KI Spezialist - Schwerpunkt Automatisierung

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Die Weiterbildung qualifiziert Fachkräfte gezielt für die Planung, Umsetzung und Skalierung von KI- und Automatisierungslösungen in Unternehmen und schließt nach erfolgreicher Prüfung mit einem Zertifikat von TÜV Rheinland ab.
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   Die Weiterbildung hat einen hohen Praxisanteil: Die Teilnehmenden arbeiten von Beginn an mit echten KI-Tools und entwickeln im Rahmen einer Projektarbeit einen vollständig eigenen KI-Workflow - von der Idee über die Umsetzung bis zur Präsentation.
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   Im Mittelpunkt stehen moderne Automatisierungs- und KI-Werkzeuge, die heute in vielen Unternehmen eingesetzt werden. Dazu gehören Workflow-Automatisierung mit Low-Code-Plattformen wie n8n, der Aufbau autonomer KI-Agenten mit Systemen wie OpenClaw oder Hermes Agent sowie KI-gestützte Entwicklungsansätze wie Vibe Coding, Agentic Coding und Claude Code. Die Teilnehmenden lernen, wie solche Technologien produktiv eingesetzt werden, um Prozesse zu automatisieren, Wissen zu strukturieren und digitale Arbeitsabläufe effizient zu gestalten.
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   Darüber hinaus vermittelt die Weiterbildung, wie Künstliche Intelligenz strategisch, wirtschaftlich und rechtssicher in bestehende Unternehmensstrukturen eingeführt wird. Sie verbindet damit strategisches Verständnis mit operativer Umsetzung.
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   Den Abschluss bildet eine Prüfung beim TÜV Rheinland. Das Zertifikat ist ein bundesweit bekannter, anbieterunabhängiger Qualifikationsnachweis.
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   Die Maßnahme ist modular strukturiert und führt von den Grundlagen bis zur unternehmensweiten Implementierung

   Modul 0: Onboarding und KI-Grundlagen
   Einführung in Künstliche Intelligenz und generative KI
   Theorie und Praxis generativer KI
   Modul 1: Moderne KI-Tools im beruflichen Alltag
   Professioneller Einsatz marktüblicher KI-Tools
   Nutzung generativer KI-Systeme wie ChatGPT und Claude
   Text-, Bild-, Analyse- und Rechercheanwendungen mit KI
   Einführung in KI-gestütztes Programmieren (Vibe Coding)
   Einführung in KI-unterstützte Softwareentwicklung (Agentic Coding)
   Produktivitätssteigerung durch strukturierte Tool-Nutzung
   Modul 2: Frameworks für KI-Projekte verstehen und kontextgerecht einordnen
   Agile Projektmethoden im KI-Kontext (Scrum, SAFe)
   Data-Driven Scrum und MLOps-Grundlagen
   CRISP-ML: Phasen, Rollen und Artefakte
   Einsatzgrenzen und Methodenwahl bei KI-Vorhaben
   Modul 3: Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie
   Aufbau eines Use-Case-Portfolios
   Entwicklung einer KI-Roadmap
   Definition von KPIs
   Nachhaltige Integration von KI in Unternehmensstrukturen
   Modul 4: Change-Management und Kommunikation (Transformation)
   Entwicklung einer Transformationsstrategie
   Stakeholder-Analyse
   Kommunikation mit Fachbereichen und Führungskräften
   Umgang mit Widerständen in Veränderungsprozessen
   Modul 5: Rechtliche und regulatorische Anforderungen
   Datenschutz und Urheberrecht
   Haftungsfragen beim KI-Einsatz
   Governance-Modelle
   Aktuelle regulatorische Anforderungen inklusive EU AI Act
   Modul 6: KI-Automatisierung, KI-Agenten und Workflows (Schwerpunkt mit Projektarbeit)
   Konzeption durchgängiger Automatisierungsprozesse
   Entwicklung KI-gestützter Workflows mit Low-Code-Automatisierungsplattformen wie n8n
   Aufbau autonomer KI-Agenten (z. B. OpenClaw oder Hermes Agent)
   Integration externer APIs, Datenquellen und Unternehmenssysteme
   Entwicklung agentenbasierter Prozessautomatisierungen (z. B. Claude Cowork)
   Nutzung von Entwicklungswerkzeugen wie Claude Code
   Projektarbeit: Konzeption, Umsetzung und Präsentation eines vollständig eigenen KI-Workflows
   Modul 7: Praxistransfer und berufliche Positionierung
   Dokumentation und Präsentation beruflicher Stationen
   Positionierung als KI-Manager/in bzw. KI-Spezialist/in, u. a. auf LinkedIn
   Wertbeitrag, Kalkulation und Pricing von KI-Projekten - im Unternehmen oder als externe Beratung
   Vorbereitung auf neue Aufgabenfelder in Anstellung oder Selbstständigkeit
   Vorbereitung auf die Abschlussprüfung bei TÜV Rheinland
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   einen eigenen KI-Workflow eigenständig zu konzipieren, umzusetzen und zu präsentieren
   Automatisierungsprozesse mit KI und Workflow-Systemen zu entwickeln
   KI-Agenten für operative Aufgaben im Unternehmen aufzubauen
   moderne KI-Tools sicher und produktiv im Berufsalltag einzusetzen
   KI strategisch einzuordnen und wirtschaftlich zu bewerten
   unternehmensweite KI-Use-Cases zu identifizieren und zu priorisieren
   regulatorische Anforderungen beim KI-Einsatz zu berücksichtigen
   KI-Transformationsprojekte professionell zu steuern
   Berufliche Perspektiven

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   Absolventinnen und Absolventen qualifizieren sich für Tätigkeiten in Unternehmen oder in der selbstständigen Beratung, z. B. als

   KI-Manager/in bzw. AI-Manager/in
   Spezialist/in für KI-Transformation und Automatisierung
   Projektleitung für KI- und Automatisierungsvorhaben
   KI-Beauftragte/r in Unternehmen
   Schnittstelle zwischen Fachabteilungen, IT und Management
   KI-Consultant (angestellt oder als externe/r Berater/in)

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   Online

   29.09.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Online

   06.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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

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