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KI-Prozessmanager:in
Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist MSIT Master School Institute of Technology.
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Untere 25 %
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01 · Der Kurs
Der Kurs hat 2 Termine
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 6–12 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- Online
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Virtuelles Klassenzimmer
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Prozessmanagement entscheidet darüber, ob Abläufe in einer Organisation nachvollziehbar, messbar und veränderbar sind. Kommt künstliche Intelligenz hinzu, verschiebt sich die Arbeit von der reinen Dokumentation hin zu automatisierter Auswertung und Entscheidungsunterstützung. Der Kurs verbindet beide Stränge: das methodische Handwerk von der Prozesslandkarte bis Six Sigma und den anwendungsorientierten Einsatz von KI im Prozess.
Kursinhalt
- 1
Digitale Grundlagen, Datenkompetenz und Prozesslandschaft
- 2
KI-Grundkompetenz, Prompting und Prozessmodellierung
- Prozesse mit BPMN 2.0 und Flussdiagrammen normgerecht modellieren
Alle 6 Themen zeigenWeniger zeigen
- 3
Dokumenten- und Datenverarbeitung mit KI sowie Prozessanalyse
- Prozesskosten ermitteln und Handlungsbedarf wirtschaftlich begründen
- 4
Prozessautomatisierung mit KI-Agenten und Prozessoptimierung
- Automatisierungspotenziale erkennen und ihre Umsetzbarkeit bewerten
- Lean-Prinzipien anwenden und Verschwendungsarten im Prozess erkennen
- Optimierte Soll-Prozesse entwerfen und ihren Nutzen bewerten
- 5
KI-Assistenten in der Wissensarbeit, Kennzahlen und Controlling
- Prozesskennzahlen definieren und ein Prozesscontrolling aufsetzen
- 6
Datenanalyse, Change Management, Projektsteuerung und Praxisprojekt
- Berufliche Relevanz
- Betriebliche IT-Systeme wie ERP, CRM und Dokumentenmanagement im Prozess einordnen
- Daten strukturieren, bereinigen und in der Tabellenkalkulation sicher auswerten
- Datenqualität, Datenschutzgrundlagen und den Wert von Daten für Prozessentscheidungen verstehen
- Prozessbegriff, Prozessarten sowie Aufbau- und Ablauforganisation unterscheiden
- Prozesslandkarte erstellen und Kern-, Management- und Unterstützungsprozesse einordnen
- Rollen und Verantwortlichkeiten mit Prozessverantwortlichen und RACI bestimmen
- KI-Tool-Landschaft mit ChatGPT, Claude, Gemini und Copilot navigieren und aufgabengerecht auswählen
- Prompt-Engineering-Prinzipien für zuverlässige und strukturierte Ergebnisse anwenden
- KI-Governance mit Datenschutz, EU AI Act und verantwortungsvollem Einsatz im Unternehmen
- Modellierungswerkzeuge bedienen und Prozessmodelle lesbar dokumentieren
- Modellierungsfehler erkennen und Modelle zielgruppengerecht aufbereiten
- Informationen aus Rechnungen, Formularen und E-Mails mit KI extrahieren und klassifizieren
- Große Textmengen zusammenfassen und strukturierte Auswertungen erzeugen
- Ergebnisse auf Qualität und Nachvollziehbarkeit prüfen und in den Prozess einbinden
- Prozesse per Ist-Aufnahme, Interviews und Beobachtung strukturiert erheben
- Schwachstellen, Medienbrüche und Engpässe mit Wertstrom- und Schwachstellenanalyse identifizieren
- Einfache KI-Agenten und automatisierte Abläufe mit No-Code- und Low-Code-Werkzeugen umsetzen
- Grenze zwischen Anwender-Automatisierung und tieferer Systementwicklung einordnen
- Six-Sigma-Grundlagen sowie KVP und Kaizen zur kontinuierlichen Verbesserung einsetzen
- KI-Assistenten für Korrespondenz, Protokolle und Standarddokumente im Prozess einsetzen
- Wissensbasen aufbauen, damit KI auf unternehmenseigene Informationen zugreifen kann
- Tonalität, Freigabeprozesse und Datenschutz bei KI-generierten Inhalten sicherstellen
- Prozessleistung messen, Reports erstellen und Abweichungen interpretieren
- Steuerungsentscheidungen auf Basis von Kennzahlen ableiten und begründen
- Prozessdaten mit KI auswerten sowie Muster, Trends und Ausreißer erkennen
- Dashboards und Reportings mit KI-Unterstützung erstellen und automatisieren
- Veränderungen planen, Widerstände erkennen und Beteiligungsformate einsetzen
- Prozessvorhaben als Projekt mit Zielen, Umfang, Ressourcen und Stakeholdern planen
- Klassische und agile Methoden wie Scrum und Kanban situationsgerecht einsetzen
- KI-Agenten für Szenarien, Prognosen und transparente Entscheidungsvorlagen nutzen
- Praxisprojekt von der Analyse bis zum optimierten Soll-Prozess durchführen und präsentieren
- Vorbereitung auf Aufgaben im Prozessmanagement, in der Prozessoptimierung und im Prozesscontrolling
- Verbindung von BPMN-Modellierung, Lean- und Six-Sigma-Methodik mit KI-gestützter Auswertung
- Grundlage für ein IHK-Zertifikat im Prozessmanagement sowie für die Six Sigma Yellow Belt Zertifizierung
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Online
Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €
- 2
Online
Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · über 1 Jahr · 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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
345 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort
345Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort
345 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer, Blended Learning.
Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei MSIT Master School Institute of Technology.
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
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
5.387 Kurse zum Vergleich.
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