KI-Manager und Master

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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   KI Manager:in und KI Master
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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Management und der strategischen Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI). Sie befähigt Teilnehmende, KI-Technologien zu verstehen, zu steuern und in Geschäftsprozesse zu integrieren. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung, der Planung von KI-Projekten sowie der Berücksichtigung ethischer und sicherheitsrelevanter Aspekte.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in die Module "KI Manager:in" und "KI Master".
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   KI Manager:in:*
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   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI)
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   Generative KI: Sprach-, Bild- und Soundmodelle
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   Anwendungen und Beispiele von KI im Arbeitsalltag
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    Vergleich von Open-Source und proprietären KI-Lösungen
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    Arbeit mit Bild-, Video- und Sound-KI
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    Planung und Umsetzung von KI-Projekten
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    Sicherheits- und ethische Aspekte im Umgang mit KI
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    Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt (Future of Work)
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    Kritisches Denken im KI-Kontext, Werkzeuge und Methoden
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    Exkurse zu Blockchain und weiteren KI-Anwendungsbereichen
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    KI Master:*
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    Grundlagen des klassischen Maschinellen Lernens
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    Neuronale Netze und Deep Learning
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    Funktionsweise generativer KI
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    Strategische Auswahl und Anwendung von KI-Lösungen
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    Gestaltung von KI-First Strategien
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    Planung und Umsetzung KI-gestützter Prozessoptimierung
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    Konfigurierung von KI-Assistenten und Agenten-Systemen
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    Integration von KI in bestehende Prozesse
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    Strategisches KI-Marketing
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    Cyber Security im Kontext von KI-Systemen
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    Ethik, Recht und Verantwortung in der KI-Entwicklung
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    Branchenspezifische Anwendungen und Zusatzwissen
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    Praxisprojekte zur Entwicklung eigener KI-Systeme oder Prototypen
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    Lernziele
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    Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

    Grundlagen und Funktionsweisen verschiedener KI-Technologien zu erklären.
    KI-Systeme im Sinne eines Managements zu steuern und zu skalieren.
    KI-Anwendungen im Arbeitsalltag zu identifizieren und zu integrieren.
    KI-Projekte zu planen, umzusetzen und zu evaluieren.
    Ethische, rechtliche und sicherheitsrelevante Aspekte bei der KI-Nutzung zu berücksichtigen.
    Umfassende KI-Strategien zu entwickeln und KI-gestützte Prozessoptimierungen zu planen.
    KI-Systeme zu konfigurieren und in bestehende Prozesse zu implementieren.
    Prototypen von KI-Systemen zu entwickeln.
    Berufsperspektiven
    Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Bereich KI-Management, Projektleitung im KI-Umfeld, IT-Strategieentwicklung und Prozessoptimierung. Absolventen können Aufgaben in der Konzeption, Implementierung und Verwaltung von KI-Lösungen übernehmen und beratende Funktionen im KI-Kontext ausüben. Die Inhalte sind relevant für Rollen, die sich mit der strategischen und operativen Einführung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen befassen.

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   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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

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