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People Analytics & Ethics - Verantwortungsvolle KI im Personalwesen
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Berger Bildungsinstitut GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
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verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Mainz am Rhein
- NÄCHSTER START
- Läuft bereits · Einstieg klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Sie erwerben Kenntnisse in People Analytics und KI-gestützter Datenanalyse im HR-Bereich sowie im verantwortungsvollen Umgang mit Mitarbeiterdaten unter Berücksichtigung von Datenschutz und der Compliance.
- Zudem lernen Sie, Bias zu minimieren, datenbasierte Entscheidungen für Recruiting, Talentmanagement und Mitarbeiterbindung zu treffen, ethische Richtlinien zu entwickeln und People-Analytics-Tools in bestehende HR-Prozesse zu integrieren.
- Grundlagen von KI & People Analytics im Personalwesen
- Einführung in Künstliche Intelligenz, Machine Learning und generative KI
- Large Language Models und KI-gestützte HR-Anwendungen
- Grundlagen und Ziele von People Analytics
- Unterschied zwischen HR-Reporting, HR-Analytics und People Analytics
- Datenbasierte Personalentscheidungen und Entscheidungsunterstützung
- Typische KI-Use-Cases im Personalwesen
- Chancen, Grenzen und Risiken datenbasierter Personalarbeit
- Entwicklung eines verantwortungsvollen KI-Verständnisses im HR
- HR-Daten & People Analytics
- Arten und Quellen von Personaldaten
- Strukturierte und unstrukturierte HR-Daten
- Datenqualität, Datenaufbereitung und Datenintegration
- HR-Kennzahlen und relevante People-Analytics-Metriken
- Fluktuation, Abwesenheiten und Personalbedarf
- Recruiting-, Performance- und Weiterbildungsdaten
- Datenvisualisierung und HR-Dashboards
- Interpretation von HR-Daten und Ableitung von Handlungsempfehlungen
- Predictive People Analytics & KI-gestützte Entscheidungen
- Grundlagen von Machine Learning für HR
- Prognosemodelle und Predictive Analytics
- Fluktuations- und Abwesenheitsprognosen
- Personalbedarfs- und Kapazitätsplanung
- Analyse von Recruiting- und Bewerbungsprozessen
- Skill- und Kompetenzanalysen
- Erkennung von Mustern und Auffälligkeiten
- Grenzen statistischer Prognosen und datenbasierter Personalentscheidungen
- Human-in-the-Loop bei HR-Entscheidungen
- Generative KI & Automatisierung im HR
- Einsatz generativer KI im Personalwesen
- Prompt Engineering für HR-Anwendungen
- Erstellung und Analyse von Stellenanzeigen
- Unterstützung bei Bewerberkommunikation und Recruiting
- Zusammenfassung und Strukturierung von Bewerbungsunterlagen
- Erstellung von HR-Dokumenten, Richtlinien und Kommunikationsinhalten
- KI-gestützte Mitarbeiterkommunikation und Wissensmanagement
- Automatisierung wiederkehrender HR-Prozesse
- AI Agents und KI-gestützte HR-Workflows
- Qualitätssicherung und menschliche Kontrolle
- KI im Recruiting & Talent Management
- KI-gestützte Bewerbervorauswahl und Matching
- Skill- und Kompetenz-Matching
- Talent Identification und Talent Pools
- KI-Unterstützung bei Personalentwicklung und Weiterbildung
- Skill Gap Analysis und Kompetenzentwicklung
- Karriere- und Nachfolgeplanung
- Employee Experience und Mitarbeiterbindung
- Chancen und Risiken algorithmischer Personalentscheidungen
- Grenzen automatisierter Bewertung von Bewerbenden und Mitarbeitenden
- Ethics, Bias & Fairness in People Analytics
- Grundlagen Responsible AI und KI-Ethik im HR
- Algorithmic Bias und Diskriminierungsrisiken
- Entstehung und Verstärkung von Verzerrungen in HR-Daten
- Fairness bei Recruiting-, Performance- und Talententscheidungen
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit algorithmischer Entscheidungen
- Explainable AI und verständliche Entscheidungsgrundlagen
- Umgang mit sensiblen und potenziell diskriminierungsrelevanten Merkmalen
- Human Oversight und Eskalationsmechanismen
- Entwicklung ethischer Leitlinien für People Analytics
- Datenschutz, EU AI Act & HR Governance
- DSGVO im Umgang mit Beschäftigten- und Bewerberdaten
- Personenbezogene und besonders schützenswerte Daten
- Rechtsgrundlagen der Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext
- Datenschutz bei generativer KI und externen KI-Diensten
- EU AI Act und KI-Systeme im Beschäftigungskontext
- Risikoklassifizierung und Anforderungen an HR-KI
- Informationssicherheit und Zugriffskonzepte
- Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit
- Mitbestimmung und Beteiligung relevanter Stakeholder
- Entwicklung einer HR-KI-Governance
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Mainz am Rhein
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 2
Pforzheim
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 3
Neumünster
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 4
Heidelberg
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
- 5
Mannheim
30.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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
Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 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
818 Kurse mit aktuellem Termin an 33 Orten
818Kurse mit aktuellem Termin
33Angebotsorte
818 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.
Angebote an 33 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Berger Bildungsinstitut GmbH.
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
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
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