Management von Künstlicher Intelligenz

Passt der Kurs zu dir?

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   Erfahrung in Projekt- oder Teamarbeit, an der du Rollen, Events und Artefakte von Scrum konkret spiegeln kannst.
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   Vertrautheit mit den englischen Scrum-Begriffen wie Sprint Backlog, Increment und Definition of Done, die auch die Prüfungsfragen verwenden.
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   Für Stellen als Scrum Master oder Product Owner erwarten Arbeitgeber häufig ein Studium mit Schwerpunkt Projektmanagement, IT-Management oder Wirtschaftsinformatik.

Das lernst du

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   KI-Management: Prompt Engineering und KI im agilen Projektmanagement
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   Zielsetzung der Weiterbildung
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   Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich des Künstliche Intelligenz (KI)-Managements, insbesondere im Hinblick auf das Prompt Engineering für Sprachmodelle und den Einsatz von KI im agilen Projektmanagement. Die Teilnehmenden erwerben Kompetenzen zur effektiven Steuerung von KI-Systemen und zur Integration von KI-Anwendungen in agile Projektstrukturen.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in zwei Hauptmodule.
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   Das Modul "KI-Management: Prompt Engineering" behandelt die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und von Sprachmodellen. Es erfolgt eine Einführung in das KI-Management und die spezifischen Techniken des Prompt Engineering. Vermittelt werden der Aufbau effektiver Prompts, die Strukturierung von Anfragen und die Wahl der geeigneten Sprache. Die Zieldefinition und Aufgabenstellung im Prompt Engineering werden ebenso thematisiert wie Techniken der Kontextualisierung und Detaillierung. Ergänzend werden Exkurse zu KI-Halluzinationen und zum Prompting von Bildern angeboten.
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   Das Modul "KI im agilen Projektmanagement" fokussiert auf die Schnittstellen zwischen KI und agilen Arbeitsweisen. Es werden die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz sowie agile Prinzipien und Methoden erläutert. Die Weiterbildung beleuchtet den Einsatz von KI zur Automatisierung in agilen Projekten und stellt KI-Tools sowie Technologien für den agilen Teamkontext vor. Schwerpunkte liegen auf der Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen, dem Change Management und der Akzeptanzförderung von KI im Team. Des Weiteren werden Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen behandelt. KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle werden ebenso vermittelt wie Best Practices und Erfolgsfaktoren im KI-gestützten agilen Projektmanagement. Cyber Security im Kontext von KI-Systemen ist ebenfalls Teil des Moduls.
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   Lernziele
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   Nach Abschluss dieser Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und von Sprachmodellen zu verstehen.
   Effektive Prompts für KI-Systeme zu erstellen und zu optimieren.
   KI-Anwendungen im Kontext des KI-Managements zu steuern.
   KI-Systeme in agile Projektmanagementmethoden zu integrieren.
   KI-gestützte Prozesse zur Effizienzsteigerung in Projekten anzuwenden.
   Datenmanagement und Datenqualität im KI-Umfeld zu berücksichtigen.
   Risiken und ethische Implikationen des KI-Einsatzes zu bewerten.
   KI-Tools und Technologien im agilen Projektkontext einzusetzen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management und in der strategischen Steuerung von KI-Implementierungen. Die Weiterbildung bereitet auf Aufgaben vor, die die Schnittstelle zwischen technologischen Möglichkeiten der KI und deren praktischer Anwendung in agilen Organisationsstrukturen betreffen. Mögliche Einsatzfelder umfassen die Konzeption, Implementierung und das Management von KI-gestützten Projekten.

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

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   Sprints sauber aufsetzen

   Du planst Sprints mit einem Sprint-Ziel, führst Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive in ihren Zeitrahmen durch und machst den Fortschritt für alle sichtbar. Beispiel: Du moderierst eine Retrospektive, in der das Team konkrete Verbesserungen für den nächsten Sprint festlegt.

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   Backlog führen und priorisieren

   Als Product Owner zerlegst du Anforderungen in User Stories, ordnest sie nach Wert und hältst das Product Backlog für alle einsehbar. Beispiel: Du priorisierst die Wünsche aus Vertrieb und Support für das nächste Release einer Kunden-App.

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   Agile Werkzeuge einsetzen

   Kurse zu Jira und Kanban zeigen, wie du Boards, Grenzen für parallele Arbeit und Burndown-Auswertungen einrichtest. Beispiel: Du baust für ein Marketingteam ohne Softwarebezug ein Kanban-Board mit klaren Spalten und Arbeitsgrenzen.

Themen

Arbeitsmarkt

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