KI-Officer und Automatisierung in der Praxis

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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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung. Sie beleuchtet die strategische Bedeutung von KI als Werkzeug zur Effizienzsteigerung und Innovationsförderung. Die Teilnehmenden erwerben Kompetenzen zur Implementierung und zum Management von KI-Systemen sowie zur Einhaltung relevanter rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptmodule.
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   Das Modul "KI und Automatisierung" behandelt die Grundlagen von KI und Automatisierungstechnologien. Themen umfassen die Geschichte und Entwicklung der KI, Kernbegriffe und Schlüsseltechnologien. Es werden praktische Anwendungen von Automatisierungstools wie Make.com vermittelt, einschließlich Datenmanagement, Workflow-Dokumentation, Fehlerbehebung und Reporting. Die Rolle von Daten als Grundlage für KI-Systeme und die Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis werden ebenso thematisiert wie Large Language Models (LLMs) und deren Einsatz in der Prozessautomatisierung. Fallstudien und Best Practices sowie Zukunftstrends runden dieses Modul ab.
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   Das Modul "KI Officer" fokussiert auf die strategische Rolle des KI Officers. Inhalte sind der Überblick über den EU KI Act und relevante Gesetzgebungen, ethische Leitlinien und die Verantwortung in der KI-Entwicklung. Risikomanagement, Compliance, Datenschutz und Datensicherheit in KI-Anwendungen stehen im Mittelpunkt. Die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Modellen werden ebenso behandelt wie Audit- und Zertifizierungsprozesse. Praktische Anwendungsfälle, Dokumentation und Berichterstattung in KI-Projekten sowie Stakeholder-Management und Kommunikation werden vermittelt. Darüber hinaus werden Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme, Change Management und Implementierungsstrategien sowie die Bewertung von KI-Systemen durch Metriken und Performance-Analysen behandelt. Kritisches Denken im KI-Management und entsprechende Werkzeuge sind ebenfalls Teil des Moduls.
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   Lernziele
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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Schlüsseltechnologien von KI und Automatisierung zu verstehen.
   Automatisierungstools zur Optimierung von Arbeitsprozessen einzusetzen.
   KI-Lösungen in der Praxis zu implementieren und zu verwalten.
   Die Rolle und Verantwortung eines KI Officers zu übernehmen.
   Rechtliche und ethische Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Risiken und Compliance-Anforderungen für KI-Anwendungen zu managen.
   Audit- und Zertifizierungsprozesse für KI-Systeme zu begleiten.
   Strategien für das Change Management und die Implementierung von KI zu entwickeln.
   KI-Systeme hinsichtlich ihrer Performance zu bewerten.
   Kritisches Denken im Kontext des KI-Managements anzuwenden.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten im Bereich des KI-Managements, der KI-Implementierung und der strategischen KI-Planung. Absolventen können in Positionen wie KI Officer, KI-Projektmanager oder Berater für KI-Strategien tätig werden. Die Weiterbildung adressiert die Anforderungen in Unternehmen, die KI zur Prozessoptimierung, Innovation und zur Gestaltung ihrer digitalen Transformation einsetzen.

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   Berlin

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   26.10.2026 · 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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