AI-driven Automation Specialist with Microsoft Project Expert

Dieser Kurs richtet sich an IT-Fachleute, die Automatisierungslösungen auf Basis von KI-Technologien entwickeln und umsetzen wollen — und diese Vorhaben gleichzeitig als strukturierte Projekte mit Microsoft Project planen und steuern können. Die Kombination ist auf die Realität moderner IT-Rollen zugeschnitten: Wer Automatisierungsprojekte leitet, muss nicht nur verstehen, wie KI-Modelle und automatisierte Workflows funktionieren, sondern auch, wie man Ressourcen plant, Meilensteine setzt und Fortschritte gegenüber dem Management transparent macht. Microsoft Project ist dabei keine Herstellerzertifizierung mit eigenem Examen, sondern eine weit verbreitete Planungssoftware — der Kurs vermittelt fundierte Handlungskompetenz im Umgang damit.

Modul 1 — Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens für Automatisierungsanwendungen Dieser erste Block legt das konzeptuelle Fundament. Die Teilnehmenden verstehen, welche KI-Ansätze für Automatisierungsaufgaben geeignet sind, wo ihre Grenzen liegen und wie man von einem Problem zu einem geeigneten Modelltyp gelangt. Behandelt werden sowohl überwachte als auch unüberwachte Verfahren sowie verstärkendes Lernen als Konzept für adaptive Automatisierungssysteme.

• Überblick: KI, maschinelles Lernen, Deep Learning — Abgrenzung und Anwendungsbereiche
• Überwachte Lernverfahren für Klassifikation und Regression in Automatisierungsszenarien
• Clusterverfahren und Anomalieerkennung für die Prozessoptimierung
• Einführung in verstärkendes Lernen als Grundlage adaptiver Automaten
• Datenvorbereitung und Feature Engineering für Automatisierungsaufgaben
• Bewertung und Auswahl von Modellen: Metriken, Overfitting, Bias-Variance-Tradeoff

Modul 2 — KI-gestützte Automatisierungsarchitekturen und Prozessintegration Dieser Block behandelt die praktische Frage, wie KI-Modelle in IT-Prozesse eingebunden werden. Im Fokus steht die Architektur von Automatisierungslösungen: Datenflüsse, Schnittstellen, Monitoring und Fehlerbehandlung.

• Automatisierungspipelines: Aufbau, Komponenten und Datenflüsse
• Grundkonzepte der Robotic Process Automation (RPA): Bots, Trigger, Orchestrierung
• API-Integration: KI-Modelle als Dienste in bestehende Systemlandschaften einbinden
• Monitoring von KI-Automatisierungssystemen: Drift-Erkennung und Modell-Retraining
• Fehlerbehandlung und Fallback-Strategien in automatisierten Workflows
• Skalierung und Performance-Optimierung von Automatisierungslösungen

Modul 3 — Microsoft Project: Planungssoftware für IT-Automatisierungsprojekte Microsoft Project ist eines der meistgenutzten Werkzeuge für die Projektplanung in deutschen IT-Abteilungen. Dieser Block vermittelt den praxisnahen Umgang mit der Software — von der Erstanlage über die Ressourcenzuweisung bis hin zu Berichten und Dashboards. Es gibt kein aktuelles Microsoft-Examen für diesen Bereich; die erworbene Kompetenz ist eine praktische Werkzeugkompetenz.

• Projekteinstieg: Struktur anlegen, Phasen definieren, Vorgänge verknüpfen
• Ressourcenverwaltung: Teams zuweisen, Kapazitäten prüfen, Engpässe erkennen
• Basisplan festlegen und Soll-Ist-Vergleich im Projektverlauf durchführen
• Gantt-Diagramme, Netzplantechnik und kritischer Pfad verstehen
• Berichte und Dashboards für unterschiedliche Adressaten aufbereiten
• Projektänderungen dokumentieren und Pläne aktualisieren

Modul 4 — Projektmanagement für KI-Automatisierungsvorhaben: Integration und Abschluss Der abschließende Block führt beide Stränge zusammen. Anhand eines durchgängigen Fallstudienprojekts — der Planung und Umsetzung einer KI-gestützten Prozessautomatisierung — üben die Teilnehmenden, technische Anforderungen in Projektstruktur zu übersetzen und alle Phasen von der Initiierung bis zum Abschluss zu durchlaufen.

• Anforderungsaufnahme und Scoping für KI-Automatisierungsprojekte
• Stakeholderanalyse: technische Teams, Fachbereiche, Management
• Risikoregister für KI-Projekte: technische Risiken, Datenverfügbarkeit, Modellversagen
• Change Management bei der Einführung automatisierter Systeme
• Abnahmekriterien und Qualitätssicherung für KI-Automatisierungslösungen
• Projektabschluss und Übergabe in den Betrieb

Die praktischen Einheiten verteilen sich auf beide Domänen und sind so konzipiert, dass sie den direkten Transfer in typische Berufsaufgaben ermöglichen.

