KI-Officer und Consulting v2.0

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 Weiterbildung vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) mit Fokus auf strategische Anwendung, Management und Beratung. Es werden die Grundlagen für die Rolle des KI Officers und KI Consultants gelegt, um die digitale Transformation von Unternehmen zu gestalten und KI-Lösungen erfolgreich zu implementieren.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptmodule.
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   Das Modul KI Officer behandelt die Einführung in die Rolle des KI Officers, den Überblick über den EU KI Act und relevante Gesetzgebungen. Ethische Leitlinien, Verantwortung in der KI-Entwicklung, Risikomanagement und Compliance in KI-Anwendungen werden ebenso thematisiert wie Datenschutz und Datensicherheit in KI-Systemen. Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Modellen, Implementierung von Audit- und Zertifizierungsprozessen sowie Anwendungsfälle und Best Practices aus der Praxis sind weitere Bestandteile. Die Dokumentation und Berichterstattung in KI-Projekten, Stakeholder-Management und Kommunikation im KI-Umfeld sowie Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme für KI werden behandelt. Change Management und Implementierungsstrategien, die Bewertung von KI-Systemen mittels Metriken und Performance-Analyse sowie Zukunftsperspektiven und kontinuierliche Weiterentwicklung im KI-Management runden das Modul ab. Werkzeuge und die Notwendigkeit kritischen Denkens im KI-Management werden ebenfalls vermittelt.
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   Das Modul KI Consultant (v2.0) bietet eine Einführung in das KI Consulting und die Analyse der KI-Readyness von Unternehmen. Potenziale für KI im Unternehmen werden identifiziert und die Konzeption eines KI-Pilotprojekts erarbeitet. Themen wie Datenstrategie und Infrastruktur für KI, Change Management und Schulung sowie Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Projekten werden behandelt. Exkurse zu spezifischen Werkzeugen und Plattformen wie Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen und Self-hosted interne KI-Anwendungen sind Teil des Moduls. Die Vorbereitung von Managementpräsentationen, eine Sammlung nützlicher Links sowie ein Exkurs zu KI in deutschen Unternehmen im September 2025 mit Fokus auf Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren ergänzen die Inhalte.
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   Lernziele
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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Rolle und Verantwortlichkeiten eines KI Officers zu verstehen und auszufüllen.
   Relevante Gesetzgebungen wie den EU KI Act zu interpretieren und anzuwenden.
   Ethische Grundsätze und Compliance-Anforderungen im KI-Kontext zu berücksichtigen.
   Risikomanagementstrategien für KI-Anwendungen zu entwickeln.
   Datenschutz- und Sicherheitsaspekte in KI-Systemen zu gewährleisten.
   KI-Modelle auf Transparenz und Nachvollziehbarkeit zu prüfen.
   Audit- und Zertifizierungsprozesse für KI-Systeme zu implementieren.
   Praktische Anwendungsfälle und Best Practices für KI zu identifizieren.
   KI-Projekte zu dokumentieren und zu berichten.
   Stakeholder effektiv im KI-Umfeld zu managen und zu kommunizieren.
   Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme für KI zu konzipieren.
   Change Management und Implementierungsstrategien für KI zu gestalten.
   KI-Systeme anhand von Metriken und Performance-Analysen zu bewerten.
   Zukunftsperspektiven im KI-Management zu erkennen und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.
   Kritisches Denken im Kontext von KI-Management anzuwenden und Werkzeuge dafür einzusetzen.
   Unternehmen hinsichtlich ihrer KI-Readyness zu analysieren.
   KI-Potenziale in Unternehmen zu identifizieren.
   KI-Pilotprojekte zu konzipieren.
   Datenstrategien und Infrastrukturen für KI zu entwickeln.
   Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Lösungen zu planen.
   Spezifische KI-Werkzeuge und Plattformen zu verstehen und anzuwenden.
   Managementpräsentationen zu KI-Themen vorzubereiten.
   Berufsperspektiven
   Die Weiterbildung qualifiziert für Positionen im Bereich des KI-Managements und der KI-Beratung. Absolventen können als KI Officer oder KI Consultant tätig werden und Unternehmen bei der strategischen Planung, Implementierung und dem Management von KI-Lösungen unterstützen. Tätigkeitsfelder umfassen die Analyse von Geschäftsprozessen, die Identifikation von KI-Anwendungsfällen, die Projektleitung im KI-Bereich sowie die Sicherstellung von Compliance und ethischen Standards. Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Rollen im IT-Management, in der IT-Projektleitung und in beratenden Funktionen mit Fokus auf Künstliche Intelligenz.

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   Berlin

   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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   Dortmund

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

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   Dortmund

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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.

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