Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Change & Reskilling Program

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, Change Management und Reskilling-Strategien

   Grundlagen KI-gestützter Transformation auf der menschlichen Seite des Wandels sowie der Übersetzung zukünftiger Jobprofile und Skill-Anforderungen in datengetriebene Umschulungs- und Change-Programme
   Verständnis der Entwicklung dynamischer Skills Taxonomien, personalisierter Lernpfade und der Messung von Mitarbeiter-Adoption
   Definition des Scopes hinsichtlich Zielgruppen, Geschäftsbereichen, Kompetenz-Leveln und relevanten Outputs wie Skill-Gap-Analyse, Lernpfad-Design und Adoption-Dashboard
   Einführung in Change Management, Lernpsychologie und Instructional Design im Kontext KI-gestützter Transformation
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten zur Bewertung von Change Readiness, Steuerung von Enablement-Programmen und zum Nachweis des ROI von Reskilling-Maßnahmen

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie HR-Daten, Lernmanagementsysteme, Nutzungsdaten von KI-Tools, Mitarbeiterbefragungen und Performance-Daten
   Aufbau einer zentralen Skills-Datenbank und eines Kompetenzmodells als verlässliche Grundlage für Entwicklung und Steuerung
   Einführung in Schnittstellen zu HRIS-, LMS-, LXP- und Kollaborationssystemen
   Nutzung von NLP zur Analyse von Stellenbeschreibungen, Lebensläufen und Feedbackdaten zur Extraktion relevanter Skills
   Überblick über KI-Modelle für Skills Taxonomien, Skill-Gap-Analysen, Empfehlungssysteme, generative Lerninhalte sowie Toolchains für Change-Kommunikation und Enablement Operations

3. 3

   Automatisierung von Change-, Enablement- und Lernprozessen

   Einführung in automatisierte Enablement-Workflows nach dem Prinzip "Assess Skills - Define Target Profile - Create Learning Path - Deliver Content - Measure Adoption & Impact"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows als persönliche Lern-Coaches, zur Beantwortung von Fragen und zur Erstellung von Lernzusammenfassungen
   Automatisierte Erstellung von Kommunikationsmaterialien wie Newsletter, FAQs oder begleitenden Informationen für den Change-Prozess
   Human-in-the-Loop-Konzepte für Workshops, persönliche Betreuung, Konfliktlösung und sensible Veränderungssituationen
   Entwicklung eines Operating Models für eine zentrale Enablement-Funktion in Zusammenarbeit mit HR, IT und Fachbereichen

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf unternehmensweite Reskilling-Programme, Einführung von KI-Co-Piloten, Neugestaltung von Job-Rollen, interne AI Academies und gezielte Adoptionssteigerung
   Datengetriebene Analyse von Skill-Gaps und Entwicklung wirksamer Maßnahmen zur Befähigung von Mitarbeitenden für KI-gestützte Arbeitsweisen
   Messung von Adoption Gaps und Umsetzung gezielter Interventionen zur Steigerung von Nutzung, Kompetenzentwicklung und Akzeptanz
   Audit-Ready-by-Design mit nachvollziehbarer Dokumentation von Skill-Bewertungen, Lernpfaden und Enablement-Entscheidungen
   Compliance mit Arbeitsrecht, Mitbestimmungsrechten, Datenschutzanforderungen sowie Sicherstellung von Fairness, Transparenz und ethischer Verantwortung in KI-gestützten HR-Prozessen

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