KI-Manager/​in - Transformation und Automatisierung

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Diese Weiterbildung qualifiziert Sie für den Einsatz und die Steuerung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen - praxisnah und ohne tiefe Programmierkenntnisse. Sie lernen den professionellen Umgang mit modernen KI-Tools wie ChatGPT und Claude sowie die Grundlagen KI-gestützter Automatisierung mit n8n, Claude Code und Claude Cowork. Die Weiterbildung endet mit einem TÜV Rheinland Zertifikat "Manager für angewandte KI-Transformation" und eröffnet Perspektiven als KI-Manager/in, KI-Beauftragte/r oder Schnittstelle zwischen Fachabteilung, IT und Management.
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   Die Weiterbildung ist modular aufgebaut und führt von der strategischen Einordnung bis zur praktischen Umsetzung von KI-Projekten

   Modul 1: Grundlagen und Einordnung von KI-Projekten
   Einführung in Künstliche Intelligenz und generative KI. Abgrenzung klassischer IT-Projekte von KI-Projekten. Überblick über gängige Projekt- und Datenframeworks wie Scrum, CRISP-ML und MLOps.
   Modul 2: Einsatz moderner KI-Tools im Arbeitsalltag
   Praxisorientierte Anwendung marktüblicher KI-Tools wie ChatGPT und Claude für Recherche, Analyse, Text-, Bild- und Videoerstellung. Sicherer Umgang mit KI-Assistenten, Bewertung von Qualität, Nutzen und Grenzen der Ergebnisse.
   Modul 3: KI-Automatisierung, Agents und Workflows
   Konzeption und Umsetzung KI-gestützter Automatisierungen mit Plattformen wie n8n. Einblick in agentenbasierte Arbeitsweisen, etwa mit Claude Code und Claude Cowork. Entwicklung durchgängiger Workflows, Einsatz externer Datenquellen und Schnittstellen sowie Optimierung und Skalierung von KI-Lösungen.
   Modul 4: Veränderungsmanagement und Kommunikation
   Begleitung von KI-Transformationen im Unternehmen. Entwicklung einer Change-Story, Stakeholder-Analyse, Kommunikation mit Fachabteilungen und Führungskräften sowie Umgang mit Widerständen.
   Modul 5: Rechtliche, ethische und regulatorische Anforderungen
   Datenschutz, Urheberrecht, Haftungsfragen, Governance-Modelle sowie verantwortungsvoller KI-Einsatz. Einordnung aktueller regulatorischer Anforderungen (u. a. EU AI Act) und praxisnahe Fallbeispiele.
   Modul 6: Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie
   Aufbau eines strukturierten Use-Case-Portfolios, Entwicklung einer KI-Roadmap, Definition von Kennzahlen und nachhaltige Verankerung von KI im Unternehmen.
   Modul 7: Berufliche Positionierung und Praxistransfer
   Schärfung des eigenen Berufsprofils als KI-Manager/in, Vorbereitung auf den Arbeitsmarkt, Transfer der erworbenen Kompetenzen in konkrete berufliche Einsatzfelder.
   Lernziele

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   Die Teilnehmenden sind nach Abschluss der Weiterbildung in der Lage

   Künstliche Intelligenz strategisch einzuordnen und für Unternehmen nutzbar zu machen
   KI-Use-Cases zu identifizieren, zu bewerten und umzusetzen
   moderne KI-Tools wie ChatGPT und Claude sicher und effizient im beruflichen Alltag einzusetzen
   Automatisierungen und Agenten-Workflows mit KI zu konzipieren und zu koordinieren
   rechtliche, ethische und organisatorische Anforderungen beim KI-Einsatz zu berücksichtigen
   KI-Projekte zu steuern und Veränderungsprozesse professionell zu begleiten
   Berufliche Perspektiven
   Absolventinnen und Absolventen qualifizieren sich für Tätigkeiten als KI-Manager/in, KI-Beauftragte/r, Projektleitung für KI- und Automatisierungsvorhaben oder als Schnittstelle zwischen Fachabteilungen, IT und Management. Sie übernehmen verantwortungsvolle Aufgaben bei der Einführung, Steuerung und Weiterentwicklung von KI-Lösungen in Unternehmen.

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