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KI-Projektmanager: KI-Projekte planen und leiten

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Akademie für KI - Akademie für die Deutsche Wirtschaft 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
NÄCHSTER START
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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

  • Dieser Kurs vermittelt Dir die Fähigkeiten, KI-Projekte professionell aufzusetzen, zu koordinieren und erfolgreich umzusetzen. Du lernst, wie aus einer technologischen Idee ein strukturiertes Projekt wird und wie sich KI-Vorhaben von der Planung bis zur Umsetzung effektiv steuern lassen.
  • Im Zentrum steht die Rolle des KI-Projektmanagers als Schnittstelle zwischen Technologie, Fachbereichen und Unternehmenszielen. Du erwirbst Methodenkompetenz, um Anforderungen zu strukturieren, Teams zu koordinieren, Entscheidungen vorzubereiten und KI-Lösungen erfolgreich einzuführen.
  • Der Kurs verknüpft klassisches Projektmanagement mit den Besonderheiten von KI-Initiativen. Im Fokus stehen dabei praxisnahe Vorgehensweisen, moderne KI-Werkzeuge und die erfolgreiche Umsetzung im Unternehmenskontext.
1

KI-Projekte professionell starten

  • Besonderheiten und Grundlagen von KI-Projekten
  • Von der Idee zu einem umsetzbaren Projektvorhaben
  • Geschäftsanforderungen analysieren
  • Geeignete KI-Anwendungsfälle identifizieren
  • Projektziele und Nutzen festlegen
  • Projektaufträge erstellen
  • Eine klare Projektstruktur aufbauen
2

KI-Projekte planen und vorbereiten

  • Projekt-Roadmaps entwickeln
  • Meilensteine und Arbeitspakete festlegen
  • Kapazitäts- und Ressourcenplanung
  • Anforderungsmanagement für KI-Lösungen betreiben
  • Aufgaben- und Zeitplanung
  • Geeignete Projektmethoden auswählen
  • Die Umsetzung vorbereiten
3

KI-Projekte erfolgreich steuern

  • Fortschrittsüberwachung und Projektcontrolling
  • Qualität, Zeit und Ergebnisse steuern
  • Umgang mit neuen Anforderungen und Veränderungen
  • Entscheidungsprozesse im Projektverlauf begleiten
  • Mit Projektbeteiligten kommunizieren
  • Projektdokumentation und Statusberichte
  • Den Projekterfolg sicherstellen
4

Teams und Stakeholder im KI-Projekt koordinieren

  • Verantwortlichkeiten und Rollen im KI-Projekt
  • Zusammenarbeit zwischen IT, Fachbereich und Management
  • Effektive Projektteams aufbauen
  • Kommunikation und Stakeholderanalyse
  • Abstimmungen moderieren
  • Umgang mit Widerständen und Erwartungen
  • Abteilungsübergreifend erfolgreich zusammenarbeiten
5

Agile Methoden für KI-Projekte einsetzen

  • Agile Projektarbeit: Grundlagen
  • Iterative Entwicklung, Scrum und Kanban
  • Mit Backlogs und Prioritäten arbeiten
  • Entwicklungsphasen planen
  • Sich an neue Erkenntnisse anpassen
  • Klassische und agile Methoden kombinieren
  • Das passende Vorgehensmodell auswählen
6

KI-Tools zur Unterstützung des Projektmanagements nutzen

  • Generative KI im Projektalltag einsetzen
  • Planung und Organisation mit KI-Unterstützung
  • Konzepte, Berichte und Dokumentationen erstellen
  • Informationen und Anforderungen analysieren
  • ChatGPT, Copilot und weitere KI-Anwendungen nutzen
  • Wiederkehrende Projektaufgaben automatisieren
  • Effizientere Kommunikation mithilfe von KI
7

Umsetzung und Einführung von KI-Lösungen begleiten

  • Pilotprojekte steuern
  • Test- und Einführungsphasen planen
  • Mit Entwicklungsteams zusammenarbeiten
  • Ergebnisse bewerten
  • Die Integration in Geschäftsprozesse begleiten
  • Die Einführung im Unternehmen unterstützen
  • KI-Anwendungen nachhaltig nutzen

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

Wer deinen Kurs zahlt

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

69 Kurse mit aktuellem Termin an 5 Orten

69Kurse mit aktuellem Termin
5Angebotsorte

69 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 5 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Akademie für KI - Akademie für die Deutsche Wirtschaft GmbH.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementDatenschutz & DSGVOMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)

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