Weiterbildung KI-Praxis: Servicelevel-Reports

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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   Überblick über die Weiterbildungsmaßnahme
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme kombiniert drei Kurse, die sich mit den Anwendungsbereichen von Künstlicher Intelligenz (KI) im Projektmanagement und in der Unternehmensberatung sowie mit der agilen Projektmanagementmethode PRINCE2 Agile beschäftigen.
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   KI für Projektmanager:innen
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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 Kundenbetreuende 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 Kundenbetreuende
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Kundenbetreuende dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Eskalations-Workflows
   Service-Calls
   Feedback-Synthesen
   Reklamations-Bearbeitung
   Servicelevel-Reports
   Inhalte
   Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Grundlagen
   Spezifische KI-Anwendungen im Projektmanagement
   Einsatz von Foundation Models und Open-Source KI-Tools
   Integration von KI in den Projektalltag
   Implementierung von KI-Projekten
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
   Evaluation von KI-Lösungen
   Vermittlung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Abschlussaufgabe und Sammlung von Ressourcen
   Exkurs: Projektmanagement
   Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT
   Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI
   Lernziele
   Verständnis der Grundlagen von Künstlicher Intelligenz
   Identifikation von KI-Anwendungsmöglichkeiten im Projektmanagement
   Fähigkeit zur Auswahl und Nutzung von KI-Tools
   Kompetenz in der Implementierung und Evaluation von KI-Lösungen in Projekten
   Entwicklung von Soft Skills für die Arbeit in KI-gestützten Projekten
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse sind anwendbar in Rollen, die Projektmanagement und den Einsatz von KI verbinden. Dies umfasst Projektleiter:innen, die KI zur Optimierung von Projektabläufen und Entscheidungsfindung einsetzen möchten.
   PRINCE2 Agile Practitioner (Version 2)
   Wiederholung der Grundlagen von PRINCE2 Agile, einschließlich der sieben Grundprinzipien, Practices und Prozesse
   Anpassung (Tailoring) von PRINCE2 an agile Umgebungen
   Anwendung der PRINCE2 Agile-Methode in verschiedenen Projektszenarien, wie z. B. Bewertung der Landschaft, Initiierung, Vertragsgestaltung, Teambildung, Scope-Management, Qualitätsmanagement, Risikomanagement und Fortschrittskontrolle
   Einführung in die PRINCE2 Agile-Managementprodukte
   Anwendung von PRINCE2 in der Praxis
   Wissensüberprüfung durch Fragenkataloge
   Übungen, Fallstudien und Prüfungsvorbereitung
   Vertiefte Anwendung der PRINCE2 Agile-Methode in komplexen Projektumgebungen
   Fähigkeit zur flexiblen Anpassung von PRINCE2 Agile an spezifische Projektbedingungen
   Kompetenz in der Steuerung und Durchführung von Projekten nach PRINCE2 Agile
   Vorbereitung auf die PRINCE2 Agile Practitioner-Prüfung
   Die Qualifikation richtet sich an Personen, die ihre Expertise im hybriden Projektmanagement vertiefen möchten. Sie qualifiziert für die Leitung und Steuerung von Projekten, die sowohl strukturierte als auch agile Elemente erfordern.
   KI Consultant (v2.0)
   Einführung in das KI Consulting und dessen Prinzipien
   Analyse der KI-Readyness von Unternehmen
   Identifikation von Potenzialen für den Einsatz von KI
   Konzeption von KI-Pilotprojekten
   Entwicklung von Datenstrategien und Infrastrukturen für KI
   Implementierung von Change Management und Schulungsmaßnahmen
   Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Lösungen
   Exkurse zu spezifischen KI-Tools und Plattformen wie Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen und Self-hosted interne KI-Anwendungen
   Vorbereitung von Managementpräsentationen
   Sammlung nützlicher Ressourcen
   Exkurs: KI in deutschen Unternehmen - Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren
   Fähigkeit zur Analyse von Unternehmen hinsichtlich ihrer KI-Potenziale
   Kompetenz in der Konzeption und Planung von KI-Projekten
   Kenntnisse in der Datenstrategie und Infrastruktur für KI
   Fähigkeit zur Begleitung von Change-Prozessen bei der KI-Einführung
   Kompetenz in der Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Lösungen
   Der Kurs qualifiziert für Tätigkeiten im Bereich KI-Beratung und -Management. Absolvent:innen können Unternehmen bei der strategischen und operativen Einführung von KI-Lösungen unterstützen und als Architekt:innen für KI-basierte Geschäftsprozesse agieren.

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   Berlin

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Mannheim

   07.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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.

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