Gen AI Solutions Manager:in werden: Python, Scrum, ML – Kurs

Diese Weiterbildung qualifiziert für die Rolle des Gen AI Solutions Manager bzw. der Gen AI Solutions Managerin – eine Schnittstellenfunktion zwischen technischem KI-Verständnis und klassischem Projektmanagement. Teilnehmende lernen, Python-Grundlagen für Datenanalyse und maschinelles Lernen einzusetzen, wirkungsvolle Prompts für KI-Systeme zu entwickeln, Projekte mit der agilen Methode Scrum zu steuern und Geschäftsprozesse durch KI-basierte Automatisierung zu optimieren. Der Kurs verbindet damit fünf Themenfelder, die in der Praxis von Unternehmen zunehmend gemeinsam gefragt sind.

Die Weiterbildung ist in sechs Themenblöcke gegliedert, die gemeinsam das Kompetenzprofil eines Gen AI Solutions Managers bzw. einer Gen AI Solutions Managerin ergeben – von der technischen Basis über KI-Anwendung bis zur klassischen Projektsteuerung. Prompt-Techniken und -Optimierung Der erste Block vermittelt das Handwerkszeug für den professionellen Umgang mit generativer KI, das in nahezu jedem der folgenden Themenblöcke wieder aufgegriffen wird.

• Effektive Prompts systematisch erstellen und iterativ verbessern
• KI-gestützte Text- und Code-Generierung gezielt einsetzen
• Adaptive Prompt-Optimierung anhand konkreter Anwendungsfälle üben
• Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Learning-Ansätze unterscheiden
• Chain-of-Thought Prompting für mehrstufige Denkaufgaben anwenden
• Verschiedene Prompting-Techniken situationsgerecht kombinieren

Einführung in Programmierung und Algorithmen Im zweiten Block wird die technische Grundlage für die spätere Datenanalyse gelegt. Python dient dabei als Einstiegssprache, die sowohl für einfache Automatisierung als auch für Machine-Learning-Anwendungen genutzt wird.

• Algorithmisches Denken und grundlegende Python-Syntax erlernen
• Variablen, Zuweisungen und Datentypen korrekt einsetzen
• Kontrollstrukturen wie if, else und elif zur Ablaufsteuerung nutzen
• Schleifenkonstrukte for und while zur Verarbeitung von Daten anwenden
• Eigene Funktionen definieren, aufrufen und mit Parametern versehen
• Fehlerbehandlung mit try und except zur Absicherung von Programmen umsetzen

Scrum-Methodik und Projektmanagement Der dritte Block führt in die agile Projektsteuerung ein, die in KI-Projekten aufgrund ihrer iterativen Natur besonders häufig zum Einsatz kommt.

• Grundprinzipien und Werte von Scrum verstehen und einordnen
• Rollen von Scrum Master, Product Owner und Scrum Team unterscheiden
• Sprint Planning zur Vorbereitung eines Arbeitszyklus durchführen
• Sprint Review zur Bewertung der Arbeitsergebnisse anwenden
• Definition of Done als Qualitätskriterium für Arbeitsergebnisse festlegen
• Agile Prinzipien auf reale Projektsituationen im KI-Umfeld übertragen

Machine Learning und Datenanalyse Der vierte Block vertieft die technische Kompetenz um zentrale Konzepte des maschinellen Lernens, die für das Verständnis von KI-Lösungen im Berufsalltag zunehmend relevant werden.

• Grundprinzipien und Arten des maschinellen Lernens unterscheiden
• Scikit-Learn zur Umsetzung einfacher Klassifikationsmodelle einsetzen
• Daten für den Einsatz in Machine-Learning-Modellen vorbereiten und bereinigen
• Ein Vorhersagemodell trainieren und begründet auswählen
• Modelle anhand geeigneter Kennzahlen bewerten und Hyperparameter anpassen
• Random Forests und Entscheidungsbäume als gängige Modellansätze einordnen

Prozessautomatisierung und KI-Integration Der fünfte Block überträgt die technischen Grundlagen auf die betriebswirtschaftliche Fragestellung, wie Geschäftsprozesse mit KI-Unterstützung sinnvoll automatisiert werden können.

• Digitale Automatisierung und deren Einsatzmöglichkeiten einordnen
• Geschäftsprozesse systematisch identifizieren und analysieren
• Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung erkennen
• Geeignete KI-Tools für konkrete Automatisierungsvorhaben auswählen
• Datenanalyse zur Aufdeckung von Automatisierungspotenzialen nutzen
• Sicherheits- und Datenschutzaspekte bei automatisierten Prozessen berücksichtigen

Projektmanagement mit MS Project und Praxistransfer Der abschließende Block verbindet die klassische Projektplanung mit den zuvor erlernten KI- und Datenkompetenzen in einem praxisnahen Übungsrahmen.

