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KI-Projekt­management: Agil, Klassisch und Hybrid

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Education partners GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Lippstadt
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Die Umsetzung von Projekten im Bereich neuer Technologien stellt Unternehmen vor unterschiedliche organisatorische Herausforderungen. Manche Vorhaben benötigen eine feste, langfristige Planung, während andere durch schnelle Veränderungen kurze Entwicklungszyklen und flexible Anpassungen erfordern. Besonders bei der Einführung intelligenter Systeme ist es wichtig, die passenden Arbeitsmethoden auszuwählen, um den Erfolg des Projekts sicherzustellen.
  • Diese Weiterbildung vermittelt praxisnahes Wissen zur Planung, Organisation und Steuerung von Projekten rund um Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. Der Kurs verbindet bewährte Methoden des klassischen Projektmanagements mit flexiblen, agilen Arbeitsweisen und zeigt, wie sich beide Ansätze sinnvoll miteinander kombinieren lassen. Teilnehmende lernen, wie sie für jede Situation das richtige Vorgehen finden und Projekte strukturiert zum Ziel führen.
  • Neben den organisatorischen Grundlagen liegt ein starker Fokus auf dem praktischen Einsatz moderner KI-Werkzeuge im Berufsalltag. Dazu gehört, wie generative Sprachmodelle bei der Recherche, der Erstellung von Dokumenten, der Datenanalyse oder bei Routineaufgaben unterstützen können. Auch rechtliche und organisatorische Vorgaben wie Datenschutz und Richtlinien im Umgang mit KI werden behandelt. Ein eigenes Praxisprojekt rundet die Qualifizierung ab und ermöglicht es, das gelernte Wissen direkt auf eine konkrete Aufgabenstellung anzuwenden.
  1. 1

    Den passenden Weg finden: Vorgehensmodelle im Vergleich

    • Zusammenarbeit und Schnittstellen in gemischten Projektteams gestalten
  2. 2

    Klassisches Projektmanagement: Schritt für Schritt planen

    • Übersicht über Ressourcen, Budgets und Kapazitäten behalten
Alle 4 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Agiles Arbeiten: Flexibel und teamorientiert

    • Die Grundregeln und Werte agiler Zusammenarbeit verstehen
    • Zusammenarbeit in selbstorganisierten Teams stärken
  2. 4

    Künstliche Intelligenz als Werkzeug im Projektalltag

  • Woran man erkennt, ob eine klassische, agile oder gemischte (hybride) Arbeitsweise am besten zum Projekt passt
  • Untersuchung verschiedener Projekttypen und der jeweiligen Rahmenbedingungen im Unternehmen
  • Wie man starre Ablaufpläne und flexible, iterative Phasen sinnvoll miteinander verbindet
  • Wie man ein Projekt klar definiert, Aufträge formuliert und Ziele messbar macht
  • Erstellung von Projektstrukturplänen und Aufteilung in überschaubare Arbeitspakete
  • Termine planen, Meilensteine setzen und Zeitpläne (wie Gantt-Diagramme) erstellen
  • Qualitätskontrolle, Risikomanagement und laufende Überwachung des Projektfortschritts
  • Das Framework Scrum im Alltag anwenden (Abläufe, Rhythmen und feste Team-Rollen)
  • Aufgaben im Product Backlog verwalten, Anforderungen formulieren und Sprints planen
  • Regelmäßige Feedbackschleifen und kontinuierliche Verbesserung durch Retrospektiven
  • Überblick über aktuelle KI-Technologien und Large Language Models (LLMs)
  • Hilfsmittel wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Copilot gezielt im Projektverlauf einsetzen
  • KI nutzen, um Informationen zu recherchieren, Daten auszuwerten und Risiken einzuschätzen
  • Automatische Unterstützung bei Protokollen, Statusberichten und wiederkehrenden Aufgaben
  • Richtiger Umgang mit den Grenzen von KI: Ergebnisse prüfen, bewerten und Fehler vermeiden

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lippstadt

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Lippstadt

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Recklinghausen

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Recklinghausen

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    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.

  2. 2

    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.

  3. 3

    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.

04 · Anbieter

Education partners GmbH: 234 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten

234Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

234 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Fernunterricht, Online-Seminar.

Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Education partners GmbH.

Themen

KI & Machine LearningFitness & ErnährungErzieherSocial Media Marketing & ManagementOnline-Marketing

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir