Künstliche Intelligenz für Projektmanager und agilem Management

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassendes Wissen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Anwendung im Projektmanagement. Sie richtet sich an Projektmanager:innen und Fachkräfte, die KI-gestützte Methoden zur Optimierung von Projekten und zur strategischen Entscheidungsfindung einsetzen möchten. Die Inhalte decken sowohl technische Grundlagen als auch ethische und rechtliche Rahmenbedingungen ab.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und ihrer Anwendungsfelder im Projektmanagement.
   Behandlung von Foundation Models und Open-Source KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag, inklusive Implementierung von KI-Projekten.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI.
   Evaluation von KI-Lösungen und die Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte (Kommunikation, Führung, Veränderungsmanagement).
   Praktische Anwendung von Werkzeugen wie ChatGPT.
   KI im agilen Projektmanagement*
   Schnittstellen zwischen KI und agilen Prinzipien sowie Methoden.
   Datenmanagement und Datenqualität für KI-Projekte in agilen Strukturen.
   Einsatz von KI zur Automatisierung und zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
   Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Umgebungen.
   Change Management und Akzeptanzförderung von KI im Team.
   Risikomanagement, ethische Aspekte und Cyber Security im Kontext agiler KI-Anwendungen.
   KI Officer*
   Grundlagen der Rolle des KI Officers und Überblick über relevante Gesetzgebungen wie den EU KI Act.
   Ethische Leitlinien, Risikomanagement und Compliance in KI-Anwendungen.
   Datenschutz, Datensicherheit und Transparenz von KI-Modellen.
   Implementierung von Audit- und Zertifizierungsprozessen.
   Anwendungsfälle, Best Practices, Dokumentation und Berichterstattung.
   Stakeholder-Management, Kommunikation und Schulungsprogramme.
   Change Management, Bewertungsmetriken und Zukunftsperspektiven im KI-Management.
   Entwicklung von kritischem Denken im KI-Kontext.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen und Anwendungsbereiche von KI im Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Methoden zur Effizienzsteigerung und Entscheidungsoptimierung einzusetzen.
   KI-Projekte in agilen und traditionellen Projektstrukturen zu planen und zu implementieren.
   Ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Aspekte von KI zu berücksichtigen.
   Die Rolle und Verantwortlichkeiten eines KI Officers wahrzunehmen.
   KI-Systeme zu bewerten und deren Implementierung zu steuern.
   Veränderungsprozesse im Zusammenhang mit KI-Einführungen zu managen.
   Berufsperspektiven
   Die Weiterbildung qualifiziert für Tätigkeiten im KI-Management, im Projektmanagement mit Fokus auf KI-Anwendungen und für die Rolle des KI Officers. Absolvent:innen können KI-Strategien entwickeln, KI-Projekte leiten und die Implementierung sowie den Betrieb von KI-Systemen verantworten. Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Positionen in der IT-Projektleitung, Softwareentwicklung, Datenanalyse und im strategischen IT-Management. Die Inhalte sind auf die Anforderungen des KI-Managements und die Anwendung von KI im agilen Umfeld zugeschnitten.

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   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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

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