• Benutzeroberfläche und Navigation in MS Project sicher bedienen
• Projekte strukturiert planen und Projektdefinitionen erstellen
• Aufgabenlisten anlegen und im Projektverlauf verwalten
• Ressourcen zuweisen und Budgets im Projektplan hinterlegen
• Zeitpläne und Meilensteine für ein Projekt festlegen
• Gantt-Diagramme zur Visualisierung von Projektabläufen erstellen
• Ein eigenes KI-nahes Beispielprojekt von der Idee bis zum Projektplan durcharbeiten
• Prompting-, Python- und Scrum-Kenntnisse in einer zusammenfassenden Fallstudie verknüpfen
• Ergebnisse eines Machine-Learning-Modells in eine Projektpräsentation einbetten
• Automatisierungspotenziale eines Beispielprozesses im Projektplan berücksichtigen
• Eigene Lernfortschritte anhand der bearbeiteten Übungsaufgaben einordnen
• Das erarbeitete Kompetenzprofil auf mögliche berufliche Einsatzfelder übertragen

Die besondere Stärke dieser Weiterbildung liegt in der Verzahnung der fünf Themenfelder: Prompting-Kompetenz und Python-Grundlagen bilden das technische Fundament, Scrum liefert den organisatorischen Rahmen, Machine Learning vertieft das inhaltliche KI-Verständnis, und MS Project sorgt für die klassische Planungssicherheit, die in Unternehmen weiterhin erwartet wird. Dadurch entsteht ein Kompetenzprofil, das weder rein technisch noch rein organisatorisch ausgerichtet ist, sondern beide Perspektiven verbindet – genau die Kombination, die für die Steuerung von KI-Projekten in der Praxis gebraucht wird.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen mit abgeschlossener Ausbildung oder Studium sowie an Berufserfahrene mit mindestens dreijähriger einschlägiger Praxis, die sich in Richtung KI-Projektmanagement weiterentwickeln möchten. Angesprochen sind insbesondere Interessierte mit Vorerfahrung in KI-Management, allgemeinem Projektmanagement, cloudbasiertem Arbeiten oder Prozessmanagement.

• Berufserfahrene mit abgeschlossener Ausbildung oder Studium und Interesse an KI-Projekten
• Personen mit mindestens dreijähriger Berufserfahrung in einem relevanten Bereich ohne einschlägigen Abschluss
• Projektmanager:innen, die ihr Profil um KI- und Datenkompetenzen erweitern möchten
• Fachkräfte mit ersten Erfahrungen im Prozess- oder Cloud-Umfeld, die sich spezialisieren wollen
• Interessierte an einer Schnittstellenrolle zwischen Technik und Projektsteuerung

Der Kurs verbindet technische Programmierübungen in Python mit der praktischen Arbeit an Prompting-Aufgaben, agilen Projektsimulationen nach Scrum und der Nutzung von MS Project für die klassische Projektplanung. Die fünf Themenfelder werden nicht additiv nebeneinandergestellt, sondern immer wieder aufeinander bezogen, etwa wenn ein Machine-Learning-Ergebnis anschließend in einen Projektplan mit Meilensteinen überführt wird.

Die Weiterbildung deckt mit sechs Themenblöcken ein breites Kompetenzspektrum ab, das von Prompting über Python-Grundlagen und Scrum bis zu Machine Learning und klassischer Projektplanung reicht. Der Umfang ist entsprechend auf eine mehrwöchige, intensive Qualifizierung ausgelegt, die sowohl technische als auch organisatorische Inhalte abdeckt.

Der Kurs bereitet auf eine Scrum.org-Prüfung und -Zertifizierung vor und schließt zusätzlich mit einem trägerinternen Zertifikat bzw. einer Teilnahmebescheinigung ab, die den Abschluss „Gen AI Solutions Manager (m/w/d)" dokumentiert. Die Scrum.org-Zertifizierung ist eine externe, anbieterunabhängige Prüfung, während das trägerinterne Zertifikat den Gesamtabschluss der Weiterbildung belegt.

Unternehmen suchen zunehmend Fachkräfte, die generative KI nicht nur bedienen, sondern deren Einsatz in Projekten strukturiert planen und steuern können. Diese Weiterbildung positioniert Teilnehmende genau in dieser Schnittstellenrolle, indem sie technisches Verständnis für Python, Prompting und Machine Learning mit den etablierten Methoden des Projektmanagements verbindet. Besonders wertvoll ist dabei die Kombination aus agiler Steuerung nach Scrum und klassischer Planung mit MS Project: Wer beide Ansätze beherrscht, kann KI-Projekte je nach Unternehmenskontext flexibel steuern, statt auf eine einzige Methodik festgelegt zu sein. Diese methodische Bandbreite erhöht die Einsatzfähigkeit in unterschiedlichsten Unternehmensstrukturen erheblich. Die zusätzliche Vorbereitung auf die externe Scrum.org-Zertifizierung verleiht dem Abschluss zusätzliches Gewicht, da diese Prüfung unabhängig vom Kursanbieter anerkannt ist. In Kombination mit den praktischen Python- und Machine-Learning-Kenntnissen entsteht so ein Qualifikationsprofil, das sowohl die technische als auch die organisatorische Seite von KI-Projekten glaubwürdig abdeckt.