Künstliche Intelligenz, Automatisierung und agile Methoden

Passt der Kurs zu dir?

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   Erfahrung in Projekt- oder Teamarbeit, an der du Rollen, Events und Artefakte von Scrum konkret spiegeln kannst.
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   Vertrautheit mit den englischen Scrum-Begriffen wie Sprint Backlog, Increment und Definition of Done, die auch die Prüfungsfragen verwenden.
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   Für Stellen als Scrum Master oder Product Owner erwarten Arbeitgeber häufig ein Studium mit Schwerpunkt Projektmanagement, IT-Management oder Wirtschaftsinformatik.

Das lernst du

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   Zielsetzung und Überblick
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement sowie in der Prozessautomatisierung. Sie richtet sich an Projektmanager:innen und Fachkräfte, die lernen möchten, KI-Technologien zur Optimierung von Projektabläufen, zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen und zur Steigerung der Effizienz einzusetzen. Die Kombination aus theoretischen Grundlagen und praktischen Übungen ermöglicht die Entwicklung von Kompetenzen im Umgang mit KI-Tools und -Methoden sowie in der Implementierung von KI-gestützten Projekten.
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptmodule

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   KI für Projektmanager:innen

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Relevanz für das Projektmanagement.
   Anwendungsbereiche von KI im Projektalltag, einschließlich Entscheidungsfindung und Effizienzsteigerung.
   Einführung in Foundation Models und Open-Source KI-Tools.
   Methoden zur Implementierung von KI-Projekten, einschließlich ethischer, datenschutzrechtlicher und rechtlicher Rahmenbedingungen.
   Evaluation von KI-Lösungen.
   Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Praktische Anwendung von Werkzeugen wie ChatGPT.
   Vertiefung der rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI.

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   KI und Automatisierung

   Grundlagen und Entwicklung von KI und Automatisierung.
   Schlüsseltechnologien und -begriffe im Bereich Automatisierung.
   Praktische Umsetzung von Automatisierungsprojekten, inklusive Datenmanagement und Workflow-Optimierung.
   Einführung in Make.com Foundations.
   Dokumentation von Workflows, Fehlerbehebung und Automatisierung von Reports.
   Grundlagen von Large Language Models (LLMs) und deren Anwendung in der Prozessautomatisierung.
   Fallstudien und Best Practices für die Implementierung von KI-Lösungen.
   Ausblick auf Zukunftstrends und Innovationen.

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   Agiles Projektmanagement in der Praxis

   Einführung in agile Projektmanagement-Methoden.
   Praktische Anwendung von Projektmanagement-Software wie Trello, Microsoft Planner und Jira.
   Fallbeispiele zur Nutzung der genannten Tools in Projektszenarien.
   Lernziele

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   Nach Abschluss dieser Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Potenzial für das Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Methoden zur Optimierung von Projektprozessen und zur Verbesserung von Entscheidungen anzuwenden.
   Automatisierungslösungen zur Steigerung der Effizienz und zur Erschließung neuer Innovationsmöglichkeiten zu konzipieren und zu implementieren.
   Die ethischen, rechtlichen und datenschutzrechtlichen Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Agile Projektmanagement-Software wie Trello, Microsoft Planner und Jira effektiv für die Projektorganisation einzusetzen.
   Kommunikations- und Führungsfähigkeiten im Kontext von KI-Projekten zu entwickeln.
   Die Implementierung und Evaluation von KI-Lösungen in der Praxis zu begleiten.
   Berufsperspektiven

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   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten in Bereichen wie

   KI-Projektmanagement
   IT-Projektleitung
   Prozessautomatisierung
   KI-Strategie und -Beratung
   Agiles Projektmanagement
   IT-Management
   Die Weiterbildung unterstützt bei der Übernahme von Verantwortung für KI-gestützte Projekte und die Implementierung von Automatisierungslösungen zur Steigerung der organisatorischen Leistungsfähigkeit.

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Magdeburg

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Sprints sauber aufsetzen

   Du planst Sprints mit einem Sprint-Ziel, führst Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive in ihren Zeitrahmen durch und machst den Fortschritt für alle sichtbar. Beispiel: Du moderierst eine Retrospektive, in der das Team konkrete Verbesserungen für den nächsten Sprint festlegt.

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   Backlog führen und priorisieren

   Als Product Owner zerlegst du Anforderungen in User Stories, ordnest sie nach Wert und hältst das Product Backlog für alle einsehbar. Beispiel: Du priorisierst die Wünsche aus Vertrieb und Support für das nächste Release einer Kunden-App.

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   Agile Werkzeuge einsetzen

   Kurse zu Jira und Kanban zeigen, wie du Boards, Grenzen für parallele Arbeit und Burndown-Auswertungen einrichtest. Beispiel: Du baust für ein Marketingteam ohne Softwarebezug ein Kanban-Board mit klaren Spalten und Arbeitsgrenzen.

Themen

Arbeitsmarkt

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