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KI-Projektmanager:in - Use-Case-Umsetzung

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist OneCareer.

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
3–6 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Lichtenstein
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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

  • Die Qualifizierung "KI-Projektmanager:in - Use-Case-Umsetzung" vermittelt Kompetenzen, um KI-Initiativen von der ersten Idee bis zur operativen Implementierung strukturiert zu steuern. Im Mittelpunkt steht die Verbindung von Business Value, technischen Anforderungen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Teilnehmende befassen sich damit, wie KI-Anwendungsfälle identifiziert, geplant und in bestehende IT-Infrastrukturen eingebunden werden.
  • KI-Potenziale analysieren und in belastbare Business Cases überführen
  • Datenreife sowie Anforderungen der DSGVO und des AI Acts bewerten
  • Projektlandkarten, Lastenhefte und Zielbilder für KI-Vorhaben definieren
  • Zeit-, Ressourcen- und Budgetplanungen für die Umsetzung erstellen
  • Schnittstellen zu bestehenden Systemen und Grundlagen von MLOps einordnen
  • Agile und hybride Steuerungsmethoden sowie Scrum in KI-Projekten anwenden
  • Backlogs und Sprints für die iterative Entwicklung von KI-Lösungen strukturieren
  • Qualitätsstandards und Risikomanagement für datengetriebene Projekte aufsetzen
  • KI-Anwendungen skalieren und organisatorisch durch Change Management begleiten
  • Strategie, Governance und Projektinitiierung
  • In der Startphase steht die Ausrichtung von KI-Vorhaben am unternehmerischen Nutzen im Fokus. Behandelt werden Kriterien zur Priorisierung von Use Cases sowie regulatorische Vorgaben durch den AI Act und Datenschutzrichtlinien. Darauf aufbauend werden Stakeholder, Anforderungen und Projektaufträge definiert.
  • Operative Planung und technische Integration
  • Die Planung umfasst die Kalkulation von Ressourcen und Budgets sowie technische Architekturprinzipien. Thematisiert werden die Einbindung in bestehende Systemlandschaften wie ERP und CRM sowie die prozessuale Verankerung von KI-Modellen, um einen nachvollziehbaren Betrieb zu unterstützen.
  • Agile Umsetzung und Qualitätsmanagement
  • Mit Scrum und agilen Methoden werden KI-Entwicklungsprozesse methodisch strukturiert. Die Teilnehmenden lernen, Anforderungen in Product Backlogs zu überführen und in Sprints zu bearbeiten. Ergänzend werden Kennzahlen, Monitoring und Maßnahmen zur Qualitätssicherung behandelt.
  • Realisierung und Skalierung
  • Zum Abschluss steht die Überführung der Use Cases in die produktive Nutzung. Dies umfasst die Steuerung von Risiken während der Realisierungsphase sowie Ansätze zur Skalierung von KI-Lösungen im Unternehmen. Change-Management-Maßnahmen unterstützen die organisatorische Einbindung neuer Prozesse.
  • Information zu Unterricht und Prüfung
  • Der Unterricht findet in deutscher Sprache statt. Die Inhalte werden anhand praxisnaher Szenarien vertieft. Nach Abschluss der Maßnahme erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat, das die erworbenen Kenntnisse im Bereich KI-Projektmanagement dokumentiert.
  • Zusätzliche Inhalte
  • Fallstudien zur Entwicklung und Bewertung von Use Cases
  • Methoden der datenbasierten Projektsteuerung
  • Impulse zur beruflichen Einordnung des Kompetenzprofils
  • Zielgruppe
  • Die Maßnahme richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Projektmanagement, IT-Koordination und Organisationsentwicklung. Sie eignet sich außerdem für Personen, die an der Schnittstelle zwischen Fachabteilungen und Data-Science-Teams tätig sind und KI-Projekte strukturiert umsetzen möchten.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Lichtenstein

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

  2. 2

    Potsdam

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

  3. 3

    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 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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

OneCareer: 1.385 Kurse mit aktuellem Termin an 6 Orten

1.385Kurse mit aktuellem Termin
6Angebotsorte

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Angebote an 6 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei OneCareer.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementOnline-MarketingSEO & SEM (Suchmaschinenmarketing)

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.

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  • 1–3 Monate
  • Start ab 12.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir