KI und Projekt­management: Tools im Alltag und Projektleitung

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

1. 1
   Zielsetzung
2. 2
   Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement sowie im Arbeitsalltag. Sie zielt darauf ab, Projektmanager:innen und Fachkräfte darin zu befähigen, KI-Werkzeuge und -Methoden zur Optimierung von Projekten und zur Steigerung der Effizienz im Arbeitsablauf einzusetzen.
3. 3
   Inhalte
4. 4

   Die Weiterbildung gliedert sich in drei thematische Schwerpunkte

5. 5

   KI für Projektmanager:innen

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement.
   Einführung in Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
   Praktische Anwendung von KI im Projektalltag, inklusive Implementierungsstrategien.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für KI-Projekte.
   Methoden zur Evaluation von KI-Lösungen.
   Entwicklung von Soft Skills für die Führung und Kommunikation in KI-Projekten sowie für Veränderungsmanagement.
   Exkurse zu Projektmanagement-Grundlagen und der Arbeit mit spezifischen KI-Tools wie ChatGPT.

6. 6

   Projektmanagement Tools in der Praxis für Experten

   Praktische Anwendung von Projektmanagement-Werkzeugen wie Miro, Kanban, Trello, Asana und Jira.
   Einführung in agile Methoden wie Kanban und die MoSCoW-Methode.
   Erstellung von Roadmaps und digitale Umsetzung von Boards.
   Vertiefung von Funktionen und Anwendungsbereichen der genannten Tools.

7. 7

   KI im Arbeitsalltag

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, technologische Konzepte und Anwendungsarchitekturen.
   Bedeutung von Datenqualität und -management für KI-Anwendungen.
   Rechtliche Rahmenbedingungen, einschließlich des AI Acts.
   Einsatzmöglichkeiten von KI zur Transformation von Routinen und Prozessen.
   Überblick über KI-Tools und Softwarelösungen.
   Unterstützung des Projektmanagements durch KI.
   Change Management und organisatorischer Wandel durch KI.
   Risiken, Herausforderungen und ethische Aspekte im Umgang mit KI.
   Zukunftstrends und kontinuierliche Weiterentwicklung im Bereich KI.
   Lernziele

8. 8

   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Relevanz für das Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Methoden zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -abläufen einzusetzen.
   Gängige Projektmanagement-Tools wie Trello, Kanban und Jira praktisch anzuwenden.
   KI-Lösungen im Arbeitsalltag zu identifizieren und zu implementieren.
   Ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Aspekte bei der Nutzung von KI zu berücksichtigen.
   Kommunikations- und Führungskompetenzen für KI-Projekte zu entwickeln.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management und in der Koordination von KI-Projekten. Absolvent:innen können KI-gestützte Prozesse in Unternehmen einführen und optimieren. Die Weiterbildung unterstützt Fachkräfte bei der Anpassung an die fortschreitende Digitalisierung und den Einsatz neuer Technologien in ihren jeweiligen Berufsfeldern.

1. 1

   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

4. 4

   Eschborn

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

5. 5

   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen