Artificial Intelligence — AI-Driven Design, Execution and Automation

Diese Weiterbildung vermittelt fundierte Kenntnisse zur Automatisierung von Designprozessen mithilfe moderner KI-Technologien. Teilnehmende lernen, wie generative Modelle, Machine-Learning-Methoden und intelligente Workflows genutzt werden können, um kreative und operative Aufgaben effizienter zu gestalten. Der Kurs schlägt eine Brücke zwischen Design-Praxis und technischer KI-Anwendung: Im Mittelpunkt stehen automatisierte Content-Erstellung, datenbasierte Design-Optimierung, Qualitätssicherung durch KI und die Integration von KI-Werkzeugen in bestehende Produktions- und Kommunikationsprozesse. Die Weiterbildung richtet sich an Fachleute, die KI nicht nur als abstraktes Konzept verstehen, sondern als konkretes Werkzeug in ihrem beruflichen Alltag einsetzen möchten. Ziel ist die Entwicklung skalierter, effizienter und qualitativ hochwertiger Lösungen unter Einsatz von KI.

Der erste thematische Block legt die Grundlagen generativer KI und ihrer Anwendung in Design-Kontexten. Teilnehmende verstehen, wie generative Modelle wie Large Language Models (LLMs), Diffusionsmodelle und GAN-Architekturen funktionieren und welche Einsatzfelder im Designbereich besonders relevant sind. Der Fokus liegt auf praktischem Verständnis, nicht auf mathematischer Tiefe.

• Grundprinzipien generativer KI: LLMs, Diffusionsmodelle, GANs
• Überblick über führende KI-Tools für Text, Bild und Video
• Prompt Engineering: Grundlagen und fortgeschrittene Techniken
• Anwendungsfelder generativer KI im Design- und Marketingbereich
• Chancen und Risiken generativer KI für kreative Berufe
• Ethische und rechtliche Aspekte beim Einsatz von KI-generierten Inhalten

Der zweite Block behandelt die Automatisierung von Design-Workflows. Dieser Abschnitt zeigt, wie Prozesse vom Entwurf bis zur Publikation durch KI-gestützte Workflows beschleunigt und standardisiert werden können. Teilnehmende erarbeiten eigene Automatisierungsstrategien für ihren Arbeitsbereich.

• Analyse und Mapping bestehender Design-Workflows
• Identifizierung von Automatisierungspotenzialen in kreativen Prozessen
• Aufbau intelligenter Workflows mit Automatisierungstools
• Integration von KI-APIs in bestehende Produktionsumgebungen
• Versionierung und Qualitätskontrolle in automatisierten Design-Pipelines
• Skalierung von Content-Produktion mit KI-gestützten Systemen

Der dritte Block widmet sich datengetriebener Design-Optimierung. Gutes Design entsteht nicht nur aus Kreativität, sondern zunehmend aus Daten. Teilnehmende lernen, wie Nutzerverhaltensdaten und Performance-Metriken genutzt werden können, um Designentscheidungen zu verbessern.

• Datenquellen für Design-Optimierung: Analytics, A/B-Tests, Heatmaps
• Machine-Learning-basierte Personalisierung von Designelementen
• Automatisierte Variantenentwicklung und Multivariate Testing
• KI-gestützte Bildoptimierung und Asset-Management
• Nutzersegmentierung und personalisierte Content-Erstellung
• Messung und Bewertung von Design-Performance mit KI-Tools

Der vierte Block behandelt Integration und Qualitätssicherung durch KI. Die Einbindung von KI-Tools in bestehende Software-Ökosysteme erfordert sowohl technisches als auch strategisches Know-how. Dieser Abschnitt zeigt praxisnah, wie KI-Lösungen in Unternehmensstrukturen integriert und qualitativ abgesichert werden.

• API-Integration gängiger KI-Dienste in Unternehmensanwendungen
• Qualitätssicherung KI-generierter Inhalte und Designergebnisse
• Compliance und Datenschutz beim Einsatz von KI-Systemen
• Monitoring und kontinuierliche Verbesserung KI-gestützter Prozesse
• Change Management bei der Einführung von KI-Tools in Teams
• Zukunftstrends: Multimodale KI, autonome Agenten und ihre Relevanz für das Design

