Product-Owner-Profile-P: Acceptance-Logs, Backlog-Refinement, PO-Boards

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   KI-Grundlagen für Projektmanager:innen und Marketingexpert:innen
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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 Product-Owner-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 Product-Owner-Profile
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Product-Owner-Profile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Backlog-Refinement
   Discovery-Workshops
   Roadmap-Updates
   Stakeholder-Demos
   Sprint-Reviews
   Inhalte der Weiterbildung
   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
   KI-Anwendungen im Projektmanagement
   Foundation Models und Open Source KI-Tools
   Einsatz von KI im Projektalltag
   Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI-Projekte
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Exkurs: Projektmanagement
   Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT
   Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI
   Ethik und Recht in der Künstlichen Intelligenz
   Einführung in Ethik und Recht der Künstlichen Intelligenz
   Überblick über den EU AI Act
   Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen
   Datenschutz und Datensicherheit in der Künstlichen Intelligenz
   Algorithmische Fairness und Diskriminierungsfreiheit
   Ethische Prinzipien in der Künstlichen Intelligenz
   Governance und Compliance in der KI
   Internationale Perspektiven und Vergleiche
   Marketing: Marketingstrategie mit KI
   Einführung in KI im Marketing
   Grundlagen der datenbasierten Entscheidungsfindung
   Zielgruppensegmentierung mit KI
   Customer Journey und KI-gestützte Ansätze
   Überblick über KI-Tools und Technologien im Marketing
   Content-Planung und -Personalisierung durch KI
   Social Media Marketing und KI
   Kampagnenplanung mit KI-Unterstützung
   Performance-Marketing und KI-Analyse
   Conversion-Optimierung durch künstliche Intelligenz
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Aspekte im KI-Marketing
   Entwicklung einer KI-basierten Marketingstrategie
   Erfolgsmessung und KPIs im KI-Marketing
   Zukunftstrends und Innovationen im KI-Marketing
   Lernziele

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   Nach Abschluss dieser Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und zu erklären.
   KI-Anwendungen spezifisch für Projektmanagement- und Marketingkontexte zu identifizieren und zu bewerten.
   KI-Tools und -Technologien zur Unterstützung von Projekt- und Marketingaktivitäten einzusetzen.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Fragestellungen im Umgang mit KI zu analysieren und Lösungsansätze zu entwickeln.
   KI-gestützte Marketingstrategien zu konzipieren und deren Erfolg zu messen.
   Die Implementierung von KI-Projekten unter Berücksichtigung von Governance- und Compliance-Aspekten zu gestalten.
   Kommunikations- und Führungskompetenzen für die Arbeit in KI-Projekten anzuwenden.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Fach- und Führungskräfte in den Bereichen Projektmanagement, Marketing, IT-Management und Datenanalyse. Tätigkeitsfelder umfassen die Konzeption, Implementierung und Steuerung von KI-Projekten sowie die Entwicklung und Optimierung von KI-gestützten Marketingstrategien. Die Weiterbildung bereitet auf Rollen vor, die eine fundierte Kenntnis von KI-Anwendungen und deren verantwortungsvollem Einsatz erfordern.

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Eschborn

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Freiburg im Breisgau

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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