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Künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag für Gezielte Prozesseffizienz

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Forward Education GmbH.

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 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Wiederkehrende Aufgaben im Produktmanagement lassen sich auf Automatisierungspotenziale prüfen, ohne fachliche Verantwortung an Künstliche Intelligenz abzugeben. Im Arbeitsalltag werden KI-gestützte Arbeitsprozesse mit Prüfschritten, Datenqualität und nachvollziehbaren Effizienz-KPIs verbunden.
  • 1. Grundlagen des Produktmanagements im IT-Bereich für Prozesseffizienz
  • Wiederkehrende Produktmanagement-Aufgaben auf Effizienzpotenziale prüfen
  • Einsatzfelder von Künstlicher Intelligenz im Arbeitsalltag einordnen
  • Menschliche Verantwortung bei KI-gestützten Arbeitsschritten festlegen

Kursinhalt

  1. 1

    Market & User Research für KI-gestützte Arbeitsprozesse

    • Research-Aufgaben mit hohem manuellem Aufwand identifizieren
    • Markt- und Nutzerdaten für KI-gestützte Auswertungen strukturieren
    • Ergebnisse automatisierter Analysen fachlich prüfen
  2. 2

    Agile Methoden & Anforderungsmanagement für Prozesseffizienz

    • Effizienzanforderungen als Backlog Items in Jira erfassen
    • Automatisierbare Prozessschritte priorisieren
    • Akzeptanzkriterien für KI-gestützte Arbeitsergebnisse definieren
Alle 8 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Customer Experience Design für effiziente Produktprozesse

    • Nutzeraufgaben mit Jobs to be done strukturieren
    • Prototypen nutzen, um Prozessvereinfachungen früh zu prüfen
    • KI-gestützte Vorschläge anhand von Nutzerbedürfnissen bewerten
    • KI-gestützte Arbeitsabläufe nachvollziehbar dokumentieren
    • Eigene Prüf- und Freigabeschritte transparent darstellen
    • Fachliche Fragen zu Nutzen und Risiken von KI beantworten
  2. 4

    Validierung und Entscheidungsfindung für KI-gestützte Prozesse

    • Annahmen zu Zeitersparnis und Ergebnisqualität validieren
    • Entscheidungs-Frameworks für den Einsatz von ChatGPT anwenden
    • Risiken fehlerhafter oder unvollständiger KI-Ergebnisse bewerten
  3. 5

    Roadmapping für KI-gestützte Prozessverbesserungen

    • Prozessverbesserungen als Roadmap Items formulieren
    • Automatisierungsinitiativen nach Wirkung und Aufwand priorisieren
    • Abhängigkeiten zwischen Teams, Daten und Werkzeugen sichtbar machen
  4. 6

    Geschäftsausrichtung & Business Model für Prozesseffizienz

    • Kosten und Nutzen KI-gestützter Arbeitsprozesse gegenüberstellen
    • Effizienzpotenziale mit strategischen Produktzielen verknüpfen
    • Auswirkungen auf Service- und Preismodelle einordnen
    • Ziele für KI-gestützte Arbeitsabläufe im Team vereinbaren
    • Veränderungen in Rollen und Verantwortlichkeiten begleiten
    • Transparente Regeln für den Einsatz von KI im Team abstimmen
  5. 7

    Dein eigenes Projekt: KI-gestützten Arbeitsprozess verbessern

    • Einen wiederkehrenden Arbeitsprozess mit Engpässen beschreiben
    • KI-gestützte Unterstützung mit klaren Prüfschritten planen
    • Nutzen, Risiken und nächste Schritte dokumentieren
  6. 8

    Technologische Grundlagen für KI-gestützte Prozesse

    • Data Flows für KI-gestützte Arbeitsschritte skizzieren
    • Datenqualität und Zugriffsgrenzen für Automatisierungen einordnen
  • 5. Portfolio- und Gesprächsvorbereitung mit KI-gestützten Arbeitsbeispielen
  • 9. Leadership für Produktmanager und IT- & Software Berater bei Prozessveränderungen
  • Grundlagen von Schnittstellen und Softwareentwicklung für Prozessdialoge nutzen

Lernziele

  • Automatisierungspotenziale in wiederkehrenden Arbeitsabläufen identifizieren
  • KI-Ergebnisse fachlich auf Plausibilität und Vollständigkeit prüfen
  • Effizienz-KPIs für Zeitersparnis und Ergebnisqualität definieren
  • KI-Risikoanalysen für fehlerhafte Arbeitsergebnisse durchführen
  • Workflow-Optimierung mit klaren Freigabeschritten planen
  • Datenqualität und Zugriffsgrenzen für Automatisierung einordnen
  • Einsatzfelder
  • Anwendbar in Produktmanagement, Projektmanagement und IT-Beratung bei Research, Anforderungsarbeit und Prozessverbesserungen. Die Kenntnisse unterstützen Teams bei der Gestaltung transparenter Regeln für KI-gestützte Automatisierung.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

  3. 3

    München

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

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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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

Forward Education GmbH: 773 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

773Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

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Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Forward Education GmbH.

Themen

KI & Machine LearningVertriebBusiness Development & VertriebsmanagementScrum & agiles ProjektmanagementSoftwareentwickler

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

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir