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KI Transformation Upskilling

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Edelwise Academy 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
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
01.10.2026
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

  • Diese Weiterbildung verbindet KI-Transformation mit Upskilling: Die Teilnehmenden erarbeiten, was Künstliche Intelligenz in Organisationen verändert, begleiten die KI-Transformation als Prozess und befähigen Mitarbeitende gezielt für die neuen Anforderungen. Sie erproben KI-Werkzeuge praktisch, gestalten Lernformate für das Upskilling im eigenen Umfeld und begleiten Menschen und Teams mit Coaching-Werkzeugen durch die Veränderung. Ein Praxisprojekt mit realem Fall vertieft die eigene Beratungs- und Begleitpraxis. Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die KI-Transformation und Upskilling in Organisationen verantworten und begleiten.
  • Was die KI-Transformation für Kompetenzen bedeutet
  • Die Teilnehmenden erarbeiten, was Künstliche Intelligenz leistet, und leiten daraus ab, welche Tätigkeiten sich verändern und welche Kompetenzen künftig gebraucht werden.
  • Machine Learning, Deep Learning und Generative KI im Überblick
  • Veränderung von Tätigkeitsprofilen durch KI einschätzen
  • Recht, Ethik und Compliance beim KI-Einsatz
  • KI-Transformation in Organisationen gestalten
  • Im Spannungsfeld von Mensch, Technologie und Organisation lernen die Teilnehmenden, die KI-Transformation zu planen, als Veränderungsprozess zu begleiten und Widerstände konstruktiv zu bearbeiten.
  • Entwicklungsstufen von Organisationen
  • Change-Modelle, unter anderem nach Kotter, Lewin, ADKAR, Draho-Rad, Theorie U, Kübler-Ross und Streich
  • Digitale Transformation im Unternehmen
  • Psychologische Widerstände erkennen und in Motivation überführen
  • Kommunikation in der Transformation
  • Kommunikation in der Transformation: Widerstände gegen Veränderung und Qualifizierung erkennen und bearbeiten.
  • Kommunikationsmodelle, unter anderem Harvard-Modell und Gewaltfreie Kommunikation
  • Konflikte rund um Veränderung und Qualifizierung bearbeiten
  • Transformationsvorhaben iterativ steuern
  • Agile Methoden als Rahmen für Transformations- und Qualifizierungsvorhaben: Die Teilnehmenden steuern Upskilling-Programme iterativ.
  • Transformations- und Qualifizierungsvorhaben iterativ planen
  • Kanban für die Steuerung von Upskilling-Programmen
  • Risiken in unsicheren Umgebungen managen
  • Lernförderliche Führung
  • Führung in der Transformation: Wie Führungskräfte Qualifizierung ermöglichen und Lernen im Arbeitsalltag zulassen.
  • Orientierung geben und Entscheidungen in komplexen Situationen treffen
  • Lernförderliche Führung: Freiräume für Qualifizierung schaffen
  • Selbstorganisation und Verantwortung im Team fördern
  • Führung und Strategie im KI-Kontext
  • Die Teilnehmenden lernen, Teams durch die Einführung von Künstlicher Intelligenz zu steuern: mit situativer Führung, klarer Kommunikation in hybriden Arbeitsumgebungen und einer tragfähigen KI-Strategie.
  • Situative Führung in KI-Projekten
  • Kommunikation und Motivation in digitalen und hybriden Teams
  • KI-Strategie: vom Zielbild zur Umsetzung
  • Steuerung mit Kennzahlen (KPIs und OKRs)
  • KI-Werkzeuge selbst erproben
  • Die Teilnehmenden erproben KI-Werkzeuge im eigenen Arbeitsumfeld, um Qualifizierung aus eigener Anschauung gestalten zu können.
  • Arbeit mit Large Language Models im eigenen Aufgabenfeld
  • KI-Werkzeuge für Lern- und Arbeitsprozesse auswählen
  • Lernbegleitung und Transfercoaching
  • Coaching-Werkzeuge für die Lernbegleitung Einzelner.
  • Lösungsorientierte Fragetechniken und Rapport
  • Lernkultur in Organisationen
  • Lernkultur und Haltung: Voraussetzungen dafür, dass Qualifizierung in der Organisation ankommt.
  • Lernkultur in Organisationen entwickeln
  • Umgang mit unbewussten Denkmustern (Bias)
  • Generationenübergreifendes Lernen
  • Zukunft sichtbar machen und gestalten
  • Mit systemischen Arbeitsmethoden und visueller Moderation machen die Teilnehmenden komplexe Konzepte sichtbar und erproben neue Werkzeuge für die eigene Praxis.
  • Szenario-Entwicklung und Prospektion
  • Visual Facilitation und Graphic Recording
  • Methoden- und Tool-Erprobung im FutureLab
  • Kompetenzbedarf aus Technologietrends ableiten
  • Technologische Entwicklungen werden daraufhin bewertet, welche Kompetenzen sie künftig erfordern.
  • Technologie-Radar und Horizon Scanning
  • Digitale Souveränität
  • Upskilling: Kompetenzen aufbauen und Lernen gestalten
  • Die Teilnehmenden ermitteln Kompetenzlücken, die durch die KI-Transformation entstehen, und gestalten daraus wirksame Upskilling-Formate für ihre Organisation.
  • Kompetenzbedarf im Zuge der KI-Transformation erheben
  • Upskilling- und Reskilling-Pfade für Teams entwerfen
  • Lerneinheiten und Lernbegleitung didaktisch gestalten
  • Lernen im Arbeitsprozess verankern und Transfer sichern
  • Wirkung von Upskilling-Maßnahmen überprüfen
  • Wissen weitergeben
  • Die Teilnehmenden entwickeln überzeugende Pitches und üben, Inhalte klar und zielgruppengerecht zu vermitteln.
  • Struktur und Aufbau überzeugender Präsentationen
  • Grundlagen der Seminargestaltung
  • Praxisphase: eigenes Upskilling-Konzept
  • In einer betreuten Projektphase entwickeln die Teilnehmenden ein Upskilling-Konzept für einen realen Transformationsfall.
  • Bootcamp Upskilling: durchgängige Fallarbeit
  • Eigenes Qualifizierungskonzept mit strukturiertem Feedback
  • Lernergebnisse
  • Nach Abschluss begleiten die Teilnehmenden Veränderungs- und Zusammenarbeitsprozesse als Coach: Sie diagnostizieren Team- und Konfliktdynamiken, setzen systemische Interventionen, moderieren Gruppen und unterstützen Organisationen beim Umgang mit neuen Technologien. Sie begleiten Menschen, Teams und Organisationen bei Veränderungs- und Entwicklungsprozessen, unter anderem bei der Entwicklung einer agilen Haltung.
  • Abschluss
  • Die Weiterbildung schließt mit einer Trägerteilnahmebescheinigung ab. Die Bescheinigung weist den Abschluss als Future Skills & Collaboration Coach aus.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    01.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Stuttgart

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Stuttgart

    01.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Berlin

    01.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 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

Edelwise Academy GmbH: 7 Kurse mit aktuellem Termin an 5 Orten

7Kurse mit aktuellem Termin
5Angebotsorte

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

Angebote an 5 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Edelwise Academy GmbH.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementPersonalwesen (HR)Bewerbung & Coaching

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.

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  • Start ab 26.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir