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New Work & KI-Implementierung (m/w/d)
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- München
- NÄCHSTER START
- 19.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Der New Work & KI-Implementierungsexperte entwickelt datengestützte Geschäftsmodelle und integriert KI-Systeme in bestehende Unternehmensstrukturen. Er analysiert komplexe Datensätze, erstellt Algorithmen für maschinelles Lernen und konzipiert AR/VR-Anwendungen für innovative Nutzerinteraktionen. Seine Kernaufgaben umfassen die Beratung von Unternehmen bei digitalen Transformationsprozessen, die Implementierung automatisierter Workflows sowie die Entwicklung zukunftsfähiger Arbeitsumgebungen. Er kooperiert mit interdisziplinären Teams, überführt wissenschaftliche KI-Erkenntnisse in praktische Anwendungen und optimiert Geschäftsprozesse durch technologische Innovation.
- Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme
- Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
- Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
- Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
- Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
- KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
- Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
- Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
- Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
- Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
- Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
- AR/VR & Immersives Design
- Immersive Technologien im Überblick & Anwendungskontext - Erlebnisse gestalten mit AR, VR & XR
- Interaktive Immersion im Einsatz: Marketing, Training & Bildung - Immersive Geschäftsmodelle & Lernerlebnisse
- Nutzerzentrierte Interaktion in virtuellen Räumen - Inklusive und realistische AR/VR-UX-Konzepte
- Tools & Technologien zur Entwicklung immersiver Inhalte - 3D-Assets, KI & Echtzeit-Plattformen praxisnah einsetzen
- Zukunft immersiver Welten: Spatial Web & Hirnschnittstellen - Nachhaltigkeit & Innovation in immersivem Design
- Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen
- Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
- Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
- KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
- Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
- Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
- KI-Technologien und Enterprise-Integration
- Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
- Digital Business Modelling & Transformation - IT-gestützte Geschäftsmodelle und Veränderungsprozesse umsetzen
- Geschäftsprozessmodellierung als digitales Steuerungsinstrument
- Modellierungsplattformen und End-to-End-Methoden
- Prozessanalytik mit Künstlicher Intelligenz und Mining-Technologien
- Digitale Prozessarchitektur und DevOps für agile Organisationen
- Robotic Process Automation zwischen Produktivität und Compliance
- IT-Service Lifecycle und Green IT im regulatorischen Rahmen nach ISO 20000 und ISO 14001
- Change Leadership für nachhaltige Prozessveränderung
- Governance, Compliance und Nachhaltigkeit nach EU-Taxonomie und CSRD
- Digitale Arbeitswelten & New Work - Führung, Agilität und Innovation gestalten
- Arbeitswelt im Wandel: Digitalisierung, Sinnorientierung und Selbstorganisation
- Schnelligkeit, Kreativität, Selbstverantwortung: Agilität in der Praxis
- Digitale Technologien und Tools für New Work
- Sinn, Selbstverwirklichung und Gesundheit im digitalen Arbeitsleben
- Innovative Arbeitsumgebungen und datengetriebene Ideenfindung
- Digitale Führungskultur für hybride und vernetzte Teams
- Organisationsentwicklung im Zeichen von Agilität und Sinnorientierung
- Herausforderungen, Lösungsansätze und Zukunft der Arbeit und Trends
- Messbarkeit von New Work: KPIs, Feedback und Lernschleifen
- Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
Bautzen
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Ludwigsburg
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Dortmund
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 5
Heidelberg
19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten
954 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Habmann AufstiegsAkademie.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
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.
06 · Kurse
5.387 Kurse zum Vergleich
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