien
   Professionelle Präsentation einer ganzheitlichen KI-Lösung - von der Strategie bis zur erfolgreichen Implementierung

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   Köln

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   Köln

   Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   Berlin

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   Berlin

   Blended Learning · Teilzeit · 6–12 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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen