Project Manager für KI Transformation

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   In diesem praxisorientierten Lehrgang lernst du

   Cluade, ChatGPT und KI Tools für KI Projekte einzusetzen,
   KI- und Digitalvorhaben professionell zu planen und zu steuern,
   und mit Claude sowie Microsoft Copilot konkrete Automatisierungen für den Projektalltag zu entwickeln.
   Die Weiterbildung vermittelt praxisorientierte Kenntnisse für die erfolgreiche Planung und Umsetzung von Transformations-, Software- und KI-Projekten. Du lernst moderne Methoden des Projektmanagements kennen und entwickelst gleichzeitig Kompetenzen im professionellen Umgang mit aktuellen KI-Systemen.
   Microsoft Copilot und Claude werden dabei als praktische Werkzeuge eingesetzt, um Arbeitsabläufe zu beschleunigen, Analysen durchzuführen und Projektinformationen effizient aufzubereiten. Ergänzend werden moderne Methoden der Zusammenarbeit, Kommunikation und Projektsteuerung vermittelt.
   Die Kombination aus Projektmanagement, Automatisierung und KI-Anwendungen schafft ein zukunftsorientiertes Qualifikationsprofil für digitale Berufsfelder.
   Ziele & Kompetenzen/

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   Nach Abschluss der Weiterbildung kannst du

   IT-, KI- und Digitalprojekte strukturiert planen, steuern und erfolgreich abschließen
   Moderne KI-Tools sicher bedienen und praxisnahe Automatisierungen entwickeln
   Vibe Coding verstehen und gezielt für eigene Anwendungen und Prototypen nutzen
   Microsoft Copilot umfassend und praxisorientiert einsetzen
   Claude Code im Detail nutzen und in bestehende Arbeitsprozesse integrieren
   Klassische, agile und hybride Projektmanagementmethoden sicher anwenden
   Jira und weitere digitale Tools professionell im Projektalltag einsetzen
   Agentic-AI-Tools und moderne Prompting-Techniken zur Effizienzsteigerung nutzen
   Projektrisiken frühzeitig erkennen, bewerten und geeignete Maßnahmen ableiten
   Kommunikation und Zusammenarbeit in KI- und Digitalprojekten gezielt gestalten
   Projektkennzahlen analysieren und mit Unterstützung von KI fundierte Entscheidungen treffen
   Komplexe Projekte auch in dynamischen und technologisch anspruchsvollen Umfeldern erfolgreich umsetzen
   Stakeholder-Anforderungen systematisch erfassen, priorisieren und professionell managen
   Projektziele klar definieren und mithilfe von KI in konkrete, messbare Ergebnisse überführen
   Ressourcen effizient planen, priorisieren und optimal einsetzen
   Change-Management-Prozesse strukturiert begleiten und Produkte sowie Prozesse mithilfe von KI kontinuierlich verbessern
   KI-gestützte Tools zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben im Projektmanagement einsetzen
   Effektive Prompting-Strategien entwickeln, um präzise, relevante und nutzbringende Ergebnisse zu erzielen
   KI zur Analyse umfangreicher Projektdaten und zur Erkennung relevanter Muster nutzen
   Entscheidungsprozesse durch KI-basierte Prognosen, Analysen und Szenarien unterstützen
   KI-Tools zur frühzeitigen Identifikation, Analyse und Bewertung von Projektrisiken einsetzen

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