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KI-Projekt­management und IPMA

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 bis
Die Mitte
Median
Obere 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

  • Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahes Projektmanagement mit IPMA-Bezug sowie den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Projekten. Du stärkst deine Methodenkompetenz von der Planung bis zur Steuerung und lernst, KI-gestützte Ansätze für Analyse, Automatisierung und Modelloptimierung einzuordnen und anzuwenden.
  • Ergänzend vertiefst du agile Methoden im Kontext von Scrum und skalierten Organisationsformen. Der Kurs verbindet Projektmanagement, Agile Transformation, Scrum Master Wissen und KI-Projektmanagement, um Projekte in dynamischen Umfeldern strukturiert und wirksam umzusetzen.
  • Inhalte der Weiterbildung
  • Praxisanwendung Projektmanagement - Aufbaukurs
  • Vertiefung von Agile- und Scrum-Methoden sowie erweiterte Nutzung von Jira und Confluence.
  • Anwendung von Projektmanagement-Werkzeugen wie Gantt-Diagrammen, Project Libre und Miro.
  • Durchführung von Projekten mit Fokus auf Analysen, Zieldefinition, Ressourcen- und Terminplanung.
  • Vertiefung des Wissens zu Change-Management, Konfliktbewältigung und Präsentationstechniken.
  • Abschlusspräsentation und Reflektion der Projektergebnisse durch Reviews und Retrospektiven.
  • 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.
  • Projektmanagement mit IPMA®
  • Grundlagen des Projektmanagements und Einführung in IPMA Level D.
  • Strategisches Projektumfeld: Governance, Compliance, Kultur und Werte.
  • Persönliche Kompetenzen: Führung, Kommunikation, Teamarbeit und Konfliktmanagement.
  • Methodisches Wissen: Projektdesign, Planung, Steuerung, Risiko- und Ressourcenmanagement.
  • 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.
  • Scrum® PAL EBM
  • Einführung in Scrum, Agile und das Evidence-Based Management (EBM)-Framework.
  • Bewertung von Produktwerten und Umgang mit Unsicherheit durch Hypothesen und Experimente.
  • Detaillierte Analyse der vier Schlüsselwertbereiche (KVAs): Current Value, Unrealized Value, Time to Market, Ability to Innovate.
  • Entwicklung kundenorientierter Ziele und Metriken zur Maximierung des Geschäftswerts.
  • Nach der Weiterbildung kannst du
  • Projekte strukturiert planen, steuern und reflektieren, inklusive Ressourcen-, Termin- und Risikomanagement.
  • KI-Use-Cases im Unternehmen bewerten und KI-Modelle praxisnah entwickeln, testen und optimieren.
  • Scrum in skalierten Umgebungen einordnen und Transformationsansätze mit geeigneten Frameworks unterstützen.
  • evidenzbasierte Ziele und Metriken für Produkt- und Projekterfolg ableiten und Maßnahmen zur Wertmaximierung umsetzen.
  • Für wen ist die Weiterbildung geeignet
  • Projektleiterinnen und Projektleiter, die Projektmanagement nach IPMA® aufbauen oder vertiefen möchten.
  • Fach- und Führungskräfte, die KI-Projektmanagement, Automatisierung und Data-Science-nahe Anwendungen in Projekten nutzen wollen.
  • Agile Rollen wie Scrum Master, Product Owner und Transformations­verantwortliche, die Skalierung und Evidence-Based Management im Scrum-Kontext einsetzen möchten.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Hamburg

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

  2. 2

    Münster

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

  3. 3

    Potsdam

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

  4. 4

    Bremen

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

  5. 5

    Magdeburg

    Blended Learning · Teilzeit · 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.

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

Mycareernow: 1.254 Kurse mit aktuellem Termin an 24 Orten

1.254Kurse mit aktuellem Termin
24Angebotsorte

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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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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir