Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Flexibility

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, Energiemärkte und Dispatch-Optimierung

   Grundlagen KI-gestützter Analysen in Energiemärkten und der Übersetzung von Markt- und Netzsignalen in Optimierungsprobleme
   Verständnis von Strommärkten wie Day-Ahead-, Intraday- und Regelenergiemärkten sowie grundlegender Zusammenhänge der Stromnetzphysik
   Bedeutung stochastischer Optimierung, Unsicherheitsmanagement und risikoadjustierter Entscheidungsfindung bei Preis-, Last- und Erzeugungsvolatilität
   Definition des Scopes auf Asset-Ebene, Portfolio-Ebene und Systemebene für Speicher, virtuelle Kraftwerke und Netzdienstleistungen
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Ergebnisse für automatisierten Handel, Einsatzplanung und Portfoliomanagement

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie Marktdaten, Wetterprognosen, Netzdaten sowie Asset-Daten zu Ladezustand und Verfügbarkeit
   Grundlagen von Datenmodellen für hochfrequente Zeitreihen, Asset-Charakteristika und Marktprodukte
   Einführung in moderne Schnittstellen zu Strombörsen, Übertragungsnetzbetreibern und IoT-Plattformen
   Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines für Lagebewusstsein und schnelle Entscheidungsfindung
   Überblick über Prognosemodelle, mathematische Optimierung, Reinforcement Learning, Edge Computing und MLOps für den zuverlässigen 24/7-Betrieb

3. 3

   Automatisierung von Handels-, Dispatch- und Flexibilitätsprozessen

   Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Forecast - Optimize - Bid - Dispatch - Settle"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Analyse von Marktberichten, Erkennung von Handelschancen und Erstellung von Reports
   Entwicklung autonomer Handelsagenten für unterschiedliche Energiemärkte und Flexibilitätsprodukte
   Human-in-the-Loop-Konzepte zur Überwachung automatisierter Handelsstrategien und zum Risikomanagement
   Entwicklung eines Operating Models für einen hochautomatisierten Betrieb virtueller Kraftwerke und energiebezogener Handelsumgebungen

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf Batteriespeichersysteme, virtuelle Kraftwerke, Demand-Side-Management, Ladeinfrastruktur, Vehicle-to-Grid und Microgrids
   Optimierung von Arbitrage-Handel, Regelleistungsbereitstellung, Peak Shaving sowie intelligenter Steuerung dezentraler Erzeugungs- und Verbrauchsassets
   Audit-Ready-by-Design mit lückenloser Aufzeichnung von Handelsentscheidungen und Dispatch-Anweisungen
   Compliance mit Marktregeln, technischen Anschlussregeln sowie Anforderungen an Modellrisikomanagement und Cybersicherheit
   Transparente Kommunikation von Risiken, Unsicherheiten und Performance gegenüber Asset-Eigentümern, Marktpartnern und Regulierungsbehörden

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