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Weiterbildung zum Digitalisierungs­manager

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Skilldrops 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 3 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Dresden
NÄCHSTER START
12.10.2026
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

Lehrgangsziel

In dieser Weiterbildung lernst du, Digitalisierung als konkrete Problemlösung im Arbeitsalltag zu planen und umzusetzen. Du lernst, wie du Reibungspunkte in Abläufen erkennst, zum Beispiel manuelle Übergaben, Copy Paste, Rückfragen, Medienbrüche oder Wissen, das nur bei einzelnen Personen liegt.
Du lernst, diese Beobachtungen strukturiert zu erfassen und so zu beschreiben, dass andere sie nachvollziehen können. Dazu gehören die beteiligten Personen, die einzelnen Schritte, die genutzten Informationen, die Übergaben zwischen Teams und die Stellen, an denen Fehler oder Wartezeiten entstehen. Du lernst, Symptome von Ursachen zu unterscheiden und den Nutzen einer Veränderung nachvollziehbar zu begründen.
Du lernst außerdem, welche Probleme Priorität haben und welche Themen zwar stören, aber aktuell nicht sinnvoll bearbeitet werden sollten. Auf dieser Basis entwickelst du ein Vorgehen, das zur Situation im Unternehmen passt. Du definierst Ziele, nächste Schritte und einfache Kriterien, mit denen du später prüfen kannst, ob die Veränderung im Alltag tatsächlich wirkt.
In dieser Weiterbildung übst du, aus einem allgemeinen Wunsch nach mehr Digitalisierung ein klar beschriebenes Vorhaben zu machen, das planbar umgesetzt und anschließend bewertet werden kann.
Rolle, Mindset und Grundlagen für Digitalisierungs- und Innovationsmanager
Du lernst, warum so viele Digitalisierungsprojekte scheitern, weil sie mit Tools starten und nicht mit echten Problemen. Du erkennst die typischen Fallen wie Hype, Aktionismus und schöne Folien ohne Wirkung.
Du lernst, wie deine Rolle als Digitalisierungsmanager und Innovationsmanager wirklich aussieht. Du verstehst dich nicht als Tool Beschaffer, sondern als Übersetzer zwischen Geschäftsführung, Fachbereichen, IT und den Menschen, die täglich im Prozess arbe
Du lernst, Digitalisierung, Innovation, Automatisierung und KI sauber zu unterscheiden. Du kannst erklären, wann Digitalisierung sinnvoll ist, wann Automatisierung mehr schadet als nutzt und wann KI nur teurer Selbstzweck wäre.
Du lernst, in Wertströmen und Ende zu Ende Prozessen zu denken. Du schaust nicht mehr nur auf einzelne Arbeitsschritte, sondern auf die gesamte Kette vom Kundenbedürfnis bis zum Ergebnis.
Du lernst, wie du von Anfang an Wirkung, Nutzen und Risiko mitdenkst. Du startest nicht mehr mit der Frage: Welche Lösung bauen wir, sondern mit der Frage: Welches Problem lohnt sich überhaupt zu lösen.
Kunden, Nutzer und Mitarbeiter wirklich verstehen
Du lernst, wie Menschen Entscheidungen treffen und warum Nutzer, Kunden und Mitarbeiter sich oft anders verhalten, als sie es behaupten. Du erkennst typische Denkfehler, Abkürzungen im Kopf und psychologische Effekte, die Prozesse bremsen oder treiben.
Du lernst, Kundenreisen und Mitarbeiterreisen aufzunehmen. Du kannst aus Sicht des Kunden und aus Sicht des Mitarbeiters beschreiben, was vorher, währenddessen und nach einem Prozessschritt passiert und wo Frust, Wartezeiten oder Missverständnisse entsteh
Du lernst, wie du Gespräche mit Mitarbeitern, Kunden und Fachbereichen so führst, dass echte Probleme auf den Tisch kommen. Du stellst nicht nur Technikfragen, sondern Fragen nach Schmerzpunkten, Risiken, Ängsten und versteckten Workarounds.
Du lernst, wie du Aussagen aus Interviews und Beobachtungen in klare Hypothesen über Bedürfnisse übersetzt. Du hörst auf, Meinungen eins zu eins zu glauben und lernst, aus Mustern und Wiederholungen zu erkennen, was wirklich zählt
Du lernst, einfache Methoden zu nutzen, um Bedürfnisse zu strukturieren. Du kannst nach Jobs, Motiven, Kontext und Hindernissen unterscheiden und dadurch besser erkennen, wo Digitalisierung und Automatisierung wirklich helfen kann.
Du lernst, wie du mit Widerständen und Skepsis umgehst, ohne in Rechtfertigungsmodus zu verfallen. Du nutzt die Einwände als Frühwarnsystem und nicht als Angriff auf dein Projekt.
Prozesse und Wertströme analysieren und bewerten
Du lernst, Wertströme aus Sicht des Kunden und aus Sicht des Unternehmens zu visualisieren. Du machst Wartezeiten, Medienbrüche, Schleifen und Übersteuerung sichtbar, statt dich in Detaildiskussionen zu verlieren.
