Projekt­management mit KI, OKR und agiler Führung

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

1. 1
   Zielsetzung der Weiterbildungsmaßnahme
2. 2
   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt Kenntnisse und Kompetenzen in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) für Projektmanager:innen, Objectives and Key Results (OKR) sowie Agile Leadership. Ziel ist die Befähigung zur effektiven Steuerung von Projekten und Teams unter Anwendung moderner Methoden und Technologien, insbesondere im Kontext agiler Arbeitsweisen und KI-gestützter Entscheidungsfindung.
3. 3
   Inhalte der Weiterbildungsmaßnahme
4. 4

   Die Weiterbildung gliedert sich in drei thematische Schwerpunkte

5. 5

   KI für Projektmanager:innen

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement.
   Einführung in Foundation Models und Open-Source KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag, inklusive der Implementierung von KI-Projekten.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI.
   Evaluation von KI-Lösungen und die Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Praktische Anwendung von KI-Tools wie ChatGPT.
   Grundlagen des Projektmanagements im Kontext von KI.

6. 6

   OKR (Objectives and Key Results)

   Grundlagen und theoretische Konzepte von OKR im Kontext von Führung in volatilen Umfeldern (VUCA).
   Der OKR-Zyklus, strategische Ausrichtung (Strategic Clarity) und die Schaffung psychologischer Sicherheit (Psychological Safety).
   Methoden zur Formulierung von Objectives (qualitative Ziele) und Key Results (quantitative Metriken).
   Implementierungsmodelle und Synchronisation von OKRs in Organisationen.
   Umsetzung von Initiativen und Roadmaps.
   Regelmäßige Check-ins, Coaching (CFRs) und die Institutionalisierung von Lernprozessen durch Reviews und Retrospektiven.
   Gestaltung von Transformationen und Rollouts.

7. 7

   Agile Leadership: Führung in einer agilen Arbeitswelt

   Bedarf und Verständnis von agiler Führung.
   Methoden, Tools und Werkzeuge für agiles Arbeiten.
   Zusätzliche Themen wie Führung mit Metriken, Liquiditätsplanung für Führungskräfte und Risikomanagement im agilen Kontext.
   Lernziele der Weiterbildungsmaßnahme

8. 8

   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und deren Anwendungspotenziale im Projektmanagement zu identifizieren.
   KI-Tools und -Lösungen zu evaluieren und deren Implementierung zu planen.
   Ethische und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Objectives and Key Results zu definieren und in Organisationen zu implementieren.
   Die Unternehmensperformance und -agilität durch den Einsatz von OKR zu steigern.
   Agile Führungskonzepte anzuwenden und Teams in agilen Arbeitswelten zu leiten.
   Agile Methoden, Tools und Werkzeuge in der Praxis einzusetzen.
   Kommunikations- und Veränderungs­managementprozesse in agilen und KI-gestützten Projekten zu gestalten.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Rollen im Projektmanagement, IT-Management und in Führungspositionen, die sich mit der Einführung und Anwendung von KI-Technologien sowie agilen Arbeitsmethoden befassen. Tätigkeitsfelder umfassen die strategische Planung, Implementierung und Steuerung von Projekten und Prozessen, die durch KI und agile Prinzipien optimiert werden. Die Weiterbildung bereitet auf Aufgaben in der Koordination und Entwicklung von KI-gestützten Lösungen und agilen Organisationsstrukturen vor.

1. 1

   Bielefeld

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

2. 2

   Bielefeld

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

3. 3

   Dortmund

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

4. 4

   Bremen

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

5. 5

   Eschborn

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

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 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. 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. 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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen