Lieferanten-Audits, Nonconformity-Reports und FMEA-Listen

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von Qualitätsmanagement-Profile übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
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   Praxisbezug für Qualitätsmanagement-Profile
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Qualitätsmanagement-Profile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Audit-Pläne
   Korrekturmaßnahmen-Workflows
   Nonconformity-Reports
   FMEA-Listen
   Lieferanten-Audits
   Inhalte

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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Kernbereiche

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   KI für Projektmanager:innen

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsfelder im Projektmanagement.
   Einführung in Foundation Models und Open-Source KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag, einschließlich der Implementierung von KI-Projekten.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI.
   Evaluation von KI-Lösungen.
   Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Praktische Anwendung von KI-Tools wie ChatGPT.
   Vertiefung von Projektmanagement-Grundlagen.

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   PRINCE2® 7 Foundation: Erfolgreiche Projekte managen

   Einführung in PRINCE2® und grundlegende Projektmanagement-Konzepte.
   Die sieben Grundprinzipien, sieben Themen (Business Case, Organisation, Pläne, Qualität, Risiko, Issues, Fortschritt) und sieben Prozesse der PRINCE2®-Methode.
   Phasenübergreifende Projektsteuerung, Produktlieferung und Projektabschluss.
   Anwendung der PRINCE2®-Methodik in der Praxis.
   Vorbereitung auf die PRINCE2® Foundation Zertifizierungsprüfung.

8. 8

   ITIL® 4 Specialist - High Velocity IT (HVIT)

   Grundlagen von ITIL® 4 und deren Anwendung im Kontext von High Velocity IT.
   Analyse der digitalen Reife und Entwicklung von Zweck und Vision für HVIT.
   Schlüsselkonzepte, Agilität, Lean und DevOps.
   Management des Digital Product Lifecycle.
   Techniken und Prinzipien von HVIT, einschließlich Scrum und Kanban.
   Kultureller Wandel, resiliente Architekturen und technologische Exzellenz.
   Einbindung von KI im ITSM zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung.
   Wertschöpfungsketten, Governance, Risiko- und Informationssicherheit.
   Messung von Performance, Kunden- und Stakeholder-Zufriedenheit.
   Vorbereitung auf die ITIL® 4 Specialist - HVIT Zertifizierungsprüfung.
   Lernziele

9. 9

   Nach Abschluss dieser Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Künstliche Intelligenz gezielt zur Optimierung von Projektentscheidungen und -prozessen einzusetzen.
   KI-Projekte ethisch, datenschutzkonform und rechtlich fundiert zu implementieren und zu evaluieren.
   Projekte strukturiert und zielgerichtet nach der PRINCE2®-Methodik zu planen, zu steuern und abzuschließen.
   Risiken und Herausforderungen in Projekten systematisch zu managen.
   IT-Prozesse im Sinne von High Velocity IT zu beschleunigen und digitale Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
   Agile, Lean und DevOps-Prinzipien im IT-Management anzuwenden.
   Digitale Wertschöpfungsketten zu gestalten und zu optimieren.
   Die Bedeutung von kulturellem Wandel und resilienten Architekturen für die IT-Exzellenz zu verstehen.
   KI-Anwendungen im ITSM zur Steigerung der Effizienz und zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen zu nutzen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management und IT-Servicemanagement. Absolvent:innen können in Rollen wie Projektmanager:in, KI-Projektmanager:in, IT-Projektleiter:in, Service Delivery Manager:in oder in beratenden Funktionen im IT-Umfeld tätig werden. Die Weiterbildung unterstützt die Übernahme von Verantwortung in der digitalen Transformation und der Implementierung moderner Projektmanagement- und IT-Servicemanagement-Ansätze.

1. 1

   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   Dortmund

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

5. 5

   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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