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KI Manager:in
Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist KeepBlue AG.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 2 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 6–12 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- Monheim am Rhein
- NÄCHSTER START
- 26.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- KI Manager:in: Weiterbildung für KI-Management, KI-Strategie und KI-Projekte
- Die Weiterbildung zum:r KI Manager:in vermittelt dir Kompetenzen für den strategischen und praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Als KI Manager:in planst und steuerst du KI-Projekte, bewertest KI-Anwendungen und Business Cases, begleitest Veränderungsprozesse und implementierst moderne KI-Lösungen verantwortungsvoll im Unternehmen.
- Dein Aufgabenbereich
- KI-Projekte planen, steuern und im Unternehmen implementieren
- Potenziale von KI-Tools, KI-Agenten und Automatisierungen bewerten
- Business Value und Einsatzmöglichkeiten von KI-Anwendungen analysieren
- Teams und Stakeholder durch KI-Transformationen und Change-Prozesse begleiten
- Künstliche Intelligenz rechtskonform nach EU AI Act und DSGVO einsetzen
- Die Weiterbildung vermittelt dir die Kompetenzen, um als KI Manager:in Künstliche Intelligenz und KI-Projekte im Unternehmen zu begleiten. Du identifizierst geeignete KI-Anwendungsfälle, bewertest neue KI-Technologien, koordinierst KI-Projekte und unterstützt deren Implementierung. Dabei verbindest du KI-Management mit Projektmanagement, Change Management, Datenkompetenz und der Bewertung des Business Value.
- Praxisbezug
- In der Weiterbildung zum:r KI Manager:in setzt du eigene praxisnahe KI-Projekte um. Du entwickelst KI-Workflows, Automatisierungen und KI-Anwendungen, bewertest deren Business Value und setzt einen eigenen MVP (Minimum Viable Product) um. So überträgst du deine Kompetenzen im KI-Management direkt auf reale Unternehmensprozesse.
- Kursinhalt1. KI-Tools & KI-Management
- Aktuelle KI-Tools und KI-Technologien kennenlernen und bewerten
- Prompting, Deep Research und generative KI einsetzen
- EU AI Act, DSGVO und KI-Ethik verstehen
- 2. KI-Projekte & Change Management
- KI-Projekte im Unternehmen implementieren
- Change Management und Stakeholder-Analysen für KI-Projekte einsetzen
- Wissen zu Künstlicher Intelligenz in Teams weitergeben
- 3. KI-Agenten & Agentic Workflows
- KI-Agenten für unterschiedliche Unternehmensprozesse einsetzen
- Agentic Workflows entwickeln und produktiv betreiben
- Business Value von KI-Projekten bewerten
- 4. Automatisierung & Chatbots
- KI-Workflows und Automatisierungen mit n8n entwickeln
- Tools und Services miteinander verbinden
- Eigene Chatbots und automatisierte KI-Lösungen umsetzen
- 5. MVP & KI-Innovation
- KI-Anwendungsfälle und Geschäftsideen analysieren
- Einen eigenen MVP entwickeln, testen und optimieren
- KI-Lösungen anhand von Nutzerfeedback weiterentwickeln
- 6. Datenkompetenz & KI-Implementierung
- Datenkompetenz für KI-Projekte aufbauen
- KI-Anwendungen und Unternehmensdaten sinnvoll zusammenführen
- KI-Projekte nachhaltig im Unternehmen etablieren
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Monheim am Rhein
28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
- 2
Online
28.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
- 3
Monheim am Rhein
26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
- 4
Online
26.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Gehalt
KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
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.
- 2
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.
- 3
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.
04 · Anbieter
KeepBlue AG: 46 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort
46 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei KeepBlue AG.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.
06 · Kurse
5.387 Kurse zum Vergleich
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