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KI-Projekt­management für agile Skalierung mit PSPO I

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist mycareernow.

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 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Hamburg
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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

  • Organisationen stehen vor der Aufgabe, KI-Initiativen zuverlässig umzusetzen und gleichzeitig agile Skalierung in der Produktentwicklung sicherzustellen. Dafür braucht es Projektmanagement-Kompetenz, klare Rollen im Scrum-Umfeld und eine durchgängige Tool-Unterstützung im Arbeitsalltag.
  • In dieser Weiterbildung verbindest du die Anwendung von Künstlicher Intelligenz mit Professional Scrum Product Owner Know-how, skalierten Scrum-Ansätzen und praxisnahen IT Tools im Projektmanagement wie Jira und Confluence. So kannst du KI-gestützte Vorhaben strukturiert steuern, Produktwert messbar erhöhen und in agilen Organisationen wirksam koordinieren.
  • Inhalte der Weiterbildung
  • Anwendung von künstlicher Intelligenz
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Bedeutung für Unternehmen.
  • Anwendung von Prompting-Techniken für Textgenerierung, NLP und Chatbot-Entwicklung.
  • Nutzung von KI für Bilderkennung, Bilderzeugung und Deepfake-Anwendungen.
  • Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen durch Datenvorbereitung und Tools.
  • Zukunftstrends und Best Practices in der KI-gestützten Automatisierung und Generierung.
  • Anwendung von künstlicher Intelligenz - Aufbaukurs
  • Vertiefung in Machine Learning, Deep Learning und Automatisierungstechniken.
  • Entwicklung, Implementierung und Testing von KI-Modellen zur Prozessoptimierung.
  • Management und Skalierung von KI-Projekten mit Tools wie ComfyUI.
  • Ethische und rechtliche Aspekte: Datenschutz, Sicherheit und gesetzliche Rahmenbedingungen.
  • Praxisorientierte Abschlussprojekte mit Fokus auf Risiko- und Performance-Management.
  • Professional Scrum® Product Owner PSPO I
  • Rollen und Aufgaben in Scrum, einschließlich der Sicht des Product Owners.
  • Produkt-Value, Metriken und deren Bedeutung für den Erfolg.
  • Management von Scrum-Artefakten und Meetings: Backlogs, Burndowns, Sprint-Events.
  • Der Product Owner als Schnittstelle zu Geschäftsführung, Stakeholdern und Kunden.
  • Vorbereitung und Unterstützung zur erfolgreichen Zertifizierung.
  • Scaled Professional Scrum®
  • Agile Transformation und strategische Ausrichtung in skalierten Umgebungen (OKR, Beyond Budgeting).
  • Unternehmensstrukturen und Einsatz von Data Science (KI, Big Data) zur Entscheidungsunterstützung.
  • Einführung in Frameworks wie SaFe, LeSS und Scrum@Scale mit praxisnahen Fallstudien.
  • Vertiefung des Nexus-Frameworks und seiner Anwendung.
  • IT Tools im Projektmanagement
  • Einführung und Nutzung von Jira für Projektmanagement, Fehlerverfolgung und Berichterstellung.
  • Erweiterte Funktionen in Jira: JQL, Automatisierungen und Integration mit anderen Tools.
  • Einführung in Confluence zur Dokumentation und Zusammenarbeit im Team.
  • Integration von Jira und Confluence für effizientes Projekt- und Wissensmanagement.
  • Anwendungsfälle, Best Practices und Workshops zur praktischen Umsetzung.
  • Nach der Weiterbildung kannst du
  • KI-Anwendungsfälle bewerten, geeignete Prompting-Ansätze einsetzen und Ergebnisse fachlich einordnen.
  • KI-Modelle und KI-Projekte planen, testen, skalieren und dabei Risiko- sowie Performance-Aspekte berücksichtigen.
  • Als Product Owner Product Value über Metriken steuern, Backlogs managen und Sprint-Events zielorientiert unterstützen.
  • Agile Skalierung mit geeigneten Frameworks strukturieren und Projektarbeit mit Jira und Confluence effizient dokumentieren und steuern.
  • Für wen ist die Weiterbildung geeignet
  • Product Owner, Produktmanager und Requirements-Verantwortliche, die Scrum-Kompetenz mit KI-Projektmanagement verbinden möchten.
  • Projektleiter und PMO-Fachkräfte, die agile Skalierung aufbauen und Tools wie Jira und Confluence sicher einsetzen wollen.
  • Fach- und Führungskräfte in Digital-, Data- oder IT-Teams, die KI-Initiativen in skalierten agilen Organisationen koordinieren.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Hamburg

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Frankfurt am Main

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Wiesbaden

    Blended Learning · Teilzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Dortmund

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Fernwald

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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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

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1.254Kurse mit aktuellem Termin
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05 · Jobs

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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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir