Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Fortbildung zum zertifizierten KI Manager
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Fortbildung zum zertifizierten KI Manager
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - Fortbildung zum zertifizierten KI Manager" verbindet technologische und strategische Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Teilnehmende lernen, wie KI-Systeme konzipiert, implementiert und auf Managementebene gesteuert werden. Der Fokus liegt auf der Verbindung zwischen technischer Architektur, Unternehmensstrategie und ethisch verantwortungsvoller KI-Nutzung.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, IT-Strateg:innen, Projektleiter:innen, Data Scientists und Führungskräfte, die KI-Projekte sowohl technisch verstehen als auch organisatorisch und strategisch führen möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Vorkenntnisse in IT, Datenmanagement oder Prozessanalyse sind hilfreich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen werden die Kurse ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Introduction to Python", um Grundlagen in Cloud-Technologien und Datenverarbeitung zu festigen.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: Grundlagen moderner KI-Architekturen
Teilnehmende lernen, wie KI-Systeme aufgebaut sind, welche Cloud-Dienste sie nutzen und wie sie in Unternehmensprozesse integriert werden können.
Praxisbeispiel: Planung einer Azure-basierten KI-Architektur für ein mittelständisches Unternehmen.
Kursinhalte:
- Architekturprinzipien von KI-Systemen
- Cloud-Integration mit Azure-Diensten
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters in der Regel zu 100 % förderfähig — inklusive Fahrt-, Kinderbetreuungs- und ggf. Unterbringungskosten. Voraussetzung ist eine vorherige Beratung mit deinem Arbeitsvermittler.
Beide Formate sind je nach Anbieter verfügbar — als Online-Live-Format, Hybrid oder Präsenzschulung in mehreren deutschen Städten. Bei deiner Anfrage geben wir deine Präferenz (Region, Online/Präsenz, Vollzeit/Teilzeit) weiter, damit nur passende Angebote zurückkommen.
Die Dauer variiert je nach Anbieter und Format. Typisch sind ca. 4–12 Wochen Vollzeit / 3–6 Monate berufsbegleitend. Berufsbegleitende Varianten dauern entsprechend länger, sind dafür aber neben Beruf oder Familie absolvierbar.
Typische Folgepositionen sind: KI-Architekt/in, IT-Strategist/in, Data Scientist, Projektleiter/in KI. Konkrete Gehalts-Spannen findest du im Karriere-Abschnitt dieser Seite — die Werte basieren auf Erhebungen der Bundesagentur für Arbeit und StepStone (2024/25).
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
- Datenströme, Schnittstellen und APIs
- Governance und Verantwortlichkeit in KI-Systemen
Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Dieses Modul vermittelt die praktische Umsetzung von KI-Projekten in der Microsoft-Azure-Umgebung. Teilnehmende entwickeln und implementieren KI-Modelle mit Sprach-, Bild- und Textverarbeitung.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines KI-basierten Chatbots mit Azure Cognitive Services.
Kursinhalte:
- Entwicklung und Deployment von KI-Anwendungen
- Nutzung von Cognitive Services, OpenAI und Machine Learning
- Sicherheit, Skalierung und Monitoring
- Integration von KI in bestehende Anwendungen
Modul 3: CertNexus AIBIZ(TM) - Artificial Intelligence for Business Professionals
In diesem Modul werden wirtschaftliche und organisatorische Aspekte von KI behandelt. Teilnehmende verstehen, wie KI-Projekte geplant, bewertet und in die Unternehmensstrategie integriert werden.
Praxisbeispiel: Erstellung eines Business-Cases für den Einsatz von KI im Kundenservice.
Kursinhalte:
- Einführung in KI im Unternehmenskontext
- Identifikation von Anwendungsfeldern
- Kosten-Nutzen-Analyse und Change Management
- Ethische Aspekte und gesellschaftliche Auswirkungen
Modul 4: EXIN BCS Artificial Intelligence Essentials
Dieses Modul vermittelt die theoretischen und methodischen Grundlagen für das Verständnis, Design und die Implementierung von KI-Lösungen. Es dient als Vorbereitung auf eine international anerkannte Zertifizierung.
Praxisbeispiel: Simulation eines Entscheidungsmodells mit maschinellem Lernen.
Kursinhalte:
- Grundlagen maschinellen Lernens
- Wissensrepräsentation und Entscheidungslogik
- Ethik und Transparenz in KI-Systemen
- Vorbereitung auf die KI-Manager-Zertifizierung
Modul 5: Strategisches KI-Management und Praxisprojekt
Im Abschlussmodul werden technische und organisatorische Ansätze zusammengeführt. Teilnehmende entwickeln eine individuelle KI-Strategie für ihr Unternehmen oder einen Use Case.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines unte
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.