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Prompt Engineering: ChatGPT-Agenten Steuern

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 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
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 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

  • Wiederkehrende Aufgaben aus E-Mails, Notizen und Wissensquellen benötigen präzise Anweisungen und kontrollierbare Zwischenschritte. Prompt Engineering mit ChatGPT-Agenten schafft dafür eine Struktur, um KI Assistenten zu beauftragen, Ergebnisse zu validieren und Aufgaben priorisiert weiterzuverarbeiten.

Kursinhalt

  1. 1

    KI-Grundlagen: Potenziale für den Arbeitsalltag und das Unternehmen

    • Grundbegriffe generativer KI und KI-gestützter Assistenten einordnen
    • Aufgaben mit hohem Nutzen für KI-Unterstützung identifizieren
    • Grenzen und Prüfbedarf von KI-Ausgaben erkennen
  2. 2

    Persönliche Effizienz & Produktivität mit KI

    • KI-Ergebnisse anhand definierter Kriterien prüfen und nachsteuern
    • Eigene KI-Assistenten für wiederkehrende Aufgaben strukturieren
Alle 7 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Datenschutz, Ethik & Compliance in der KI-Anwendung

    • Sensible Informationen vor der Eingabe in KI-Systeme erkennen
    • Regeln für die Prüfung von KI-generierten Inhalten anwenden
    • Verantwortlichkeiten bei der Nutzung von KI-Assistenten festlegen
  2. 4

    Grundlagen des Prozessmanagements für die Automatisierung

    • Wiederkehrende persönliche Arbeitsabläufe als Prozesse erfassen
    • Prozessabläufe mit BPMN 2.0 dokumentieren
  3. 5

    Low-Code/No-Code Automatisierung in der Praxis

    • Mehrstufige Workflows mit Filtern und Verzweigungen erstellen
    • Freigaben für KI-generierte Ergebnisse in den Ablauf einbauen
  4. 6

    Effiziente Teamarbeit & Wissensmanagement mit KI

    • Wissensquellen mit NotebookLM für KI-gestützte Recherche aufbereiten
    • Ergebnisse aus KI-gestützten Aufgaben transparent im Team weitergeben
  5. 7

    Schnittstellen-Management & API-Integration

    • Berechtigungen für integrierte Anwendungen prüfen
    • Fehlerfälle bei automatisierten Datenübergaben dokumentieren
  • Prompts mit Kontext, Aufgabe, Format und Qualitätskriterien formulieren
  • Einen KI-Agenten mit klaren Aufgaben, Zwischenschritten und Prüfpunkten beauftragen
  • Aufgaben aus E-Mails und Notizen mit KI in priorisierte Listen überführen
  • Automatisierbare Schritte von Aufgaben mit menschlichem Prüfbedarf unterscheiden
  • KI-Assistenten mit Gmail, Google Sheets und Google Docs in Workflows verbinden
  • Trigger, Aktionen und Daten-Mapping mit Zapier, Make oder n8n konfigurieren
  • Prompts und Arbeitsanweisungen für die gemeinsame Nutzung dokumentieren
  • Datenübergaben zwischen KI-Assistenten und verbundenen Anwendungen beschreiben

Lernziele

  • Prompts professionell erstellen und Kontext, Aufgabe sowie Qualitätskriterien formulieren
  • KI Agenten steuern und Zwischenschritte mit Prüfpunkten festlegen
  • KI Ergebnisse validieren und bei Abweichungen gezielt nachsteuern
  • Aufgaben mit KI priorisieren und aus Notizen in Arbeitslisten überführen
  • KI Workflow erstellen und Freigaben für generierte Inhalte integrieren
  • Wissensmanagement mit KI für gemeinsame Arbeitsanweisungen strukturieren
  • Einsatzfelder
  • Anwendbar für Knowledge Worker, Projektmanager und Digital Workplace Manager mit dokumentationsintensiven Aufgaben. Die Kenntnisse unterstützen persönliche Arbeitsorganisation, KI-gestützte Recherche und die Zusammenarbeit an wiederkehrenden Informationen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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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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Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Itera Campus.

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

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir