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Künstliche Intelligenz für Projektmanager Sprint - Agile mit KI
Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Woche und kostet bis 500 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist A-Leecon GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- bis 1 Woche
- KATALOGPREIS
- bis 500 €
- LERNORT
- Berlin
- NÄCHSTER START
- 12.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Kursinhalt
- Dieser einwöchige Intensivkurs vermittelt Projektmanagern praxisnahes Wissen und konkrete Werkzeuge zur Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in agile Projektmanagementprozesse. Der Kurs fokussiert sich auf die Anwendung von KI zur Effizienzsteigerung, Risikominimierung und zur besseren Entscheidungsfindung in Projekten. Teilnehmer lernen, wie KI-Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und prädiktive Analysen zur Optimierung von Projektplänen, Ressourcenallokation und Stakeholder-Kommunikation eingesetzt werden können. Es werden sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen bei der Einführung von KI im Projektmanagement beleuchtet, mit einem besonderen Augenmerk auf ethische Aspekte und die Bedeutung menschlicher Aufsicht.
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und ihre Relevanz für das Projektmanagement
- Anwendungsfälle von KI in agilen Projektmanagementmethoden (Scrum, Kanban)
- KI-gestützte Werkzeuge für Projektplanung und -steuerung
- Einsatz von KI zur Risikobewertung und -minderung
- Automatisierung von Routineaufgaben im Projektmanagement durch KI
- Datenanalyse und prädiktive Modellierung für Projektentscheidungen
- KI für die Verbesserung der Kommunikation und des Stakeholder-Managements
- Ethische Überlegungen und Herausforderungen bei der KI-Implementierung
- Praktische Übungen und Fallstudien zur Anwendung von KI-Tools
- Lernziele
- Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage,
- die Potenziale von KI für das eigene Projektmanagement zu identifizieren und zu bewerten.
- geeignete KI-Werkzeuge und -Technologien für spezifische Projektanforderungen auszuwählen.
- KI-gestützte Methoden zur Optimierung von Projektplänen und zur Ressourcenallokation anzuwenden.
- KI zur proaktiven Identifizierung und Bewältigung von Projektrisiken einzusetzen.
- die Effizienz von Routineaufgaben durch den Einsatz von KI zu steigern.
- KI-basierte Datenanalysen zur Unterstützung von Projektentscheidungen zu nutzen.
- die Kommunikation und das Stakeholder-Management durch KI-Anwendungen zu verbessern.
- ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit KI im Projektmanagement zu erkennen und Lösungsansätze zu entwickeln.
- KI-Anwendungen im agilen Projektkontext erfolgreich zu integrieren.
- Kursformat
- Der Kurs findet über eine Woche statt und erstreckt sich von Montag bis Freitag. Die Unterrichtszeiten sind ganztägig angesetzt, um eine intensive Auseinandersetzung mit den Inhalten zu ermöglichen.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · bis 500 €
- 2
Bielefeld
12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · bis 1 Woche · bis 500 €
- 3
Dortmund
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · bis 500 €
- 4
Düsseldorf
12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Woche · bis 500 €
- 5
Düsseldorf
12.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · bis 1 Woche · bis 500 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr bis 500 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
A-Leecon GmbH: 1.331 Kurse mit aktuellem Termin an 16 Orten
1.331 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 16 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei A-Leecon GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
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.
06 · Kurse
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