Projekt­management: Prompts für Planung, Entscheidungen und Berichte

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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   In der Weiterbildung "Projektmanagement und GPT-Anwendungen: Prompts für Planung, Entscheidungen und Berichte" werden die Themen "Prompts für Planung", "Entscheidungen" und "Berichte" systematisch erschlossen und anhand beruflicher Aufgaben vertieft. Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Generative KI reflektiert und mit den Lernzielen zu KI im Projektmanagement abgeglichen. Der Aufbau orientiert sich an Planung, Priorisierung, Zusammenarbeit, Fortschrittskontrolle und kontinuierlicher Verbesserung. Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Generative KI und der Anwendungsschwerpunkt KI im Projektmanagement. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Projektmanagement und GPT-Anwendungen"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Generative KI aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu KI im Projektmanagement verknüpft. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus KI-gestützten Arbeits- und Anwendungssituationen, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Generative KI einzuordnen ist und welche Rolle KI im Projektmanagement dabei übernimmt.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Einsatzkontext und grundlegende Begriffe: Der Schwerpunkt "Projektmanagement und GPT-Anwendungen" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Aufgabensteuerung, Rollenabstimmung, sichtbaren Fortschritt und die schrittweise Anpassung des Vorgehens.
   Prompts für Planung: Aufgaben, Abhängigkeiten und Reihenfolgen werden strukturiert, priorisiert und mit überprüfbaren Zwischenergebnissen verbunden. Die Teilnehmenden vergleichen Vorgehensweisen, in denen die Schwerpunkte Generative KI und KI im Projektmanagement unterschiedliche Anforderungen abdecken.
   Entscheidungen: Die Teilnehmenden ordnen Anforderungen ein, wählen ein geeignetes Vorgehen und dokumentieren die daraus entstehenden Ergebnisse.
   Berichte: Aussagen werden aus strukturierten Ergebnissen abgeleitet, auf Plausibilität geprüft und adressatengerecht dokumentiert.
   Rollen, Zusammenarbeit und Entscheidungen: Verantwortlichkeiten, Abstimmungswege und Entscheidungskriterien werden geklärt und in einem gemeinsamen Arbeitsrhythmus angewendet. Die fachliche Einordnung von Generative KI wird durch konkrete Aufgaben zu KI im Projektmanagement ergänzt.
   Ergebnisqualität, Grenzen und Verantwortung: Ausgaben werden auf Plausibilität, Nachvollziehbarkeit und mögliche Fehler geprüft; Grenzen des Einsatzes werden dokumentiert. Dokumentierte Ergebnisse zeigen, wie Generative KI und KI im Projektmanagement im jeweiligen Aufgabenfeld zusammenwirken.
   Dokumentiertes Abschlussbeispiel: Die erworbenen Kenntnisse werden in einer vollständigen Aufgabe zusammengeführt und mit Arbeitsschritten, Entscheidungen und Ergebnissen festgehalten. Die Lernaufgaben verbinden Generative KI mit KI im Projektmanagement und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar.
   Zwischen Generative KI und KI im Projektmanagement werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Übungen behandeln Generative KI in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen KI im Projektmanagement an passenden Entscheidungspunkten ein. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   München

   23.11.2026 · 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

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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

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