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KI-Projektmanager: Agile und klassische Methoden kombinieren

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet 5.000–10.000 €. 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
6–12 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
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

  • KI-Projekte bewegen sich zwischen Innovation, Technologieentwicklung und konkreten Geschäftszielen. Dieser Kurs zeigt, wie KI-Projektmanager klassische Planungssicherheit mit agiler Flexibilität verbinden, um komplexe KI-Vorhaben effizient zu steuern und erfolgreich umzusetzen.
  • Du lernst, wann strukturierte Vorgehensmodelle sinnvoll sind und wann iterative Methoden bessere Ergebnisse liefern. Im Fokus steht die Fähigkeit, unterschiedliche Projektansätze gezielt zu kombinieren und KI-Projekte an die Anforderungen von Unternehmen, Teams und Technologien anzupassen.
  • Der Kurs vermittelt praxisnahe Werkzeuge für die Planung, Steuerung und Umsetzung von KI-Projekten. Du entwickelst Kompetenzen, um Projektteams zu koordinieren, Anforderungen zu managen und den Fortschritt von KI-Initiativen transparent zu steuern.
1

KI-Projekte zwischen Innovation und Umsetzung steuern

  • Besonderheiten von KI-Projekten im Unternehmensumfeld
  • Unterschiede zwischen KI-, Digital- und klassischen Projekten
  • Umgang mit Unsicherheit und sich verändernden Anforderungen
  • Aufbau erfolgreicher KI-Projektstrukturen
  • Rollen und Verantwortlichkeiten im KI-Projekt
  • Erfolgsfaktoren für nachhaltige KI-Einführungen
  • Aufgaben und Verantwortung des KI-Projektmanagers
2

Klassisches Projektmanagement für KI-Vorhaben nutzen

  • Grundlagen traditioneller Projektplanung
  • Projektziele, Meilensteine und Arbeitspakete definieren
  • Projektstrukturpläne und Zeitplanung erstellen
  • Ressourcen und Verantwortlichkeiten organisieren
  • Budget- und Aufwandseinschätzung
  • Projektdokumentation und Reporting
  • Steuerung komplexer Projektabläufe
3

Agile Methoden in KI-Projekten einsetzen

  • Grundlagen agiler Zusammenarbeit
  • Scrum und iterative Entwicklungsprozesse
  • Kanban zur Visualisierung von Aufgaben
  • Arbeiten mit Backlogs und Prioritäten
  • Sprintplanung und Feedbackschleifen
  • Anpassung von Lösungen durch kontinuierliches Lernen
  • Vorteile agiler Methoden bei KI-Entwicklung
4

Hybrides Projektmanagement erfolgreich anwenden

  • Kombination klassischer und agiler Vorgehensweisen
  • Auswahl geeigneter Methoden je nach Projektphase
  • Strukturierte Planung mit flexibler Umsetzung verbinden
  • Hybride Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Steuerung von KI-Projekten mit wechselnden Anforderungen
  • Entwicklung individueller Projektmodelle
  • Praxisorientierte Anwendung hybrider Methoden
5

Anforderungen und Teams im KI-Projekt koordinieren

  • Aufnahme und Strukturierung fachlicher Anforderungen
  • Zusammenarbeit zwischen Business, IT und Fachbereichen
  • Moderation von Abstimmungen
  • Stakeholdermanagement und Kommunikation
  • Organisation interdisziplinärer Teams
  • Umgang mit Konflikten und Veränderungen
  • Förderung effizienter Zusammenarbeit
6

KI-Werkzeuge für modernes Projektmanagement nutzen

  • Einsatz generativer KI in der Projektarbeit
  • KI-Unterstützung bei Planung und Dokumentation
  • Erstellung von Statusberichten und Analysen
  • Automatisierung wiederkehrender Projektaufgaben
  • Nutzung von ChatGPT, Copilot und weiteren KI-Tools
  • Verbesserung von Kommunikation und Entscheidungsprozessen
  • Produktiver arbeiten mit KI-Unterstützung
7

KI-Projekte erfolgreich umsetzen und einführen

  • Planung von Pilotprojekten
  • Steuerung von Entwicklungs- und Testphasen
  • Bewertung von Ergebnissen
  • Einführung neuer KI-Lösungen
  • Begleitung organisatorischer Veränderungen
  • Sicherstellung der praktischen Nutzung
  • Übergabe in den laufenden Betrieb
8

Risiken, Qualität und Governance berücksichtigen

  • Risikomanagement in KI-Projekten
  • Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen
  • Datenschutz und DSGVO-Anforderungen
  • Grundlagen des EU AI Act
  • Umgang mit sensiblen Daten
  • Transparente Entscheidungsprozesse
  • Verantwortungsvolle Steuerung von KI-Projekten
9

Praxisprojekt: KI-Projekt mit passender Methode planen

  • Auswahl eines realen KI-Projekts
  • Analyse von Anforderungen und Rahmenbedingungen
  • Auswahl des geeigneten Vorgehensmodells
  • Erstellung eines Projektplans
  • Definition von Rollen und Maßnahmen
  • Entwicklung einer Umsetzungsstrategie
  • Präsentation des eigenen KI-Projektkonzepts

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lippstadt

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Lippstadt

    Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Recklinghausen

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Recklinghausen

    Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Hamburg

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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

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

234Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte

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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