Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI SME Enablement Consultant

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, Mittelstand und Enablement-Beratung

   Grundlagen KI-gestützter Ansätze für kleine und mittlere Unternehmen sowie der spezifischen Chancen und Herausforderungen im Mittelstand
   Verständnis pragmatischer, kosteneffizienter und schnell umsetzbarer KI-Lösungen für typische KMU-Anwendungsfelder
   Definition des Scopes hinsichtlich branchenspezifischer Use Cases, typischer KMU-Prozesse und relevanter Outputs wie Use-Case-Portfolio, Beratungs-Playbook und ROI-Rechner
   Einführung in agile Beratung und Co-Creation-Ansätze zur gemeinsamen Entwicklung praxistauglicher Lösungen mit dem Kunden
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten zur Demonstration des Business Values von KI und zur Überwindung von Vorbehalten im Mittelstand

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie typische KMU-Systeme, branchenspezifische ERP-Lösungen sowie unstrukturierte Daten aus Dokumenten, E-Mails und Bildern
   Aufbau leichtgewichtiger cloud-basierter Datenplattformen für mittelständische Anforderungen
   Einführung in Standardschnittstellen und Low-Code-Integrationsplattformen zur schnellen Anbindung von Datenquellen
   Strategien zur Datenextraktion aus PDFs, Bildern und weiteren im Mittelstand häufig genutzten Formaten
   Überblick über sofort einsetzbare KI-Services, Open-Source-Modelle, Low-Code- und No-Code-KI-Plattformen sowie wiederverwendbare Prompt-Assets und Lösungs-Templates für typische KMU-Anwendungsfälle

3. 3

   Automatisierung von Beratungs-, Einführungs- und Enablement-Prozessen

   Einführung in standardisierte Beratungs-Workflows nach dem Prinzip "Assess Readiness - Identify Use Cases - Build Prototype - Pilot & Scale - Enable Team"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Erstellung von Marktanalysen, Wettbewerbsvergleichen und Business Cases für KMU
   Entwicklung eines AI Starter Kits mit Prompt-Bibliotheken, Lösungs-Blueprints und Schulungsmaterialien
   Human-in-the-Loop-Konzepte zur engen Begleitung von KMU-Mitarbeitenden bei der Einführung und Nutzung von KI-Tools
   Entwicklung eines Operating Models für skalierbare KI-Beratung auf Basis standardisierter Playbooks und wiederverwendbarer Best Practices

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf Back-Office-Prozesse, Buchhaltung, Rechnungsverarbeitung, Personalwesen, Vertrieb, Marketing, Produktion und Logistik
   KI-gestützte Optimierung von Lead-Scoring, personalisierter Kundenansprache, Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance und Routenoptimierung
   Entwicklung branchenspezifischer Use-Case-Portfolios für Handwerk, Handel und produzierendes Gewerbe
   Durchführung von AI Readiness Assessments und Erstellung individueller Digitalisierungs- und Umsetzungs-Roadmaps für KMU
   Audit-Ready-by-Design mit verständlicher Dokumentation, pragmatischen Governance-Frameworks, DSGVO-konformer Datenverarbeitung, Compliance mit relevanten Regulierungen und transparenter Kommunikation zur Vertrauensbildung

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