• Analyse eines realen Geschäftsprozesses auf Automatisierungspotenzial
• Auswahl und Begründung eines geeigneten KI-Verfahrens für die identifizierte Aufgabe
• Prototypische Implementierung einer einfachen Automatisierungspipeline
• Erstellung eines vollständigen Projektstrukturplans in Microsoft Project für ein KI-Vorhaben
• Ressourcenplanung und Kapazitätsprüfung für ein mittelgroßes Automatisierungsprojekt
• Simulation einer Planänderung und Neuplanung des kritischen Pfades
• Entwicklung eines Risikoregisters und Ableitung von Gegenmaßnahmen
• Statusbericht für ein Steuerungsgremium vorbereiten und präsentieren
• Monitoring-Konzept für ein laufendes Automatisierungssystem entwickeln
• Fallstudie: Vollständige Planung eines KI-Automatisierungsprojekts von der Anforderung bis zum Go-Live
• Peer-Feedback auf Projektpläne und Automatisierungsarchitekturen
• Abschlusspräsentation mit Projektplan, Technologieauswahl und Risikobeurteilung

Die Übungen finden im virtuellen Klassenraum statt; Feedback und Diskussion mit den Dozentinnen und Dozenten sind integraler Bestandteil jeder Einheit.

Der Kurs richtet sich an IT-Fachleute, die in der Praxis mit Automatisierungsthemen konfrontiert sind und ihre Kenntnisse gezielt ausbauen wollen.

• Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die KI-Automatisierungslösungen entwerfen und implementieren
• IT-Projektleiterinnen und -leiter, die KI-Vorhaben koordinieren und verantworten
• System- und Prozessanalysten, die Automatisierungspotenziale identifizieren und bewerten
• Operations-Ingenieure, die KI-gestützte Monitoring- und Reaktionssysteme aufbauen
• IT-Beraterinnen und -Berater, die Kunden bei der Einführung von Automatisierungslösungen begleiten

Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format statt: betreute Live-Einheiten im virtuellen Klassenzimmer bilden den Kern, ergänzt durch eigenverantwortliche Lern- und Übungsphasen. Theorieinputs werden konsequent durch Praxisübungen und Fallstudien ergänzt. Dozentinnen und Dozenten bringen Berufserfahrung aus Automatisierungs- und IT-Projektumfeldern mit und vermitteln Inhalte in direktem Bezug zu typischen Arbeitssituationen. Die Lernplattform ist vollständig digital, Teilnahme aus dem Homeoffice möglich.

Der Kurs läuft in Vollzeit über mehr als einen bis zu drei Monate. Die genaue Kurslänge hängt von den gewählten Modulen ab; eine Konfiguration mit beiden Vollsträngen — KI-Automatisierung und Microsoft Project — erfordert erfahrungsgemäß rund sechs bis acht Wochen.

Nach Kursabschluss erhalten die Teilnehmenden ein trägerinternes Lehrgangszertifikat. Microsoft Project ist keine Herstellerzertifizierungsplattform mit eigener Prüfung; das frühere Examen MO-422 ist ausgelaufen und wird nicht mehr angeboten. Das Zertifikat ist ein qualifizierter Nachweis der erworbenen Kompetenzen in KI-Automatisierung und Projektplanung, kein extern anerkanntes Herstellerdiplom.

Automatisierung ist eines der wirkmächtigsten Themen in der IT der nächsten Jahre — und KI macht Automatisierungssysteme erstmals lernfähig und adaptiv. Wer beide Seiten beherrscht — die technische Konstruktion automatisierter KI-Pipelines und die organisatorische Steuerung solcher Projekte — kann an der Schnittstelle zwischen IT-Entwicklung und Unternehmensführung arbeiten. Diese Doppelkompetenz ist auf dem Arbeitsmarkt gesucht und noch vergleichsweise selten. Microsoft Project als Planungswerkzeug hat in deutschen Unternehmen weiterhin eine starke Stellung. Auch ohne eigenes Herstellerexamen ist die nachgewiesene Kompetenz in der Bedienung der Software ein konkreter Mehrwert im Bewerbungsgespräch und im Projektalltag — insbesondere wenn sie mit KI-Fachkenntnissen verbunden ist. Die Fähigkeit, ein KI-Automatisierungsprojekt von der ersten Anforderungsanalyse bis zum Produktivbetrieb zu steuern, setzt ein Verständnis voraus, das reine Entwicklerinnen und Entwickler oft nicht haben: Wie übersetzt man technische Komplexität in Projektstrukturen, wie kommuniziert man Risiken mit dem Management, wie priorisiert man bei knappen Ressourcen? Wer nach diesem Kurs in ein Automatisierungsprojekt eintritt, kann von Anfang an konstruktiv beitragen — auf technischer und auf Planungsebene.