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KI und Qualitäts­sicherung (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.

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 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
19.10.2026
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

  • Ein KI und Qualitätssicherungsexperte integriert moderne Datenanalyse- und KI-Technologien in Qualitätsmanagementprozesse. Er entwickelt Algorithmen zur Fehlererkennung, implementiert prädiktive Modelle für Qualitätsprognosen und optimiert statistische Verfahren zur Prozessüberwachung. Er analysiert komplexe Datensätze, identifiziert Qualitätsabweichungen und leitet datenbasierte Verbesserungsmaßnahmen ab. Zudem etabliert er Standards für KI-gestützte Qualitätssicherungssysteme und sorgt für deren kontinuierliche Weiterentwicklung. Der Experte schafft Schnittstellen zwischen klassischem Qualitätsmanagement und innovativen Data-Science-Ansätzen, um Produktqualität und Prozesseffizienz zu steigern.
  • KI-gestützte Prozessautomatisierung - Optimierung betrieblicher Abläufe durch intelligente Informationssysteme
  • Zukunftsfeld KI & Automatisierung verstehen - Einsatzfelder, Trends und Zertifizierungsmöglichkeiten
  • Prozesse automatisieren mit KI und RPA - Branchenlösungen mit realen Use Cases umsetzen
  • Technologiewerkzeuge für KI-Anwendungen - ML, NLP, CV & Cloud-Tools in der Praxis nutzen
  • Geschäftsprozesse für KI vorbereiten - Analyse, Mapping und Systemintegration gestalten
  • Nutzen, Risiken und Erfolgsfaktoren von KI - Technische, ethische und menschliche Herausforderungen
  • Geschäftsmodelle neu denken mit KI - Plattform- und Abo-Modelle erfolgreich etablieren
  • Vertrauenswürdige KI gestalten - DSGVO, Fairness und Governance in der Umsetzung
  • Wirkung von KI-Projekten messen und optimieren - Tools, KPIs und kontinuierliche Verbesserung
  • Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme
  • Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
  • Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
  • Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
  • Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
  • KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
  • Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
  • Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
  • Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
  • Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
  • Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
  • Qualitätsmanagement und Predictive Quality - Datenbasierte Prognosen zur Prozess- und Qualitätsoptimierung
  • Quality 4.0 und strategischer Rahmen für Predictive Quality
  • Smart Data Management und Datenaufbereitung im Qualitätsmanagement
  • Predictive Quality in der Anwendung: Statistische Analysen, Machine Learning und Software-Tools
  • Machine Learning für Predictive Quality
  • Implementierung und organisatorische Verankerung von Predictive Quality
  • Performance-Messung und kontinuierliche Verbesserung Dauer
  • Risikomanagement, Datenschutz-Grundverordnung und ethische Aspekte
  • Branchenspezifische Anwendung und Executive-Entscheidungsarchitektur
  • Qualitätsmanagement - DIN EN ISO 9001 - Prozesse und Praxis für Qualitätsbeauftragte
  • Qualitätsmanagement verstehen: Zielsetzung, Nutzen und Verantwortlichkeiten
  • Rechtliche Rahmenbedingungen und Compliance-Pflichten im Qualitätsmanagement
  • Struktur, Inhalte und Kernanforderungen der DIN EN ISO 9001:2015
  • Prozesse verstehen, gestalten und steuern - Prozessmanagement im Qualitätsumfeld
  • Dokumentationsmanagement und digitale Nachweisführung im ISO 9001 Umfeld
  • Qualitätsziele, KPIs und Managementbewertung - Zielorientierung und Erfolgskontrolle im QM
  • Digitale Audits und fortlaufende Verbesserung - Effektive Prozesse, moderne Tools, KI-gestützte Analyse
  • Nachhaltigkeit im Qualitätsmanagement - ESG-Kriterien und Green QM in der Praxis
  • Problemerkennung, Ursachenanalyse und Lösungsfindung - Klassische QM-Tools, KI und ESG-Checklisten
  • Fit für die QM-B-Prüfung - Inhalte, Prüfungsaufbau und Erfolgstipps
  • Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen
  • Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
  • Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
  • KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
  • Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
  • Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
  • KI-Technologien und Enterprise-Integration
  • Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
  • Qualitätsmanagement - Wissensaufbau für angehende Qualitätsmanager und -auditoren in der technischen Qualitätssicherung
  • Messung und Management der Kundenzufriedenheit - Von klassischen Befragungen bis KI-gestütztem Feedback
  • Qualitätsmanagement digital denken - KI, RPA und smarte Lösungen für die Praxis
  • Innovatives Lieferantenmanagement - KI, ESG und Blockchain für Performance und Compliance
  • Produkthaftung, Sicherheit und Datenschutz: Rechtliche Risiken im QM steuern
  • Risikobasiertes Qualitätsmanagement nach ISO 9001, ISO 31000 und ICH Q9
  • Lean Quality und Wirtschaftlichkeit - Qualität sichern, Kosten optimieren, Ressourcen schonen
  • Auditorenausbildung und Auditpraxis nach ISO 19011 - Kompetenzen, Methoden und digitale Tools
  • Qualitätskultur stärken - Mitarbeiter aktiv einbinden und Verantwortung fördern
  • Statistische Methoden und Prozessanalyse für Qualitätsmanager
  • Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Bautzen

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Ludwigsburg

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Dortmund

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 6–12 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

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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

Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Habmann AufstiegsAkademie.

Themen

KI & Machine LearningNachhaltigkeitsmanagement & CSRProjektmanagementSupply Chain ManagementIT-Sicherheit

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.

5.387 Kurse zum Vergleich.

5.387Kurse
Künstliche IntelligenzvelpTEC GmbH · Gütersloh · Blended Learning
  • 1.000–5.000 €
  • Vollzeit
  • 1–3 Monate
  • Start ab 05.10.2026
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir