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KI-Manager- ohne Vorkenntnisse
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Hilker Consulting GmbH KI-Akademie Dr. Claudia Hilker.
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01 · Der Kurs
Der Kurs hat 1 Termin
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Online
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Virtuelles Klassenzimmer
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- KI-Manager (HC): Kursinhalte mit 8 Modulen
- Modul 1 - Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (40 Std.)
- Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze
- Technologische Architekturen und Funktionsweise von Large Language Models (LLMs)
- Einsatzpotenziale und Grenzen aktueller KI-Technologien im Unternehmenseinsatz
- Modul 2 - Generative KI, Tool-Stack und Advanced Prompting (40 Std.)
- Führende Modell-Ökosysteme im Business-Vergleich (ChatGPT, Claude von Anthropic)
- Professionelles Prompt Engineering, Prompt-Chaining und System Prompts
- Erstellung KI-Assistenten und KI-Skills (z. B. Claude Projects / Artifacts)
- Multimodale Anwendungen: Text-, Bild- und Datenverarbeitung in der Praxis
- Modul 3 - Strategische Entwicklung und Automatisierung von KI-Projekten (40 Std.)
- Konzeption von KI-Strategien, Use-Case-Identifikation und Wirtschaftlichkeitsanalyse
- Grundlagen agentischer Systeme: Autonome KI-Agenten vs. lineare Workflows
- No-Code- und Low-Code-Automatisierung: Vernetzung von KI-Modellen mit Make
- Roadmap, Ressourcenplanung und Rollout von Pilotprojekten
- Modul 4 - Datengesteuerte Entscheidungsfindung und Agentic Workflows (40 Std.)
- Datenaufbereitung, Datenqualität und KI-gestützte Datenanalyse
- Prozess- und Geschäftsmodelloptimierung durch vernetzte Agenten-Systeme
- Automatisierte Workflows zur Datenextraktion, Berichtserstellung Entscheidungen
- Modul 5 - Fallstudien und Best Practices aus der Praxis (40 Std.)
- Analyse erfolgreicher KI- und Automatisierungsprojekte in Vorreiterunternehmen
- Best Practices für Agenten-Architekturen und Tool-Integrationen
- Praxis-Workshops: Konzeption und Modellierung unternehmensnaher Anwendungsfälle
- Modul 6 - Ethik, Recht und Compliance (40 Std.)
- EU AI Act: Risikoklassen, Dokumentations- und Transparenzpflichten
- Datenschutz (DSGVO), Urheberrecht und sichere Datenverarbeitung bei Cloud- und API-Tools
- Governance-Frameworks und Richtlinien für den verantwortungsvollen KI-Einsatz im Betrieb
- Modul 7 - Praxisprojekt: Autonome KI-Lösungen & Management (40 Std.)
- Eigenständige Entwicklung eines ganzheitlichen KI-Projekts (z. B. Konzeption und Prototyping eines automatisierten Workflows mit Make / Claude)
- Iterative Verfeinerung durch Dozenten-Feedback und Peer-Reviews
- Dokumentation der Implementierungsschritte und Business-Impact-Bewertung
- Modul 8 - Abschlussprüfung inkl. Vorbereitung (40 Std.)
- Vorbereitung auf die Zertifizierung und Repetitorium der Kerninhalte
- Fachprüfung (Multiple-Choice, offene Transferfragen)
- Präsentation eigenen Praxisprojekts mit Feedback
- Coaching zur Karriere als KI-Fach- und Führungskraft
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
Online
Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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
1 Kurs mit aktuellem Termin, online ohne festen Ort
1 Kurs mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer.
Die Kurse laufen online, ohne festen Ort.
Themen
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
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
5.387 Kurse zum Vergleich.
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Häufige Fragen
3 Fragen, kurz beantwortet
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