Im Praxisteil erarbeiten Teilnehmende folgende Aufgaben und Szenarien —

• Erstellen eines vollständigen KI-gestützten Design-Workflows für ein fiktives Projekt
• Prompt Engineering für Bildgenerierung mit führenden Diffusionsmodellen
• Automatisierung von Social-Media-Content mit KI-Tools
• Integration eines KI-APIs in ein bestehendes Designtool-Ökosystem
• Durchführung eines A/B-Tests mit KI-generierten Designvarianten
• Aufbau einer personalisierten Content-Pipeline für einen definierten Nutzerkreis
• Qualitätskontrolle und Freigabeprozess für KI-generierte Materialien
• Analyse eines bestehenden Design-Prozesses und Identifikation von KI-Automatisierungspotenzialen
• Entwicklung eines KI-gestützten Templatingsystems für skalierbare Kommunikation
• Erstellung einer Präsentation zu KI-Automatisierungsergebnissen für Stakeholder
• Bewertung ethischer Fragen bei der Verwendung generativer KI-Inhalte in realen Projekten
• Abschlusspräsentation: eigenes KI-Automatisierungsprojekt mit Ergebnissen und Learnings

Die Praxisprojekte spiegeln reale Anforderungen aus Marketing, Kommunikation und Produktdesign wider. Teilnehmende verlassen den Kurs mit eigenen, einsatzfähigen KI-gestützten Workflows. Der Praxisteil wird in der Abschlusspräsentation zusammengeführt, in der Teilnehmende ihr persönliches KI-Automatisierungsprojekt vorstellen und die Ergebnisse kritisch reflektieren.

Diese Weiterbildung richtet sich an Fachleute aus Design, Marketing, Kommunikation und IT, die KI-Technologien gezielt in ihren Arbeitsalltag integrieren möchten. Keine tiefen Programmierkenntnisse sind erforderlich, wohl aber die Bereitschaft, mit neuen digitalen Werkzeugen zu arbeiten.

• Designer und Creative Directors, die KI als Produktivitätswerkzeug einsetzen möchten
• Marketing-Fachleute und Content-Strategen mit digitalem Schwerpunkt
• Projektmanager und Produktverantwortliche, die KI-Workflows in Teams einführen wollen
• IT-Fachleute, die KI-APIs in bestehende Systeme integrieren möchten
• Quereinsteigende aus anderen Branchen mit Interesse an KI-gestützten Prozessen

Der Kurs wird als Combined Learning durchgeführt, kombiniert aus angeleiteten Unterrichtseinheiten und eigenständigen Praxisprojekten. Werkstattcharakter prägt viele Sitzungen: Teilnehmende arbeiten an eigenen Projekten und erhalten gezieltes Feedback. Online-Tools und KI-Plattformen werden direkt im Kurs eingesetzt. Dozierende sind Praktiker aus dem KI- und Design-Umfeld.

Die Weiterbildung dauert typischerweise zwischen einem und drei Monaten, je nach gewähltem Lernformat. Sowohl Vollzeit- als auch Teilzeitvarianten sind verfügbar. Der individuelle Lernplan wird zu Kursbeginn in einem persönlichen Beratungsgespräch festgelegt. Kursunterlagen und Zugang zu KI-Tools sind im Kurs enthalten.

Teilnehmende erhalten nach erfolgreichem Kursabschluss ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat. Das Zertifikat bescheinigt die erworbenen Kompetenzen in KI-gestützter Design-Automatisierung und ist ein anerkanntes Signal für Arbeitgeber und Auftraggeber.

Die Nachfrage nach Fachleuten, die KI-Tools nicht nur kennen, sondern in professionelle Prozesse integrieren können, wächst branchenübergreifend. Wer in der Lage ist, kreative Prozesse durch KI-Automatisierung zu beschleunigen und gleichzeitig Qualität zu sichern, wird in Teams und Unternehmen zur gesuchten Schlüsselperson. Diese Weiterbildung schafft genau diese Brücke: von der KI-Neugier zur operativen Expertise. Darüber hinaus eröffnet die Kenntnis generativer KI und automatisierter Workflows neue Möglichkeiten für selbstständige Tätigkeiten, Freelance-Projekte und unternehmerische Vorhaben. Teilnehmende, die eigene Automatisierungslösungen entwickeln und skalieren, können sich damit im Markt differenzieren und Projekte annehmen, die ohne KI-Unterstützung wirtschaftlich nicht realisierbar wären. Bei AZAV-zertifizierten Trägern kann die Maßnahme über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters gefördert werden. Je nach persönlicher Situation kommen auch das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen zur Teilhabe am Arbeitsleben oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung infrage. Eine frühzeitige Beratung beim Leistungsträger wird empfohlen.