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Künstliche Intelligenz: Stakeholderanalyse für die Pflege

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist ImpaQt Education Group.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Pflegeprojekte mit KI-Unterstützung betreffen Fachkräfte, Leitung, Angehörige und weitere Beteiligte mit unterschiedlichen Informationsbedarfen. Sie strukturieren Stakeholder Mapping, erfassen Anforderungen und planen nachvollziehbare Beteiligungs- sowie Kommunikationswege für digitale Pflegeprozesse.

Kursinhalt

  1. 1

    Datenschutz, Ethik und Compliance in der Pflege

    • Besonders schützenswerte Daten in pflegenahen KI-Anwendungen erkennen
  2. 2

    Grundlagen des Prozessmanagements für Pflegeabläufe

    • Pflegeprozesse mit BPMN 2.0 visualisieren
Alle 7 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Low-Code/No-Code Automatisierung für Informationsflüsse

    • Fehlerfälle und Eskalationen in automatisierten Abläufen absichern
  2. 4

    Teamarbeit und Wissensmanagement für interprofessionelle Abstimmung

    • Informationssilos zwischen beteiligten Rollen analysieren
    • KI-gestützte Zusammenfassungen für Statusinformationen fachlich prüfen
  3. 5

    Prozessmanagement und Datenarchitektur für Pflegeprojekte

  4. 6

    Nutzerzentrierte Automatisierungslösungen für Pflegeprozesse

    • Anforderungen mit betroffenen Rollen validieren und priorisieren
    • Prototypen mit Rückmeldungen aus der Praxis überarbeiten
  5. 7

    Projektmanagement und Roadmapping für Pflegeinnovationen

    • Kommunikationsmaßnahmen für betroffene Rollen zeitlich strukturieren
    • Lernziele
  • Daten vor der Verarbeitung durch KI anonymisieren oder pseudonymisieren
  • Regeln für Zugriff, Datenweitergabe und fachliche Freigabe dokumentieren
  • Pflegebezogene Arbeitsabläufe mit Rollen, Übergaben und Informationspunkten erfassen
  • Engpässe und doppelte Dokumentationsschritte in Abläufen identifizieren
  • Automatisierte Statusmeldungen und Aufgabenübergaben mit Zapier, Make oder n8n konfigurieren
  • Eingaben aus Google Forms in strukturierte Übersichten in Google Sheets überführen
  • Gemeinsame Wissensstrukturen für Abläufe, Zuständigkeiten und Übergaben erstellen
  • Datenflüsse, Informationsquellen und Verantwortlichkeiten für ein Pflegeprojekt dokumentieren
  • Datenqualität und Aktualisierungsregeln für relevante Informationen festlegen
  • Automatisierungsvorhaben nach Nutzen, Risiken und Umsetzbarkeit bewerten
  • Stakeholder nach Einfluss, Informationsbedarf und Beteiligungsform analysieren
  • Service Blueprints für sichtbare und unsichtbare Prozessanteile erstellen
  • Einführungsschritte für KI-gestützte Prozessänderungen in einer Roadmap planen
  • Abhängigkeiten, Verantwortlichkeiten und Risiken in Projektphasen festlegen
  • Stakeholder nach Einfluss, Informationsbedarf und Beteiligungsform systematisch analysieren
  • Ein Stakeholder Mapping für ein Pflegeprojekt mit relevanten Rollen erstellen
  • Anforderungen im Pflegeprojekt priorisieren und mit betroffenen Gruppen validieren
  • Einen Service Blueprint Pflege für Übergaben und Informationspunkte ausarbeiten
  • Interprofessionelle Zusammenarbeit anhand von Informationssilos und Reibungsverlusten bewerten
  • Eine Roadmap für Pflegeinnovation mit Zuständigkeiten und Kommunikationsmaßnahmen planen

Einsatzfelder

  • Anwendbar sind die Methoden in Pflegeeinrichtungen, Versorgungsprojekten und interprofessionellen Teams. Pflegemanager, Projektleitung Pflege und Pflegefachkraft nutzen sie zur Abstimmung von Pflegeinnovation, Datenschutz bei Gesundheitsdaten und Beteiligung.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

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.

04 · Anbieter

ImpaQt Education Group: 220 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

220Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

220 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Virtuelles Klassenzimmer, Blended Learning.

Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei ImpaQt Education Group.

Themen

KI & Machine LearningVertriebCloud ComputingProjektmanagementBusiness Development & Vertriebsmanagement

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir