Weiterbildung KI-Werkzeuge: QBR-Templates

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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   KI für Projektmanager:innen, Marketing: Marketingstrategie mit KI und KI und Automatisierung
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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 Customer-Success-Profile 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 Customer-Success-Profile
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Customer-Success-Profile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Onboarding-Pfade
   Quartals-Reviews
   Retention-Programme
   Adoption-Reviews
   Champion-Pflege
   Inhalte
   Die Inhalte umfassen die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, ihre Anwendungsbereiche im Projektmanagement sowie die Implementierung von KI-Lösungen. Ein Schwerpunkt liegt auf Foundation Models, Open Source KI-Tools und deren praktischer Einsatz im Projektalltag. Des Weiteren werden ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI thematisiert.
   Im Bereich Marketing werden die Einführung in KI im Marketing, datenbasierte Entscheidungsfindung, Zielgruppensegmentierung und die Gestaltung der Customer Journey mit KI-Unterstützung behandelt. Die Planung, Durchführung und Analyse von Marketingkampagnen sowie die Content-Erstellung und -Personalisierung unter Einsatz von KI-Tools werden vermittelt. Rechtliche Aspekte und die Entwicklung einer KI-basierten Marketingstrategie sind ebenfalls Teil des Curriculums.
   Der Modul KI und Automatisierung befasst sich mit der Geschichte und Entwicklung der KI, grundlegenden Begriffen und Schlüsseltechnologien. Die praktische Anwendung von Automatisierungstools wie Make.com, Datenmanagement und die Erstellung von Workflows stehen im Fokus. KI in der Prozessautomatisierung, die Bedeutung von Daten für KI-Systeme und die Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis werden erörtert. Fallstudien und Zukunftstrends runden diesen Teil ab.
   KI für Projektmanager:innen
   Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
   KI-Anwendungen im Projektmanagement
   Foundation Models und Open Source KI-Tools
   KI im Projektalltag
   Implementierung von KI-Projekten
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen
   Evaluation von KI-Lösungen
   Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
   Exkurs: Projektmanagement
   Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT
   Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI
   Marketing: Marketingstrategie mit KI
   Einführung in KI im Marketing
   Grundlagen der datenbasierten Entscheidungsfindung
   Zielgruppensegmentierung mit KI
   Customer Journey und KI-gestützte Ansätze
   Überblick über KI-Tools und Technologien im Marketing
   Content-Planung und -Personalisierung durch KI
   Social Media Marketing und KI
   Kampagnenplanung mit KI-Unterstützung
   Performance-Marketing und KI-Analyse
   Conversion-Optimierung durch künstliche Intelligenz
   Ethik, Datenschutz und rechtliche Aspekte im KI-Marketing
   Entwicklung einer KI-basierten Marketingstrategie
   Erfolgsmessung und KPIs im KI-Marketing
   Zukunftstrends und Innovationen im KI-Marketing
   KI und Automatisierung
   Einführung in KI und Automatisierung
   Geschichte und Entwicklung der KI
   Das Automatisierungsprojekt
   Grundbegriffe und Schlüsseltechnologien
   Make.com Foundations
   Automation Basics: Datenmanagement
   Workflows dokumentieren, Fehler beheben und Reports automatisieren
   Exkurs: Daten als Grundlage von KI-Systemen
   Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis
   Exkurs: Large Language Models (LLMs)
   KI in der Prozessautomatisierung
   Fallstudien und Best Practices
   Zukunftstrends und Innovationen in KI und Automatisierung
   Lernziele

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   Nach Abschluss dieser Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von KI im Projektmanagement zu verstehen und anzuwenden.
   KI-Tools zur Optimierung von Projektentscheidungen und -prozessen einzusetzen.
   KI-gestützte Marketingstrategien zu entwickeln und umzusetzen.
   Datenbasierte Entscheidungen im Marketing zu treffen und die Marketingeffektivität zu steigern.
   Automatisierungspotenziale in Arbeitsprozessen zu identifizieren und KI-basierte Lösungen zu implementieren.
   Die ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   KI-Lösungen zu evaluieren und deren Erfolg zu messen.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in Bereichen wie Projektmanagement, IT-Management, Marketingmanagement und Prozessoptimierung. Absolvent:innen können KI-Initiativen in Unternehmen begleiten, datengesteuerte Marketingstrategien entwickeln oder zur Effizienzsteigerung durch Automatisierung beitragen. Tätigkeitsfelder umfassen die Konzeption, Implementierung und Verwaltung von KI-Anwendungen sowie die Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen.

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   Leipzig

   21.12.2026 · 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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