Künstliche Intelligenz in Projekt­management, agile Geschäfts­strategien

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   KI-Projektmanagement und Business Agility
2. 2
   Zielsetzung des Kurses
3. 3
   Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement sowie zur Umsetzung von Business Agility. Es werden die Grundlagen von KI-Technologien und deren Einsatzmöglichkeiten in Projekten behandelt. Ferner werden agile Arbeitsweisen und deren Integration in Geschäftsprozesse thematisiert.
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   Der Kurs umfasst folgende Themenbereiche

   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in Künstliche Intelligenz
   KI-Anwendungen im Projektmanagement
   Foundation Models und Open-Source KI-Tools
   KI im Projektalltag
   Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Exkurs: Projektmanagement
   Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT
   Agile Business Professional / Business Agility
   Einführung in Business Agility
   Domänen der Business Agility
   Methoden und Frameworks für verschiedene Domänen
   Exkurs: Methoden und Frameworks zur Umsetzung von Business Agility
   Change Management als Schlüssel zur Business Agility
   Coaching im Sinne eines Agile Business Coaches
   Vorbereitung auf die Prüfung
   Ethik und Recht in der Künstlichen Intelligenz
   Einführung in Ethik und Recht der Künstlichen Intelligenz
   Überblick über den EU AI Act
   Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen
   Datenschutz und Datensicherheit in der Künstlichen Intelligenz
   Algorithmische Fairness und Diskriminierungsfreiheit
   Ethische Prinzipien in der Künstlichen Intelligenz
   Governance und Compliance in der KI
   Internationale Perspektiven und Vergleiche
   Lernziele
   Die Teilnehmenden erwerben die Fähigkeit, KI-Werkzeuge zur Optimierung von Projekten einzusetzen. Sie lernen, agile Methoden zur Steigerung der Flexibilität und Innovationskraft von Organisationen anzuwenden. Des Weiteren werden Kompetenzen zur ethischen und rechtlichen Bewertung von KI-Anwendungen entwickelt.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, in der agilen Transformation von Unternehmen sowie in der Konzeption und Implementierung von KI-gestützten Lösungen. Anwendungsfelder finden sich in der IT, im Management und in beratenden Funktionen.
   Zusammenfassung
   Diese Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse in den Bereichen KI für Projektmanager:innen, Business Agility und Ethik/Recht in der Künstlichen Intelligenz. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, Projektverantwortliche und Fachexperten auf die Herausforderungen des modernen Projektmanagements und der digitalen Transformation vorzubereiten.

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Leipzig

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen