Project Manager mit KI Expertise

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   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

   klassische, agile und hybride Projektmanagement-Techniken, auf deren Basis du
   modernste KI-Vorhaben umsetzen lernst und
   die neuesten Tools und Features aus Claude Code, Codex und Co-Pilot etc. anwendest.
   Du erwirbst praxisorientierte Kenntnisse für die Planung, Steuerung und den Abschluss von KI- und Software-Projekten. Dabei lernst du nicht nur bewährte Methoden und Standards kennen, sondern auch den gezielten Einsatz modernster Technologien.
   Ziele & Kompetenzen/

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   Nach Abschluss der Weiterbildung kannst du

   IT- und Digitalprojekte strukturiert planen, steuern und abschließen
   Moderne KI-Tools bedienen und Automatisierungen bauen
   Vibe Coding lernen und nutzen
   Microsoft Co-Pilot im Detail nutzen lernen
   Claude Code im Detail nutzen lernen
   Klassische, agile und hybride Projektmanagementmethoden sicher anwenden
   Jira und weitere digitale Tools professionell im Projektalltag einsetzen
   Agentic KI-Tools und Prompting-Techniken zur Effizienzsteigerung nutzen
   Risiken erkennen, bewerten und geeignete Maßnahmen ableiten
   Kommunikation und Zusammenarbeit in KI-Projekten gezielt gestalten
   Projektkennzahlen analysieren und fundierte Entscheidungen treffen, auch mit Hilfe der KI.
   Komplexe Projekte in dynamischen Umfeldern erfolgreich umsetzen
   Stakeholder-Anforderungen systematisch erfassen, priorisieren und managen
   Projektziele klar definieren und in messbare Ergebnisse mi KI überführen
   Ressourcen effizient planen und optimal einsetzen
   Change-Management-Prozesse strukturieren und begleiten, sowie Produkte mit KI systematisch verbessern
   KI-gestützte Tools zur Automatisierung von Routineaufgaben im Projektmanagement einsetzen
   Effektive Prompting-Strategien entwickeln, um präzise und nutzbringende Ergebnisse zu erzielen
   KI zur Analyse großer Projektdatenmengen und zur Mustererkennung nutzen
   Entscheidungsprozesse durch KI-basierte Prognosen und Szenarioanalysen unterstützen
   KI-Tools zur Risikoidentifikation und -bewertung im Projektverlauf verwenden
   Anwendung von Loop- Engineering
   Anwendung von Graph-Engineering
   Anwendung von Prompt-Engineering

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