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Prompt Design und Engineering für KI-Gestützte Vertriebsarbeit

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Itera Campus.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

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

  • Für Recherche, Gesprächsvorbereitung und Textentwürfe im Sales müssen Eingaben an Sprachmodelle präzise aufgebaut und Ergebnisse kontrolliert werden. Prompt Design und Engineering für KI-Gestützte Vertriebsarbeit verbindet Prompt-Strategien mit Faktenprüfung, Datenschutz und Vertriebsrelevanz.

Kursinhalt

  1. 1

    Market Value Canvas für KI-gestützte Vertriebsarbeit

    • Zielgruppen und Vertriebsprobleme im Canvas erfassen
    • Nutzenversprechen für KI-gestützte Arbeit formulieren
    • Annahmen zu Einsatzgrenzen und Datenqualität priorisieren
  2. 2

    Elemente eines digitalen Produkts

    • Daten, Funktionen und Schnittstellen digitaler Produkte unterscheiden
    • Produktbestandteile für KI-bezogene Vertriebsfragen darstellen
    • Technische Grundlagen verständlich erläutern
Alle 10 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Der IT Sales-Prozess und seine Akteure

    • Vertriebsphasen für KI-Unterstützung identifizieren
    • Rollen und Informationsbedarfe der Beteiligten erfassen
    • Gesprächsergebnisse im CRM dokumentieren
  2. 4

    Produktentwicklungsprozess und seine Akteure

    • KI-bezogene Kundenrückmeldungen dem Produktprozess zuordnen
    • Aufgaben von Entwicklung, Produktmanagement und Vertrieb unterscheiden
    • Anforderungen für digitale Funktionen strukturiert formulieren
  3. 5

    Geschäftsmodelle im E-Business

    • Geschäftsmodelle digitaler und KI-naher Produkte unterscheiden
    • Erlösmodelle mit Vertriebsargumenten verknüpfen
    • Nutzungs- und Lizenzmodelle einordnen
  4. 6

    Wichtige Produktkennzahlen

    • Nutzungs- und Vertriebskennzahlen unterscheiden
    • Kennzahlen für KI-unterstützte Prozesse auswählen
    • Entwicklungen in Kennzahlen nachvollziehbar erläutern
  5. 7

    Künstliche Intelligenz im IT Vertrieb

    • Gemini mit klaren Rollen, Aufgaben und Kontextangaben anweisen
    • KI-Ausgaben auf Fakten, Datenschutz und Vertriebsrelevanz prüfen
  6. 8

    Technisches Onboarding in eine neue Software

    • Zugänge und Grundeinstellungen einer Vertriebssoftware prüfen
    • Softwarefunktionen anhand konkreter Aufgaben nachvollziehen
  7. 9

    Persönliche Effektivität & Effizienz

    • KI-unterstützte Aufgaben nach Vertriebswirkung priorisieren
    • Wiederkehrende Informationsflüsse mit Make oder Zapier strukturieren
    • Eigene KI-Nutzung anhand von Ergebnissen nachsteuern
  8. 10

    Elemente eines digitalen Produkts für KI-Anwendungen

    • Technische Grenzen von KI-Ausgaben beschreiben
    • Produktinformationen für KI-gestützte Vertriebsarbeit strukturieren
  • Prompts für Recherche, Gesprächsvorbereitung und Textentwürfe formulieren
  • HubSpot oder Salesforce für die Dokumentation von Vertriebsfällen nutzen
  • Datenquellen, Funktionen und Schnittstellen einer KI-Anwendung unterscheiden

Lernziele

  • Prompt-Strategien mit Rolle, Aufgabe, Kontext und Zielgruppe formulieren
  • Vertriebsrecherche mit KI anhand strukturierter Vorgaben vorbereiten
  • Gesprächsvorbereitung durch KI-gestützte Textentwürfe unterstützen
  • KI-Ausgaben auf Fakten, Datenschutz und Sachlichkeit prüfen
  • Sprachmodelle für kundenbezogene Nutzenargumente einsetzen
  • Einsatzfelder
  • Anwendbar in Sales Enablement, Revenue Operations und B2B-Vertrieb. Die Inhalte betreffen die Vorbereitung von Kundenansprache, Vertriebsrecherche und CRM-Dokumentation.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

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.

04 · Anbieter

Itera Campus: 379 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

379Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

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Themen

KI & Machine LearningVertriebCloud ComputingOnline-MarketingDatenbanken & SQL

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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KI-Manager:inGAG Klausdorf gGmbH · Zossen bei Berlin · Blended Learning
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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir