KI Manager / Projektmanager Digitalisierung

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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   Die Weiterbildung "Fachexperte/in Generative KI" vermittelt stark gefragte Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz und Digitalisierung, die u.a. auf Aufgaben als KI Manager, KI Trainer, Projektmanager/in Digitalisierung / KI oder AI Transformation Manager vorbereiten. Sie befähigt dazu, KI- und Digitalisierungsprojekte professionell zu steuern, den Aufbau belastbarer KI-Strukturen in Unternehmen mitzugestalten, Mitarbeitende im sicheren und produktiven Einsatz von KI-Tools zu qualifizieren und als verbindende Schnittstelle zwischen IT und Fachbereichen zu wirken.
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   Vermittelte Inhalte

   Modul 1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
   Onboarding, Technikeinweisungen, Definitionen
   Selbsteinschätzung & individuelle Lernzielbestimmung
   Einführung in generative KI und Sprachmodelle, Funktionsweise von KI (z.B. maschinelles Lernen/Machine Learning, wichtige Algorithmen, Big-Data-Analyse, Grundlagen Neuronaler Netze, Training, Inferenz, Modellarchitektur)
   Prompting-Techniken und Prompts für spezialisierte Aufgabenstellungen, Erstellen von Prompts mit verschiedenen KI-Tools, Anlage einer Promptbibliothek für die eigene Branche
   Aufgabenfelder im Bereich KI (z.B. auch Data Scientist und Management), Jobszenarien und Übungen mit verschiedenen aktuellen KI-Tools
   Modul 2: Verantwortungsvoller Einsatz von KI - Datenschutz, Datensicherheit und Ethik + Rechtliches
   Die KI-Verordnung der EU (AI Act) - Stand und Ausblick
   Grundlagen der Datensicherheit bei der Arbeit mit KI-Tools
   Haftungsfragen
   Ethische Prinzipien, Datenqualität und Bias
   KI-Kontrollschleifen (z.B. durch Menschen)
   Modul 3: KI in der Praxis: NLP & Computer Vision
   Natural Language Processing (NLP): Chatbots, Textanalyse - Computer Vision (CV): Bild- und Objekterkennung
   Vertiefung Generative KI (z.B. GPT)
   Praktische Tools und Plattformen im Überblick
   Zahlreiche praktische Use Cases, z.B. Text- und Präsentationserstellung, Meetingoptimierung, Reporting, Bild- und Videoerstellung
   KI-Chatbots, KI-Automatisierung, KI-Agenten, KI & Voice
   Fallstudie
   Modul 4: KI und Datenanalyse
   Verarbeitung und Bearbeitung unterschiedlicher Datenformate
   KI & Tabellenkalkulation (z.B. MS Excel)
   KI-Tools und mathematische Berechnungen
   KI-gestützte Analysen: Datenauswertung und Trendanalysen
   Modul 5: KI-Projektmanagement (Agil/Scrum)
   Besonderheiten von KI-Projekten - Agile Methoden (Scrum, Kanban) adaptiert für KI-Projekte
   Erstellen von Meilensteinplänen
   Rollen im KI-Team (KI-Prompter, KI-Engineer, Data Scientist etc.)
   Anforderungsmanagement und Stakeholder-Kommunikation
   Wichtige Aufgaben im Projektmanagement und wie KI dort unterstützen kann
   Praxisprojektszenario / Fallstudie
   Modul 6: KI-Strategie & Management
   Entwicklung von unternehmensspezifischen KI-Strategien
   Identifikation und Priorisierung von Anwendungsfällen (Use Cases)
   Überprüfen der technischen Machbarkeit
   Schnittstellenkommunikation mit IT-Abteilungen
   Erstellen und Prüfen von Schulungsunterlagen
   Erstellung von Business Cases - Implementierung im Unternehmen, Change Management
   Ergebnismessung von KI-Projekten (Performance Review)
   Überblick über Rollen im Jobfeld KI
   Überblick KI-Communities und Practice-Groups
   KI-Zukunftsszenarien
   Finaler Check Bewerbungsprozess der Teilnehmer: Check der Bewerbungsunterlagen und Bewerbungstraining
   Abschlussprojekt
   Praktische Anwendung des Gelernten
   Selbstständige Bearbeitung einer Projektarbeit (Konzeption eines KI-Projekts)
   Themenfindung, Konzeption, Business Case, Projektplan - Begleitendes Coaching (synchron) durch den Dozenten - Erstellung der Projektdokumentation
   Vorbereitung der Abschlusspräsentation

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