KI Spezialist: Skills, Tools und Anwendungen

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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   Der Kurs vermittelt umfassende Kompetenzen für den sicheren, produktiven und verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in modernen Büro- und Dienstleistungsberufen. Es wird sowohl technisches Anwendungswissen als auch berufsrelevante Praxisfertigkeiten aus den Bereichen Projektmanagement, Kundensupport, Automatisierung, Grafik, Online-Marketing sowie KI & Recht.
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   Im Folgenden sind die Module ausführlich dargestellt

   Modul 1: Grundlagen - KI & Arbeitswelt 4.0
   Definition und Geschichte von Künstlicher Intelligenz
   Einführung in die Arbeitswelt 4.0
   Veränderungen von Berufsbildern durch Digitalisierung
   Chancen und Herausforderungen für Beschäftigte
   Überblick über zentrale KI-Anwendungen im beruflichen Alltag
   Selbstreflexion zu Potenzialen und zukünftigen Einsatzmöglichkeiten
   Modul 2: Grafik & KI
   Einführung in die Funktionsweise KI-gestützter Bildgenerierung
   Gestaltung von Social-Media-Assets, Präsentationen und Arbeitsmaterialien
   Grundlagen moderner visueller Kommunikation
   Einsatz von KI zur Unterstützung kreativer Prozesse
   Urheberrecht, Bildrechte und ethische Fragestellungen bei KI-generierten Designs
   Modul 3: Kundenkommunikation & KI
   Textoptimierung für E-Mails, Angebote und Beschwerden
   Grundlagen automatisierter Kommunikationsprozesse
   Einsatzmöglichkeiten von KI in Support- und Serviceabläufen
   Strukturierung professioneller Kundenkommunikation
   Zielgruppenorientierte Formulierungen und Tonalitätsanpassung
   Modul 4: Online-Marketing & KI
   Einführung in digitale Marketingkanäle wie SEO, Social Media und E-Mail
   Erstellung von Text-, Bild- und Videoinhalten für Marketingzwecke
   Planung und Strukturierung kleiner Marketingkampagnen
   Analyse und Optimierung von Marketingprozessen
   Zielgruppenanalyse und Erarbeitung eines Mini-Marketingkonzepts
   Modul 5: Projektmanagement & KI
   Grundlagen klassischer und agiler Projektmanagementmethoden
   Planung, Steuerung und Dokumentation von Projekten
   Einsatz von KI zur Unterstützung typischer Projektaufgaben
   Optimierung von Recherche-, Kommunikations- und Dokumentationsprozessen
   Erstellung effizienter Workflows zur Projektorganisation
   Modul 6: Automatisierung & KI
   Einführung in Automatisierungskonzepte und digitale Prozessoptimierung
   Grundlagen von Schnittstellen, Webprozessen und Datenflüssen
   Analyse wiederkehrender Aufgaben und Entwicklung einfacher Automatisierungen
   Integration von KI-Funktionalitäten in digitale Arbeitsprozesse
   Effizienzsteigerung durch strukturiertes Prozessdesign
   Modul 7: KI & Recht
   Datenschutzgrundlagen (DSGVO) und Verantwortlichkeiten
   Einführung in den EU AI Act und seine Bedeutung im beruflichen Kontext
   Urheberrechtliche Fragestellungen bei KI-generierten Inhalten
   Risiken, Haftungsfragen und ethische Anforderungen
   Best-Practices für rechtssicheren KI-Einsatz im Unternehmen
   Modul 8: Abschlussprojekt
   Entwicklung eines eigenen praxisnahen Projekts mit KI-Bezug
   Ausarbeitung eines Konzepts oder Workflows auf Basis der erlernten Inhalte
   Dokumentation des Projekts in strukturierter Form
   Reflexion der eigenen Kompetenzentwicklung und zukünftigen Einsatzmöglichkeiten

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