KI-Masterclass Marketing - Einführung

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 verbindet Grundlagen generativer Künstlicher Intelligenz mit deren fachlicher Anwendung im digitalen Marketing. Die Teilnehmenden lernen KI-gestützte Verfahren für Zielgruppenanalyse, Content-Erstellung, Bild- und Audiogenerierung, E-Mail-Marketing sowie Suchmaschinenmarketing einzuordnen und unter Beachtung rechtlicher, datenschutzbezogener und analytischer Anforderungen anzuwenden.
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   Bildungsinhalte

   Generative KI: Machine Learning, Deep Learning, KI-Arten, LLMs, proprietäre und quelloffene Modelle, vortrainierte Modelle und Datenaugmentierung
   ChatGPT: Entwicklung, Training, Versionen sowie berufliche und alltägliche Einsatzfelder
   KI-gestützte Bild- und Audiogenerierung und Einordnung aktueller Werkzeuge
   Kommerzielle Nutzung von KI, Urheberrecht, Datenschutz, EU AI Act, Automatisierung und KI-Integration
   Grundlagen der KI-Integration im Marketing und Abgrenzung generativer KI von Large Language Models
   KI-gestützte Zielgruppenidentifikation, Datenanforderungen, Personalisierung, Trenderkennung und Umgang mit Halluzinationen
   KI-gestütztes Content-Marketing: Longform- und Shortform-Texte, Grafikdesign, Bildgenerierung, Prompt-Architektur und Social-Media-Content
   KI-gestütztes E-Mail-Marketing: Commerce- und Service-Mails, Newsletter, automatisierte Mail-Pipelines und Kennzahlen
   Search Engine Marketing: SEO, SEA, Google Ads, Kampagnenstruktur und Google Analytics

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