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Prozessautomatisierung mit KI und Prompt-Tools
Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Developer Akademie GmbH.
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Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab
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MedianObere 25 %
verdienen ab
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 3 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 3–6 Monate
- KATALOGPREIS
- über 10.000 €
- LERNORT
- München
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Manuelle Routinearbeiten in der Verwaltung und im Büro lassen sich durch den gezielten Einsatz intelligenter Assistenzsysteme und moderner Skript-Logik drastisch reduzieren. Diese Weiterbildung vermittelt praxisnah, wie betriebliche Abläufe systematisch analysiert und durch den cleveren Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz vollständig automatisiert werden. Im Mittelpunkt steht ein moderner, prompt-basierter Workflow, bei dem ChatGPT und Co. als kreative und technische Sparringspartner dienen.
- Der strukturierte Lernweg führt von der Identifikation ineffizienter Arbeitsschritte über den Entwurf intelligenter Automationsketten bis hin zur nahtlosen Systemintegration. Teilnehmende lernen, wie sie komplexe Aufgabenstellungen in klare Prompts übersetzen, Code-Entwürfe in Rekordzeit generieren und administrative Abläufe ohne klassische Programmier-Vorkenntnisse spürbar verschlanken.
- Nach erfolgreichem Abschluss verfügen Absolventinnen und Absolventen über ein starkes methodisches Profil. Sie sind in der Lage, betriebliche Abläufe eigenständig zu durchleuchten, passgenaue KI-Werkzeuge für die Prozessoptimierung einzusetzen und digitale Automatisierungslösungen direkt im Berufsalltag anzuwenden.
- 1
Prozessanalyse & Automatisierungs-Logik
- 2
Prompt-Engineering & KI-Gestützte Skripting-Praxis
Alle 5 Themen zeigenWeniger zeigen
- 3
Systemintegration, Scheduling & Git-Sicherung
- 4
Task-Automation, Web-Anbindung & Live-Betrieb
- 5
Capstone-Projekt & Administratives Praxisobjekt
- Workflow-Erfassung: Systematische Identifikation zeitaufwendiger Routineaufgaben und manueller Handgriffe
- Daten-Handling: Strukturierte Aufbereitung, Filterung und Transformation von Informationen aus Tabellen und Dokumenten
- Logische Ketten: Entwurf verlässlicher Abfolgen für wiederkehrende administrative Arbeitsschritte
- Fehlerprävention: Absicherung automatisierter Abläufe durch frühzeitige Erkennung von Stolpersteinen
- Präzises Prompten: Formulierung exakter Arbeitsanweisungen für Sprachmodelle zur Generierung passgenauer Skripte
- Code-Generierung: Automatisierte Erstellung und Erklärung von Skript-Logiken durch ChatGPT und GitHub Copilot
- Fehlerbehebung: Interaktives Debugging und zielgerichtete Korrektur von Code-Fehlen im Dialog mit der KI
- Anpassung & Refactoring: Iterative Optimierung bestehender Automatisierungsskripte durch smarte Prompt-Techniken
- Schnittstellen-Nutzung: Verknüpfung externer Web-Dienste und Cloud-Anwendungen zur reibungslosen Datenübertragung
- Zeitsteuerung: Einrichtung automatisierter Hintergrundprozesse für den zeit- und ereignisbasierten Betrieb
- Versionskontrolle: Sichere Verwaltung und Dokumentation der eigenen Automatisierungsskripte mit Git
- Dateisystem-Management: Programmgesteuertes Anlegen, Verschieben und Verwalten von Dokumenten im System
- Web-Scraping & APIs: Automatisiertes Auslesen und Verarbeiten von Daten aus dem Internet und Cloud-Speichern
- Prozess-Überwachung: Laufende Kontrolle aktiver Automatisierungsketten und Auswertung von Ausführungs-Logs
- Stabilitätstests: Durchführung systematischer Testläufe zur Gewährleistung reibungsloser Datenflüsse
- Skalierungs-Strategien: Übertragbarkeit gelernter Automatisierungsmuster auf verschiedene betriebliche Fachbereiche
- Anforderungsanalyse: Konzeption eines realen Automatisierungsszenarios für die eigene Verwaltungspraxis
- Prompt-Umsetzung: Erstellung und Verknüpfung aller notwendigen Skripte mithilfe künstlicher Intelligenz
- Validierung: Abschließende Testphase, Qualitätsprüfung und Feinjustierung des Gesamtsystems
- Portfolio-Präsentation: Professionelle Dokumentation und Vorstellung der entwickelten Automatisierungslösung
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
München
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 2
München
Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 3
Recklinghausen
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 4
Recklinghausen
Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
- 5
Hamburg
Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
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 UntergrenzeUnteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient wenigerMitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. SonderzahlungenOberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 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
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
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
Developer Akademie GmbH: 164 Kurse mit aktuellem Termin an 9 Orten
164Kurse mit aktuellem Termin
9Angebotsorte
164 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer, Online-Coaching.
Angebote an 9 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Developer Akademie GmbH.
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
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
5.387 Kurse zum Vergleich.
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