Du lernst, zwischen Standardfällen und Ausnahmen zu unterscheiden. Du erkennst, warum viele Unternehmen alles über Einzelereignisse steuern und dadurch nie zu stabilen Prozessen kommen, die sich digitalisieren lassen.
Du lernst, Prozessziele klar zu definieren. Du kannst erklären, ob es in einem Prozess vor allem um Geschwindigkeit, Qualität, Risiko, Kosten, Zufriedenheit oder Wissenserhalt geht. Du vermeidest, alles gleichzeitig optimieren zu wollen.
Du lernst, Verschwendung und unnötige Komplexität in Prozessen zu identifizieren. Du erkennst typische Muster wie Überprüfung von Überprüfungen, Excel Schattenprozesse, doppelte Dateneingaben und Absicherung aus Angst.
Du lernst, einfache, aber wirksame Kennzahlen für Prozesse zu entwickeln. Du kannst Durchlaufzeit, Bearbeitungszeit, Fehlerraten und Schleifen so messen, dass du später nachweisen kannst, ob Digitalisierung und Automatisierung wirklich etwas bringen.
Du lernst, Engpässe und kritische Pfade zu finden. Du blickst nicht mehr auf die lautesten Bereiche, sondern auf die Stellen, an denen der Prozess wirklich hängt. Du erkennst, wo kleine Änderungen große Wirkungen haben.
Du lernst, Prozesse aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Du kannst fachliche Abläufe, Systemschritte, Rollen und Verantwortlichkeiten verbinden und dadurch besser mit IT, Fachbereich und Management diskutieren.
Du lernst, wo Digitalisierung überhaupt Sinn macht. Du erkennst, in welchen Prozessschritten Daten fehlen, Wissen nur im Kopf einzelner steckt oder Medienbrüche den Fluss stören. Du lernst aber auch, Nein zu sagen, wenn ein Prozess erst fachlich geklärt w
Du lernst, Automatisierungskandidaten anhand klarer Kriterien zu bewerten. Du kannst erklären, warum sich bestimmte Tätigkeiten lohnen zu automatisieren und andere bewusst manuell bleiben sollten, zum Beispiel wegen Risikoprüfung, Empathie oder Flexibilit
Du lernst, Prozesse nicht als starre Dokumente zu sehen, sondern als Hypothesen. Du verstehst, dass jeder Prozessentwurf nur der aktuelle Stand des Lernens ist und später mit echten Daten und Rückmeldungen angepasst werden muss.
Du lernst, Prozessanalysen so aufzubereiten, dass Entscheider sie verstehen. Du gehst weg von komplizierten Diagrammen für Experten hin zu klaren Storys: Wo stehen wir, welches Problem haben wir, was kostet es uns, was können wir tun.
Digitalisierung, Automatisierung und KI in Prozessen einsetzen
Du lernst, welche Typen von Problemen sich grundsätzlich für Automatisierung eignen. Du verstehst den Unterschied zwischen stabilen, regelbasierten Tätigkeiten, wissensintensiven Entscheidungen und komplexen Fällen, in denen der Mensch im Mittelpunkt blei
Du lernst, wie du einfache digitale Workflows nutzen kannst, um Prozesse transparent und steuerbar zu machen. Du erkennst, wo es reicht, den Prozess klar zu strukturieren und wo zusätzliche Automatisierung sinnvoll ist.
Du lernst, wie du mit Assistenzsystemen und teilautomatisierten Abläufen arbeitest. Du verstehst, warum es oft besser ist, den Menschen durch KI und Regeln zu unterstützen, statt ihn komplett zu ersetzen.
Du lernst, wie du Dokumentprozesse entschärfst. Du erkennst, wo heute noch E Mails, PDFs, Scans und Excel Dateien händisch hin und her wandern und wie du mit Texterkennung, Vorlagen, einfachen Klassifizierungen und KI Unterstützung Last aus dem System nim
Du lernst, wie du Sprachmodelle, Chatbots und ähnliche Systeme einordnest. Du kannst erklären, wo sie in Prozessen helfen, zum Beispiel bei Standardanfragen, Wissenszugriff oder Textentwürfen, und wo sie eine …

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Dresden

    12.10.2026 · Präsenzunterricht · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Dresden

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Leipzig

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Berlin

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 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

Skilldrops GmbH: 74 Kurse mit aktuellem Termin an 5 Orten

74Kurse mit aktuellem Termin
5Angebotsorte

74 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Präsenzunterricht, Blended Learning.

Angebote an 5 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Skilldrops GmbH.

Themen

KI & Machine LearningScrum & agiles ProjektmanagementProjektmanagementMicrosoft Office (Word/Excel/PowerPoint)Bewerbung & Coaching

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.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir