Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - KI-Kompetenzen ChatGPT 4o für die berufliche Praxis
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Titel: KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - KI-Kompetenzen ChatGPT 4o für die berufliche Praxis
1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,KI-Architekt*in mit Zusatzqualifikation - KI-Kompetenzen ChatGPT 4o für die berufliche Praxis" verbindet fundierte KI-Architekturkenntnisse mit der praktischen Anwendung generativer KI. Teilnehmende lernen, ChatGPT-4o professionell in Geschäftsprozesse, Datenanalysen und Kommunikation zu integrieren. Der Fokus liegt auf der Kombination aus technischer Implementierung, ethischer Anwendung und produktiver Nutzung von KI im Unternehmensalltag.
2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, Data Scientists, Projektleiter:innen, Kommunikationsfachkräfte und Entscheidungsträger:innen, die ChatGPT-4o und andere generative KI-Tools sicher und effektiv in ihre Arbeit integrieren möchten.
3. Kursniveau
Fortgeschrittene - Grundkenntnisse in Cloud Computing, KI oder Prozessmanagement sind hilfreich.
4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen: ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Introduction to Python", um KI- und Cloud-Grundlagen zu vertiefen.
5. Agenda (4-6 Themenblöcke)
Modul 1: KI-Architektur und generative Systeme
Teilnehmende verstehen den Aufbau moderner KI-Architekturen und die Funktionsweise generativer Modelle. Der Fokus liegt auf der Integration von ChatGPT-4o in Azure-Umgebungen.
Praxisbeispiel: Aufbau einer hybriden KI-Architektur mit OpenAI-API und Azure Cognitive Services.
Kursinhalte:
- Komponenten moderner KI-Systeme
- Einführung in generative KI und Large Language Models (LLMs)
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, KI-Berater, Projektleiter KI, Data Scientist. 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.
- Datenintegration und Schnittstellen
- Sicherheit und ethische Prinzipien
Modul 2: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Dieses Modul vermittelt praxisorientierte Kenntnisse zur Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen in Azure.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer KI-App mit Sprach- und Textanalyse auf Basis von Azure OpenAI.
Kursinhalte:
- KI-Entwicklung mit Azure Cognitive Services und Azure OpenAI
- Integration von ChatGPT-4o in bestehende Systeme
- Nutzung von Vision-, Speech- und Language-Diensten
- Sicherheit, Skalierung und Monitoring
Modul 3: CertNexus AIBIZ(TM) - Artificial Intelligence for Business Professionals
Dieses Modul behandelt die geschäftlichen und ethischen Aspekte der KI-Nutzung im Unternehmen. Teilnehmende lernen, wie generative KI-Projekte wirtschaftlich bewertet und gesteuert werden.
Praxisbeispiel: Entwicklung einer internen KI-Strategie zur Nutzung von ChatGPT-4o im Kundenservice.
Kursinhalte:
- Wirtschaftliche Anwendungsfelder generativer KI
- Kosten-Nutzen-Analyse und Change Management
- Datenschutz, Compliance und Verantwortung
- Ethische Richtlinien für KI im Berufsalltag
Modul 4: KI-Kompetenzen mit ChatGPT-4o - Praxisworkshop (Zusatzqualifikation)
In diesem praktischen Modul werden konkrete Anwendungsszenarien für ChatGPT-4o behandelt. Teilnehmende trainieren Prompts, erstellen automatisierte Workflows und lernen effektive Kommunikation mit KI-Systemen.
Praxisbeispiel: Erstellung eines KI-gestützten Berichtgenerators für Marketing und HR.
Kursinhalte:
- Prompt Engineering und Kontextsteuerung
- Automatisierung mit ChatGPT-4o und Microsoft Power Automate
- Erstellung von KI-Assistenten für Fachbereiche
- Best Practices für den professionellen Einsatz von ChatGPT
Modul 5: Integration & Praxisprojekt
Zum Abschluss entwickeln die Teilnehmenden ein eigenes Projekt, in dem ChatGPT-4o in eine bestehende Unternehmensumgebung integriert wird.
Praxisbeispiel: Ums
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.