Lernziele: Potenziale von Künstlicher Intelligenz erkennen und individuell einsetzen, lösungsorientierte Auswahl verschiedener KI-Modelle und -Technologien
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Lernziele: Potenziale von Künstlicher Intelligenz erkennen und individuell einsetzen, lösungsorientierte Auswahl verschiedener KI-Modelle und -Technologien
Einführung in das Online-Lernformat
Prompt- und Context Engineering
• Grundlagen und Voraussetzungen des Prompt Engineering
• Wie funktioniert Prompt Engineering?
• Datensatz-Erstellung für perfekte Prompts
• Was sind die Vorteile von Prompt Engineering?
• Anwendungsfälle für Prompt Engineering
Künstliche Intelligenz Technologien und Konzepte
• Künstliche Intelligenz und Automatisierung im Wissensmanagement
• generative KI Playbook: Transformiere dein Unternehmen mit KI
• Use Case: hohe Relevanz für Lieferkettenoptimierung
KI-Modelle und ihre Anwendungsfelder
• Typen von KI-Modellen anhand von Use Cases, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Deep Learning
• Anwendungsbeispiele von KI-Modellen (Use Cases)
KI Use Cases zur Integration in den Workflow
• Erstellung einer KI-Roadmap, Grundlagen verstehen, Bedürfnisse und Ziele identifizieren, mit Design Sprints Ideen greifbar machen, entwickeln eines MVPoc (Minimum Viable Proof of Concept), Skalieren und Anpassen
• KI Workflows entwickeln
KI Automatisierung und Prozessmanagement
• KI und Automatisierung - Grundlagen
• Nutzen von KI in der Automatisierung
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 Consultant, KI-Projektmanager, KI-Entwickler, KI-Spezialist. 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.
• KI-Trends in der Automatisierung
Einsatz und Optimierung von KI-Anwendungen
• Einsatzmöglichkeiten von KI in der Prozessoptimierung
• Anwendungen von KI in der Optimierung von Prozessen
• KI für Verbesserungen in Funktionsbereichen
Daten- und KI-Management
• die Schlüsselprozesse im Datenmanagement
• Einsatz von KI für das Datenmanagement
• Grundlagen Datenverarbeitung und Analyse
• Auswahl und Integration von KI im Unternehmen Grundlagen
• Bedarfsanalyse und mögliche Anwendungsfälle
Auswahl und Integration von KI im Unternehmen Grundlagen
• Grundlagen der Integration anhand einer Case Study
• KI-Implementierung mit begrenzten Ressourcen
• Entwicklung einer langfristigen KI-Vision
• Schritte für die erfolgreiche Einführung von KI im Unternehmen
• Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine
• ausgewählte Fallstudien/ Erfolgsgeschichten und Lektionen
Auswahl und Integration von KI im Unternehmen Praxisprojekt
• Praxisprojekt - Umsetzung im eigenen Unternehmen
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.