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KI-Projektmanagement für Führungskräfte
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Education partners GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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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
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Die Schulung vermittelt Kenntnisse, um KI- und Digitalisierungsprojekte aus einer übergeordneten organisatorischen und steuernden Perspektive zu begleiten. Du erhältst einen Überblick über generative KI, Large Language Models und weitere aktuelle Anwendungen und lernst, deren Potenziale und Grenzen für betriebliche Fragestellungen einzuordnen. Darauf aufbauend beschäftigst Du Dich mit der Bewertung von Projektideen, der Priorisierung von Vorhaben und der Entwicklung geeigneter Zielsetzungen.
- Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Führung und Koordination von Projektteams sowie der Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern. Behandelt werden klassische, agile und hybride Projektmanagement-Ansätze, ergänzt um Themen wie Ressourcen- und Budgetplanung, Risikomanagement und Projektcontrolling. Darüber hinaus wird betrachtet, wie KI-Werkzeuge Führungskräfte bei Analyse, Entscheidungsfindung, Kommunikation und Dokumentation unterstützen können. Rechtliche und ethische Anforderungen, Datenschutz und der EU AI Act werden ebenfalls berücksichtigt. Praxisorientierte Aufgaben übertragen die Inhalte auf typische Entscheidungssituationen aus dem Unternehmensumfeld.
- 1
KI als Bestandteil unternehmerischer Entscheidungen
- Grundlagen moderner KI-Technologien und generativer Anwendungen
- Large Language Models und aktuelle Einsatzmöglichkeiten
- Potenziale und Grenzen intelligenter Systeme im Unternehmenskontext
- Bewertung von KI-Anwendungsfällen und technologischen Lösungsansätzen
- Priorisierung und Auswahl geeigneter Vorhaben
- 2
KI-Projekte aus Führungsperspektive organisieren
- Definition von Projektzielen und erwarteten Ergebnissen
- Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsstrukturen
- Ressourcen-, Budget- und Terminplanung
- Auswahl geeigneter Projektmanagement-Ansätze
- Projektcontrolling und Bewertung des Projektfortschritts
Alle 5 Themen zeigenWeniger zeigen
- 3
Teams, Stakeholder und Veränderungsprozesse führen
- Zusammenarbeit in interdisziplinären Projektteams
- Kommunikation und Abstimmung mit unterschiedlichen Interessengruppen
- Stakeholdermanagement und Umgang mit Zielkonflikten
- Delegation von Aufgaben und Verantwortung
- Umgang mit Veränderungen, Widerständen und Unsicherheiten
- Begleitung von Transformationsprozessen im Unternehmen
- 4
Klassische, agile und hybride Projektmethoden
- Klassische Projektplanung und strukturierte Vorgehensmodelle
- Agile Prinzipien und Methoden wie Scrum
- Iterative Arbeitsweisen und kontinuierliche Anpassung
- Hybride Modelle und Kombination verschiedener Vorgehensweisen
- Risikomanagement, Qualitätssicherung und Projektsteuerung
- 5
KI-gestützte Führung und verantwortungsvolle Umsetzung
- KI-Unterstützung bei Analyse, Recherche und Entscheidungsprozessen
- Automatisierte Aufbereitung von Informationen und Projektberichten
- Nutzung intelligenter Werkzeuge für Kommunikation und Dokumentation
- Datenschutz und DSGVO im Umgang mit KI-Anwendungen
- EU AI Act, Compliance und Risikobetrachtung
- Einordnung von KI-Projekten in betriebliche Zielsetzungen und Strategien
- Entwicklung von Projektaufträgen und organisatorischen Rahmenbedingungen
- Auswahl eines geeigneten Ansatzes abhängig von Projektzielen und Rahmenbedingungen
- Einsatz von ChatGPT, Claude, Gemini und Microsoft Copilot im beruflichen Kontext
- Ethische und organisatorische Aspekte beim Einsatz intelligenter Technologien
- Entwicklung eines praxisbezogenen Konzepts für ein KI- oder Digitalisierungsprojekt
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Lippstadt
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Lippstadt
Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Recklinghausen
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Recklinghausen
Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 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.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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.
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
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Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
5.387 Kurse zum Vergleich.
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