KI Officer und Marktanalyse

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   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 Kenntnisse und Fähigkeiten zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Marktanalyse und im strategischen KI-Management. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von KI-Tools zur Datenanalyse, der Entwicklung von Handlungsempfehlungen sowie der strategischen Steuerung und Implementierung von KI-Lösungen unter Berücksichtigung rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptmodule

   Marketing: Marktanalyse mit KI
   Grundlagen und Nutzen moderner Marktanalyse
   Datenquellen und KI-gestützte Analysemethoden
   Analyse von Marketingfeldern, Nachfrage, Saisonalität und Trends
   Untersuchung von Wettbewerbsangeboten, Botschaften und Kanälen
   Analyse von Zielgruppen, Kundensegmenten und Persona-Entwicklung
   Skizzierung der Customer Journey und Identifikation von Touchpoints
   Verdichtung von Analyseergebnissen zu Handlungsempfehlungen
   Aufbereitung und Visualisierung von Berichten
   Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der KI-gestützten Marktanalyse
   KI Officer
   Rolle und Aufgaben des KI Officers
   Überblick über den EU KI Act und relevante Gesetzgebungen
   Ethische Leitlinien und Verantwortung im KI-Einsatz
   Risikomanagement, Compliance und Datenschutz in KI-Systemen
   Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Modellen
   Implementierung von Audit- und Zertifizierungsprozessen
   Anwendungsfälle und Best Practices aus der Praxis
   Dokumentation, Berichterstattung und Stakeholder-Management
   Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme für KI
   Change Management und Implementierungsstrategien für KI
   Bewertung von KI-Systemen, Metriken und Performance-Analyse
   Zukunftsperspektiven und kontinuierliche Weiterentwicklung im KI-Management
   Kritische Denkwerkzeuge im KI-Kontext
   Lernziele
   Durchführung von KI-gestützten Marktanalysen zur Ableitung von Handlungsempfehlungen
   Verständnis und Anwendung von KI-Tools für die Analyse von Nachfrage, Wettbewerb und Zielgruppen
   Entwicklung von Strategien zur Implementierung und Steuerung von KI-Anwendungen
   Bewertung der rechtlichen, ethischen und sicherheitsrelevanten Aspekte von KI-Systemen
   Identifikation von Chancen und Risiken im KI-Einsatz
   Anwendung von Methoden zur Dokumentation und Evaluation von KI-Projekten
   Förderung von kritischem Denken im Umgang mit KI-Technologien
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten im Bereich KI-Management, IT-Projektleitung, Datenanalyse und Marketing. Mögliche Einsatzfelder umfassen die strategische Planung, Implementierung und Überwachung von KI-Systemen sowie die Durchführung von Marktanalysen mit KI-Unterstützung. Die Inhalte sind relevant für Positionen, die sich mit der Anwendung und Verwaltung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen befassen.

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   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   23.11.2026 · 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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen