KI Strategie & Implementierung

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Modul 1: KI-Strategie & -Implementierung
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   KI im Unternehmen: Definition von Potenzialen, Technologien & Herausforderungen / Effektive Prompting-Frameworks
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   KI-Readiness & Unternehmensanalyse: KI-Reifegrad erfassen / Fragebogen zur Use-Case-Identifizierung / GAP- & SWOT-Analyse für KI-Projekte / Trends in der
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   KI-Nutzung und Benchmarking
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   Projekt-Implementierung & ROI-Ermittlung: Projektsteckbrief und Business Case Entwicklung / ROI-Berechnung für KI-Investitionen / Vendor Selection & Make-or-Buy-Entscheidungen
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   Change-Management bei KI-Projekten: Menschliche Reaktionen auf Veränderung verstehen / Elemente für erfolgreiche Change-Strategien / Nachhaltigen Wandel bei KI-Einführung gestalten / Stakeholder-Management und Kommunikationsstrategien
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   KI-Ethik & Governance: Definition von Ethik & Governance im KI-Kontext / Recht, Compliance, Bias, Fairness, Transparenz & Sicherheit / Der Governance-Baukasten für verantwortliche KI-Nutzung / Organisationsstrukturen und Verantwortlichkeiten definieren
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   Modul 2: KI-Agenten und Automatisierung
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   Grundlagen & Typen von KI-Agenten: Definition & Architektur von KI-Agenten, Einsatzszenarien in Unternehmen, Produktivität & Automatisierung
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    Copilot Studio & No-/Low-Code Entwicklung: Einführung in Microsoft Copilot Studio & Power Platform, Visuelle Agentenentwicklung ohne Programmierkenntnisse, FAQ-, Sprach-, autonome & Flow-Agenten
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    Prompt Engineering & Agenten-Logik: Strukturierte Prompts für KI-Agenten (Identity, Self-Reflection, Iterative Refinement), Trigger, Aktionen, Variablen & Bedingungen im Agenten-Flow
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    Debugging & Weiterentwicklung: Besonderheiten des KI-Debuggings (OODA-Loop Framework), Einsatz von LLMs als Debugging-Partner
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    Tools, Flows & Trigger in Copilot Studio: Connector, Flow, Model Context Protocol, Integration externer Systeme & Datenquellen (Excel, SharePoint, APIs), unterschiedliche Trigger-Arten
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    Agenten-Flows & Automatisierung: Aufbau & Komponenten von Agent-Flows, Praxis: Erstellung eines Agenten mit Flow, Trigger & Tool-Anbindung
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    Multi-Agenten-Systeme & Orchestrierung: Unterschiede zwischen Single-Agent & Multi-Agent-Systemen (MAS), MAS-Strukturen, Best Praxisbeispiele
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    Abschlussprojekt & Zukunftsperspektiven: Entwicklung eines voll funktionsfähigen KI-Agenten mit Business Use Case, Anwendung von Growth Mindset in der Agentenentwicklung
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    WAS DU VON UNS ERWARTEN KANNST

    Vermittlung von aktuellem und praxisnahem Know-how
    Dozierende mit angewandter Berufserfahrung
    Praktische Übungen, Diskussionen und Tipps & Tricks der Dozierenden
    Teilnahmezertifikat und zusätzliche Zertifizierung durch eine Abschlussprüfung
    Individuelle Coachingstunde zur Orientierung bei der Jobwahl
    Auf Wunsch Verleih von Schulungsequipment, wie z. B. Laptop, Monitor, Kamera
    Tools & Software
    Die Weiterbildung "KI Strategie & Implementierung" werden kostenpflichtige Vollversionen der folgenden Tools bzw. gleichwertiger Alternativen zur Verfügung gestellt: ChatGPT, Claude, n8n, MS 365, MS Copilot, Trello sowie Zoom AI-Companion & Whiteboard. Für weitere Tools kommen kostenlose Testversionen zum Einsatz.

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   Berlin

   Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Rostock

   Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Düsseldorf

   Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   München

   Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen