Vertriebs­assistenzen-Sp: CRM-Pflege, Konditions-Pflege, Angebots-Mappen

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 Vertriebsassistenzen 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 Vertriebsassistenzen
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Vertriebsassistenzen dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Angebots-Mappen
   CRM-Pflege
   Wochen-Reports
   Konditions-Pflege
   Auftrags-Eingabe
   Inhalte

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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Einführung in Künstliche Intelligenz und deren Anwendungen im Projektmanagement
   Behandlung von Foundation Models und Open-Source KI-Tools
   Integration von KI in den Projektalltag und die Implementierung von KI-Projekten
   Auseinandersetzung mit ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen für KI
   Evaluation von KI-Lösungen und Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Exkurse zu Projektmanagement und zur Arbeit mit ChatGPT sowie zu rechtlichen Rahmenbedingungen für KI
   Vermittlung der Grundlagen und des Mindsets von Objectives and Key Results (OKR) im Kontext von Führung in volatilen Umfeldern (VUCA)
   Erläuterung des OKR-Zyklus, der Strategie-Pyramide und der Schaffung von psychologischer Sicherheit
   Anleitungen zum Setzen von Objectives und Key Results, inklusive der Formulierung qualitativer Ziele und der Messung von Key Results durch Metriken
   Darstellung von Implementierungsmodellen für OKR, der Synchronisation der Organisation und der Ableitung von Initiativen und Roadmaps aus der Strategie
   Praktische Übungen zur Anwendung von OKR, inklusive Check-ins, der Nutzung von CFRs (Conversations, Feedback, Recognition) und Coaching, sowie Review- und Retrospektiven-Prozessen zur Institutionalisierung von Lernen
   Gestaltung der Transformation und des Rollouts von OKR-Systemen
   DevOps Foundation Fast Track*
   Einführung in DevOps, agile Konzepte, Werte und Prinzipien
   Behandlung von DevOps Culture, Immunity, Stakeholder-Management und Kollaboration
   Abdeckung agiler Methoden und Servicemanagement
   Erläuterung von DevOps-Rollen, Toolchains und zentralen Praktiken wie Continuous Integration, Delivery und Deployment
   Einblicke in Continuous Everything, Testmethoden, Qualitätssicherung, Container, Microservices und Open Source
   Anwendung von Lean Thinking und Lean Production
   Betrachtung der Tool-Landschaft, Metriken, KPIs und Performance-Messung
   Behandlung von Change Management und Resilienz, sowie Strategien für typische Herausforderungen bei der Automatisierung
   Integration von Scrum, Kanban und skalierten agilen Rahmenwerken
   Vorstellung innovativer Praktiken wie ChatOps und Dojo
   Anwendung von Value Stream Mapping und Constraint Management zur kontinuierlichen Verbesserung
   Vermittlung von Wissenstransfer und Lernprozessen
   Exkurse zu den Three Ways, Verbesserungskata, ChatOps, DevSecOps, Site Reliability Engineering (SRE) und Anwendungsschnittstellen (API)
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   KI-Systeme und deren Anwendung im Projektmanagement zu verstehen und zu nutzen.
   Objectives and Key Results zu definieren, zu implementieren und zur Steigerung der Unternehmensperformance einzusetzen.
   Die Prinzipien und Praktiken von DevOps zu verstehen und zur Beschleunigung von IT-Prozessen anzuwenden.
   Die ethischen, rechtlichen und datenschutzrechtlichen Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   Agile Methoden und Frameworks im Kontext von Projektmanagement und IT-Entwicklung anzuwenden.
   Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Stakeholdern zu verbessern.
   Metriken zur Messung von Performance und zur kontinuierlichen Verbesserung einzusetzen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management, Softwareentwicklung, agiles Management und Prozessoptimierung. Die Weiterbildung befähigt zur Übernahme von Verantwortung in Projekten, die den Einsatz von KI, agilen Methoden und DevOps erfordern, sowie zur Steigerung der Effektivität und Agilität von Organisationen.

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   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   28.09.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Leipzig

   28.09.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen