Prompt Engineering im Berufsalltag

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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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von Bürokauffrau übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
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   Praxisbezug für Bürokauffrau
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Bürokauffrau dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   E-Mail-Postfach-Pflege
   Outlook-Kalender
   Dokument-Vorlagen
   Reisekosten-Abrechnung
   Bestell-Workflows
   Inhalte

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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptmodule

   KI für Projektmanager:innen*
   Dieses Modul führt in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz ein und beleuchtet spezifische Anwendungen im Projektmanagement. Themen umfassen Foundation Models, Open-Source-KI-Tools, den Einsatz von KI im Projektalltag, die Implementierung von KI-Projekten sowie ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen. Die Evaluation von KI-Lösungen und notwendige Soft Skills wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement für KI-Projekte werden ebenfalls behandelt. Ein Exkurs zum Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT ergänzen die Inhalte.
   DevOps Foundation*
   Das Modul vermittelt das Verständnis von DevOps-Prinzipien, deren Entstehung und kulturell-philosophischen Ansatz. Zentrale Themen sind die Kollaboration von Stakeholdern, Kulturwandel (OCM) und Change Enablement. Es werden die Gründe für die Nutzung von DevOps, zentrale Praktiken wie Continuous Everything, der Wertstrom, die Deployment Pipeline, Versionssteuerung und Konfigurationsmanagement erläutert. Value Stream Thinking, Definition of Done, Umgang mit Herausforderungen der Automatisierung, DevOps-Anti-Patterns, Service Management als Enabler, Schlüsselpraktiken, Metriken und KPIs werden behandelt. Das Zusammenspiel von DevOps mit Scrum, Lean und Kanban sowie DevSecOps werden thematisiert. Der Einsatz von KI in DevOps (GenAI, AIOps) und die Prüfungsvorbereitung runden das Modul ab.
   Marketing: Contenterstellung mit KI*
   Dieses Modul fokussiert auf die Nutzung von KI zur Content-Erstellung im Marketing. Grundlagen und Chancen der KI-gestützten Contenterstellung werden vermittelt. Themen umfassen das Setzen von Themenankern, das Festlegen von Content-Zielen, die Ideenfindung mit KI, die Entwicklung von Content-Strategien und die Auswahl von Formaten. Die Erstellung von Texten, visuellen Inhalten (Bilder, Grafiken) und multimedialen Inhalten (Videos, Audio) mit KI wird behandelt. Die Anpassung von Inhalten für Zielgruppen, der Aufbau von Redaktionsplänen, die Personalisierung von Marketinginhalten und die gezielte Distribution werden thematisiert. Automatisierungshelfer zur Prozessbeschleunigung, Qualitätssicherung, SEO-Optimierung mit KI sowie die Messung und Optimierung des Content-Erfolgs stehen ebenfalls im Fokus. Trends und Ausblicke in der KI-gestützten Contenterstellung werden abschließend betrachtet.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungen im Projektmanagement zu analysieren.
   KI-Tools, insbesondere Foundation Models und Open-Source-Lösungen, im Projektkontext anzuwenden.
   KI-gestützte Strategien zur Entscheidungsfindung und Effizienzsteigerung in Projekten zu entwickeln.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte bei der Implementierung von KI-Lösungen zu berücksichtigen.
   Soft Skills für die Führung von KI-Projekten anzuwenden.
   Die Prinzipien und Praktiken von DevOps zu verstehen und anzuwenden.
   Die Kultur und den Wertefluss von DevOps in IT-Organisationen zu etablieren.
   Werkzeuge und Methoden für Continuous Integration, Continuous Delivery und Continuous Deployment einzusetzen.
   Die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu verbessern.
   Metriken zur Messung und Optimierung von DevOps-Prozessen zu nutzen.
   Sicherheitsaspekte (DevSecOps) und KI-Anwendungen im DevOps-Kontext zu integrieren.
   KI-Werkzeuge zur Ideenfindung und Content-Planung einzusetzen.
   Texte, Bilder und multimediale Inhalte mithilfe von KI zu erstellen und zu bearbeiten.
   Content-Strategien unter Berücksichtigung von Zielgruppen und Zielen zu entwickeln.
   KI zur SEO-Optimierung und Distribution von Marketinginhalten zu nutzen.
   Den Erfolg von KI-generierten Inhalten zu messen und zu optimieren.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, in der IT-Administration und -Entwicklung, im Marketing sowie in beratenden Funktionen. Absolvent:innen können KI-gestützte Projekte leiten, DevOps-Prozesse in IT-Organisationen implementieren und optimieren sowie KI-Tools zur effizienten Erstellung und Distribution von Marketinginhalten einsetzen. Die Weiterbildung unterstützt die berufliche Weiterentwicklung in Bereichen, die von der Digitalisierung und dem Einsatz künstlicher Intelligenz geprägt sind.

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   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

2. 2

   Berlin

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

3. 3

   Bielefeld

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

4. 4

   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

5. 5

   Bremen

   09.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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.

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Arbeitsmarkt

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