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Smart Work: KI-Automatisierung und moderne Arbeitsmodelle

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.

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 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
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LERNFORM
Blended Learning

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

  • Smart Work + Prozessautomatisierung + KI-Tools + IT-Projektmanagement
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung moderner digitaler Arbeitsprozesse. Ziel ist es, durch den Einsatz von KI-Tools und Automatisierung neue Arbeitsmodelle zu gestalten und flexibles Projektmanagement zu ermöglichen.
  • Modul 1: Smart Work im Kontext digitaler Arbeitsprozesse
  • Modul 2: Digitale Prozessautomatisierung im Unternehmen
  • Modul 3: Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
  • Modul 4: Automatisierung mit Microsoft Power BI im Überblick
  • Modul 5: Agiles IT-Projektmanagement in der digitalen Arbeitswelt
  • !Smart Work im Kontext digitaler Arbeitsprozesse
  • *Arbeitsmodelle und Digitalisierung: Einführung in flexible Arbeitsweisen und digitale Werkzeuge in der heutigen Arbeitswelt.
  • *KI-gestützte Büroprozesse: Einsatz von künstlicher Intelligenz und Automatisierung im Büro 4.0 zur Prozesssteuerung.
  • *Strukturen der digitalen Zusammenarbeit: Anwendung von New Work Methoden und digitalen Tools für kollaboratives Arbeiten.
  • *Projektumgebungen verwalten: Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Unternehmen.
  • !Digitale Prozessautomatisierung im Unternehmen
  • *Grundlagen der Prozessautomatisierung: Definitionen, typische Einsatzbereiche und Umsetzung digitaler Abläufe im Unternehmenskontext.
  • *Strukturierung automatisierter Abläufe: Büro 4.0, Aufgabenkoordination und digitale Transformation in der Arbeitsorganisation.
  • *Toolgestützte Umsetzung: Power Automate, Power BI und Low-Code-Möglichkeiten zur Gestaltung wiederkehrender Prozesse.
  • *Regulatorischer Rahmen: Einordnung automatisierter Systeme im Unternehmen unter Berücksichtigung des EU AI Act.
  • !Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
  • *Funktionsweise von KI-Tools: Einsatz für Automatisierung, Datenverarbeitung und smarte Assistenz im digitalen Büro.
  • *Smart Work Strukturen: Anwendung von KI-Technologien zur Unterstützung digitaler Transformation und Arbeitsoptimierung.
  • *KI im New Work Umfeld: Automatisierung von Routineaufgaben im Kontext von New Work und Low-Code Machine Learning.
  • *Projektumsetzung mit Tools: Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Arbeitsprozessen.
  • !Automatisierung mit Microsoft Power BI im Überblick
  • *Datenflussoptimierung: Power BI Dataflows für automatisierte Integration, Transformation und Datenmodellierung einsetzen.
  • *Berichtsanpassung mit Skript: Dynamische Steuerung von Inhalten über Power BI DAX, Power BI Filter und Skriptsteuerung.
  • *Dashboards ohne manuellen Aufwand: Erstellung automatisierter Power BI Reports auf Basis bestehender Datenmodelle.
  • *Technikverbindung nutzen: Einsatz von Power BI AI, Embedded Lösungen und Python Power BI zur Erweiterung der Automatisierung.
  • !Agiles IT-Projektmanagement in der digitalen Arbeitswelt
  • *Strukturierte Planung: Methoden zur Projektsteuerung mit GitHub, Gantt-Diagrammen und digitalen Tools im IT-Umfeld.
  • *Scrum und Kanban im Team: Nutzung agiler Methoden für iterative Planung, Aufgabenverteilung und Umsetzung.
  • *Kommunikationsprozesse gestalten: Moderieren, Präsentieren und strukturierte Kommunikation im digitalen Projektsetting.
  • *Projektanalyse mit Daten: Nutzung von Pivot-Tabellen, SWOT und Datenanalyse zur kontinuierlichen Projektanpassung.
  • Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, digitale Arbeitsprozesse mithilfe von KI-Tools und Automatisierung effizient zu gestalten und in agilen Projektumgebungen anzuwenden.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

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

  2. 2

    Augsburg

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

  3. 3

    Bielefeld

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

  4. 4

    Andechs

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.

Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

KI & Machine LearningData AnalystDatenbanken & SQLLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

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