Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Carbon Markets & MRV Project

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

1. 1

   Einführung in KI, Carbon Markets und MRV-Projektentwicklung

   Grundlagen KI-gestützter Carbon-Markets- und MRV-Prozesse sowie der Übersetzung von Projektmethodologien in datengetriebene Systeme
   Verständnis von Compliance- und freiwilligen Kohlenstoffmärkten sowie zentralen Konzepten wie Additionality, Baselines, Leakage und Permanenz
   Definition des Projekt-Scopes hinsichtlich Projekttyp, Geografie und anwendbarer Standards wie Verra, Gold Standard oder vergleichbarer Rahmenwerke
   Einführung in den Projektzyklus von der Projektidee über das Projektdesign-Dokument bis zur Verifizierung und Zertifikatsausgabe
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für Projektfinanzierung, Risikobewertung und den Handel mit Carbon Credits

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen für MRV wie Fernerkundungsdaten, Drohnendaten, Bodensensoren und Community-Daten
   Aufbau auditierbarer Datenmodelle zur Evidenzsicherung für Baseline-Szenarien und Projektaktivitäten
   Automatisierte Schnittstellen zur Erfassung von Aktivitätsdaten und zur Überwachung zentraler Projektparameter
   Nutzung von Geodatenbanken zur Verwaltung von Projektgrenzen, Flächen, Parzellen und Monitoring-Punkten
   Überblick über KI- und Geospatial-AI-Toolchains für Baseline-Modellierung, Emissionsquantifizierung, Impact-Optimierung und digitale MRV-Prozesse

3. 3

   Automatisierung von Carbon-Projekt- und MRV-Prozessen

   Einführung in automatisierte Projekt-Workflows nach dem Prinzip "Design - Register - Monitor - Verify - Issue"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Erstellung von Projektdokumentationen und Monitoring-Berichten gemäß relevanter Standards
   Automatisierte Generierung von Audit-Paketen und Evidenz für Validierungs- und Verifizierungsprozesse
   Human-in-the-Loop-Konzepte zur Qualitätssicherung von Projektdaten und zur Zusammenarbeit mit Auditoren und Prüfstellen
   Entwicklung eines Operating Models für die skalierbare Entwicklung und das Management von Carbon-Projektportfolios

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf Nature-Based Solutions, erneuerbare Energien, Energieeffizienz sowie Carbon-Dioxide-Removal-Projekte
   KI-gestützte Risikobewertung für Carbon-Projekte, zum Beispiel hinsichtlich Permanenz, Leakage, Standortfaktoren und politischer Risiken
   Automatisierte Suche und Bewertung geeigneter Projektstandorte mithilfe datengetriebener und georäumlicher Analysen
   Audit-Ready-by-Design über den gesamten Projektzyklus mit transparenter Dokumentation von Annahmen, Datenquellen und Berechnungsmodellen
   Einhaltung relevanter Standards, Management von Stakeholder-Interaktionen sowie Sicherstellung sozialer und ökologischer Co-Benefits

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen