KI-, Projektmanager/​in und KI-Tool-Expert/​in

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "KI-, Projektmanager/in und KI-Tool-Expert/in" vermittelt methodische und technische Kompetenzen, um KI-Vorhaben in Unternehmen strukturiert zu koordinieren und umzusetzen. Der Kurs verbindet klassische und agile Projektmanagement-Standards mit den besonderen Anforderungen künstlicher Intelligenz - von der strategischen Planung bis zur Integration in bestehende Systemlandschaften.
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   Das lernen Sie in dieser Weiterbildung

   KI-Initiativen aus Unternehmenszielen abzuleiten und in tragfähige Business Cases zu überführen
   Daten-Governance, rechtliche Rahmenbedingungen und ethische Leitlinien in Projekten anzuwenden
   Projekte nach klassischen, agilen oder hybriden Methoden zu planen, zu steuern und zu dokumentieren
   Technische Architekturen, Schnittstellen und Cloud-Infrastrukturen für KI-Vorhaben zu koordinieren
   Arbeitsprozesse durch den Einsatz von KI-Tools und Automatisierung zu analysieren und weiterzuentwickeln
   Change-Management-Maßnahmen zur Einführung von KI-Lösungen zu begleiten
   Projektkennzahlen auszuwerten und Ergebnisse adressatengerecht zu präsentieren
   Strategie, Governance und Daten
   Zu Beginn steht die strategische Einordnung von Generative AI sowie die Identifikation geeigneter Anwendungsfälle im Mittelpunkt. Die Teilnehmenden beschäftigen sich mit Data Readiness, Datenqualität und den regulatorischen Anforderungen des AI Acts sowie des Datenschutzes, um eine belastbare Grundlage für KI-Projekte zu schaffen.
   Projektmanagement und Methodik
   Dieser Abschnitt vermittelt zentrale Methoden zur Initiierung, Planung und Strukturierung von Projekten. Behandelt werden Zieldefinition, Ressourcenmanagement, Zeitplanung und Priorisierung. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Auswahl klassischer, agiler oder hybrider Vorgehensmodelle im Kontext von KI-Projekten.
   Technische Umsetzung und Tool-Kompetenz
   Die Teilnehmenden erhalten einen Einblick in die technische Umsetzung von KI-Projekten, darunter APIs, Middleware, MLOps und grundlegende Integrationsszenarien. Ergänzend wird behandelt, wie Automatisierungen aufgebaut sind und welche KI-Tools in unterschiedlichen Unternehmensbereichen eingesetzt werden können.
   Steuerung, Kommunikation und Abschluss
   Im weiteren Verlauf stehen die operative Steuerung laufender Projekte, Risikomanagement und Erfolgskontrolle anhand relevanter Kennzahlen im Fokus. Darüber hinaus werden Gesprächsführung und Präsentationstechniken für die Zusammenarbeit mit IT-Teams, Fachbereichen und Management vermittelt.
   Information zu Unterricht und Prüfung
   Der Unterricht erfolgt in deutscher Sprache. Praktische Aufgaben und Fallstudien unterstützen die Anwendung der Inhalte. Nach Abschluss erhalten die Teilnehmenden das Zertifikat "KI-, Projektmanager/in und KI-Tool-Expert/in".
   Zusätzliche Inhalte
   Praxisorientierte Übungen zu typischen KI-Szenarien
   Unterstützung bei der Erstellung eines Projekt-Portfolios
   Methodenkompetenz im Kontext digitaler Transformationsprozesse
   Zielgruppe
   Die Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte aus Projektmanagement, IT und Organisationsentwicklung sowie an Quereinsteiger mit technischem Grundverständnis, die die Einführung von KI-Technologien in Unternehmen begleiten möchten.

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   Lichtenstein

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Potsdam

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Offenbach am Main

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Berlin

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Regensburg

   Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen