AI Ethics and Governance with PRINCE2 Practitioner

Dieser Kombinationskurs bringt zwei Gebiete zusammen, die in der modernen Unternehmensrealität immer öfter aufeinandertreffen: die Steuerung komplexer Projekte nach der PRINCE2-Methodik und die verantwortungsvolle Einführung, Entwicklung und Überwachung von KI-Systemen im Licht aktueller Governance-Anforderungen. PRINCE2 Practitioner — das fortgeschrittene Zertifizierungsniveau des von Axelos publizierten Frameworks — gibt Projektleiterinnen und -leitern das methodische Werkzeug, um KI-Vorhaben strukturiert, kontrollierbar und stakeholdergerecht zu managen. AI Ethics and Governance liefert den normativen Rahmen: Welche Pflichten entstehen durch den EU AI Act? Wie wird Fairness in KI-Systemen sichergestellt? Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-Modell fehlerhafte Entscheidungen trifft? Teilnehmende erwerben eine Doppelkompetenz, die in der Praxis der nächsten Jahre entscheidend sein wird: methodisches Projektmanagement auf Professional-Niveau plus die Fähigkeit, KI-Projekte ethisch und rechtlich belastbar zu führen.

Der Kurs strukturiert sich in einen PRINCE2-Domänenblock und einen AI-Ethics-Domänenblock, die in einem integrierten Praxisblock zusammengeführt werden. Themenblock 1 — AI Ethics and Governance: Verantwortungsvolle KI als Projektaufgabe Dieser Block beleuchtet KI-Ethik und Governance aus der Perspektive von Projektverantwortlichen. Im Mittelpunkt stehen die Fragen, die Projektleitende bei der Beauftragung, Entwicklung und Einführung von KI-Systemen beantworten müssen — nicht aus der Entwicklerperspektive, sondern aus der Steuerungs- und Verantwortungsperspektive.

• Was ist verantwortungsvolle KI? Grundprinzipien (Erklärbarkeit, Fairness, menschliche Aufsicht, Robustheit) aus Projektleitungssicht
• EU AI Act im Überblick: Welche KI-Projekte sind betroffen? Was sind die Pflichten für Hochrisikosysteme?
• Risikoklassifizierung im Projektalltag: Wie bestimmt man, ob ein KI-Vorhaben in die Hochrisikokategorie fällt?
• Bias und Fairness in KI-Projekten: Typische Quellen von Verzerrungen im Projektlebenszyklus und wie man sie adressiert
• Ethische Anforderungen im Business Case: Wie werden Governance-Anforderungen wirtschaftlich bewertet?
• Datenschutz (DSGVO) und KI: Einwilligung, Datensparsamkeit und Recht auf Erklärung als Projektziele

Themenblock 2 — PRINCE2 Practitioner: Professionelle Projektsteuerung mit sieben Prinzipien Dieser Block vermittelt die PRINCE2-Practitioner-Kompetenzen vollständig. PRINCE2 ist das von Axelos lizenzierte Projektmanagement-Framework mit sieben Prinzipien, sieben Themen und sieben Prozessen. Die Practitioner-Zertifizierung prüft die situative Anwendung des Frameworks und muss nach drei Jahren rezertifiziert werden.

• Die sieben PRINCE2-Prinzipien: fortlaufende Rechtfertigung, klare Verantwortlichkeiten, phasenorientiertes Management, Ausnahmemanagement, Produktorientierung, angepasste Methodik, Lernen aus Erfahrungen
• Die sieben PRINCE2-Themen: Business Case, Organisation, Qualität, Pläne, Risiko, Änderungen, Fortschritt
• Die sieben PRINCE2-Prozesse: Projektvorbereitung, Projektlenkung, Projektinitiierung, Phasenkontrolle, Produktlieferung, Phasengrenze, Projektabschluss
• Managementprodukte im Detail: PID, Projektplan, Qualitätsstrategie, Risikologbuch, Highlight Report, Abweichungsbericht
• Anpassung von PRINCE2 an Projekt- und Unternehmenskontexte (Tailoring)
• Practitioner-Prüfungsformat: situative Fragen, Anpassungsaufgaben, Fallstudie als Grundlage

Themenblock 3 — KI-Projekte mit PRINCE2 führen: Integration und Fallstudien Dieser Block bringt beide Domänen in einem anwendungsorientierten Format zusammen. Teilnehmende erleben, wie PRINCE2-Struktur konkret bei der Planung und Steuerung von KI-Vorhaben hilft.

• Business-Case-Entwicklung für ein KI-Einführungsprojekt unter Einbezug von Governance-Kosten und Compliance-Risiken
• PRINCE2-Phasenmodell für KI-Projekte: Welche Phasen ergeben sich aus dem KI-Entwicklungslebenszyklus?
• Risikologbuch für KI: Typische ethische und regulatorische Risiken (Bias, Datenlecks, Modellversagen) als PRINCE2-Risiken erfassen
• Qualitätsstrategie und Abnahmekriterien: Wie werden KI-Modelle im PRINCE2-Kontext abgenommen?
• Stakeholder-Kommunikation bei KI-Projekten: Highlight Reports für technische und nicht-technische Empfänger
• Post-Projekt-Review: Governance-Lernen systematisch in die nächste Phase überführen

Praxisblock — Fallstudie KI-Projekt und Prüfungsvorbereitung

• PRINCE2-Fallstudie: Steuerung eines KI-Einführungsprojekts über alle sieben Prozesse hinweg
• Business-Case-Übung: Fiktives KI-Projekt wirtschaftlich und governance-basiert begründen
• Risikologbuch-Übung: Ethische Risiken eines Machine-Learning-Modells als PRINCE2-Risikoeinträge dokumentieren
• Qualitätsstrategie-Übung: Abnahmekriterien für ein KI-Klassifikationssystem festlegen
• EU-AI-Act-Check: Bewertung von drei fiktiven KI-Projekten nach dem Risikoklassifizierungsschema
• Stakeholder-Mapping: Identifikation von Governance-Stakeholdern in einem KI-Projekt
• Mock-Prüfung PRINCE2 Practitioner: vollständige Übungsklausur im Fallstudienformat mit Auswertung
• Peer-Analyse: gegenseitige Bewertung von Risikologbuch-Einträgen zu KI-spezifischen Governance-Risiken
• Gruppenarbeit: Entwicklung eines PRINCE2-angepassten Projektplans für ein fiktives KI-Vorhaben
• Diskussion: Aktuelle KI-Governance-Entwicklungen und ihre Relevanz für PRINCE2-Projektleitende
• Präsentation: Vorstellung eines eigenen KI-Governance-Konzepts im Projektmanagement-Rahmen
• Prüfungssimulation: Situative PRINCE2-Anpassungsfragen mit Fokus auf KI-Projektszenarien

Theoretische PRINCE2-Inputs werden durch fallstudienbasierte Übungen und analytische Governance-Einheiten ergänzt. Das Format fördert die situative Anwendungskompetenz, die für die Practitioner-Prüfung entscheidend ist, und entwickelt gleichzeitig die Fähigkeit, KI-spezifische Herausforderungen im Projektmanagement-Kontext zu adressieren.

Dieser Kurs eignet sich besonders für Personen, die KI-Projekte verantworten oder daran beteiligt sind und ihren methodischen Rahmen professionell aufstellen wollen.

• Projektmanagerinnen und -manager, die regelmäßig IT- und KI-Projekte leiten oder koordinieren
• IT-Projektleitungen in Unternehmen, die KI-Systeme einführen oder betreiben
• PRINCE2-Foundation-Zertifizierte, die den nächsten Qualifikationsschritt anstreben
• Compliance- und Governance-Verantwortliche, die an KI-Projekten beteiligt sind
• Programm- und Portfolio-Manager, die KI-Initiativen strategisch steuern

Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer wird durch Fallstudienarbeit, strukturierte Prüfungsvorbereitung und analytische Governance-Übungen ergänzt. PRINCE2-Practitioner-Prüfungen basieren auf einer durchgehenden Fallstudie — entsprechend nehmen Fallstudienanalysen im Kurs breiten Raum ein. Selbststudiumsanteile mit Zugängen zu Übungsklausuren und Begleitmaterialien ergänzen die betreuten Einheiten.

Der Kurs dauert typischerweise zwischen einem und drei Monaten im Vollzeitformat. Teilzeitvarianten sind auf Anfrage möglich und für berufsbegleitende Weiterbildung geeignet. Der Starttermin und das individuelle Lernformat werden im Beratungsgespräch festgelegt.

Teilnehmende, die die PRINCE2-Practitioner-Prüfung bestehen, erhalten das PRINCE2 Practitioner-Zertifikat — ausgestellt von PeopleCert (dem Prüfungspartner von Axelos). Das Zertifikat ist weltweit anerkannt und muss nach drei Jahren durch eine Rezertifizierungsprüfung erneuert werden. Zusätzlich stellt der Bildungsanbieter ein Lehrgangszertifikat aus, das die absolvierten Inhalte beider Themenbereiche dokumentiert.

PRINCE2 Practitioner ist eine der meistgenutzten Projektmanagement-Zertifizierungen in Deutschland und Europa und wird von öffentlichen Auftraggebern, IT-Dienstleistern und Industrieunternehmen gleichermaßen anerkannt. Die Practitioner-Stufe signalisiert, dass man nicht nur ein Framework kennt, sondern es in realen Projekten situativ und angepasst einsetzen kann — eine Fähigkeit, die im Berufsalltag unmittelbaren Mehrwert hat. Hinzu kommt eine Qualifikation, die angesichts der rasanten KI-Ausbreitung in deutschen Unternehmen enorm an Bedeutung gewinnt: das strukturierte Management von KI-Projekten unter Berücksichtigung ethischer und regulatorischer Anforderungen. Der EU AI Act, der DSGVO-Rahmen und wachsende Governance-Erwartungen von Stakeholdern machen es notwendig, KI-Vorhaben nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und normativ abzusichern. Projektleitende mit dieser Doppelkompetenz sind in der Lage, KI-Einführungen zu steuern, die intern akzeptiert, extern regulierungskonform und nachhaltig erfolgreich sind.