KI Manager - AI Agenten und Workflows im Projektmanagement

Moderne Projekte laufen längst nicht mehr ohne digitale Assistenz. Diese Weiterbildung verbindet klassisches Projektmanagement mit den Werkzeugen der künstlichen Intelligenz: AI-Agenten übernehmen Routineaufgaben, automatisierte Workflows beschleunigen Abstimmungsprozesse, und Microsoft 365 liefert die produktive Arbeitsumgebung für das gesamte Team. Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, wie sie KI-Technologien gezielt in Projektabläufe einbauen, Daten fundiert auswerten und dabei stets die Anforderungen der IT-Sicherheit und der DSGVO im Blick behalten.

Modul 1 — Grundlagen künstlicher Intelligenz im Projektumfeld Bevor KI-Agenten sinnvoll eingesetzt werden können, braucht es ein solides Verständnis ihrer Funktionsweise. Dieses Modul legt den konzeptionellen Rahmen: Was unterscheidet regelbasierte Automatisierung von lernenden KI-Systemen, und welche Typen von AI-Agenten eignen sich für welche Projektaufgaben?

• Typen von KI-Agenten (reaktiv, deliberativ, lernbasiert)
• Large Language Models und ihre Anwendung im Arbeitskontext
• Grundbegriffe Machine Learning: Training, Inferenz, Modellgrenzen
• Chancen und typische Fehlerquellen beim KI-Einsatz in Projekten
• Ethische Grundsätze und rechtliche Rahmenbedingungen (DSGVO, KI-Verordnung)
• Marktüberblick: gängige KI-Plattformen und Werkzeuge für das Projektmanagement

Modul 2 — Prompt Engineering und Workflow-Automatisierung Wer KI-Agenten effektiv einsetzt, muss lernen, präzise Anweisungen zu formulieren. Prompt Engineering ist die Schlüsselkompetenz, um aus Sprachmodellen verlässliche Ergebnisse herauszuholen. Aufbauend darauf werden Workflows gestaltet, die repetitive Schritte in Projektprozessen automatisieren.

• Grundregeln des Prompt Engineering: Kontext, Format, Beispiele, Einschränkungen
• Iteratives Verfeinern von Prompts an konkreten Projektbeispielen
• Werkzeuge zur No-Code-/Low-Code-Automatisierung (z. B. Power Automate)
• Aufbau automatisierter Benachrichtigungs- und Freigabeprozesse
• Integration von KI-Agenten in Microsoft Teams und SharePoint
• Qualitätssicherung automatisierter Ausgaben und Fehlerbehandlung

Modul 3 — Scrum und agiles Projektmanagement Agile Methoden sind die Basis moderner Projektarbeit. Dieses Modul vermittelt das Scrum-Framework von den Grundwerten bis zu den konkreten Zeremonien und zeigt, wie KI-gestützte Werkzeuge die Sprint-Planung, das Backlog-Management und die Retrospektive unterstützen.

• Agiles Manifest: Werte, Prinzipien und ihre praktische Bedeutung
• Scrum-Rollen: Product Owner, Scrum Master, Entwicklungsteam
• Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog, Increment
• Events: Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, Sprint Retrospective
• Backlog Refinement und Priorisierungstechniken (MoSCoW, WSJF)
• KI-Unterstützung bei der Sprint-Planung und User-Story-Formulierung

Modul 4 — Microsoft 365 und KI-gestützte Datenanalyse (ICDL) Die ICDL-Zertifizierung in Microsoft 365 bestätigt eine breite Kompetenz in der digitalen Arbeitswelt. Dieses Modul verbindet Anwendungswissen in Word, Excel, PowerPoint, Teams und Outlook mit dem Einsatz von KI-Funktionen, die Microsoft in seine Produktpalette integriert hat.

• Word: strukturiertes Dokumentenmanagement, Vorlagen, kollaboratives Bearbeiten
• Excel: Formeln, Pivot-Tabellen, Datenvisualisierung, KI-gestützte Analyse mit Copilot
• PowerPoint: professionelle Präsentationsgestaltung, Designvorschläge mit KI
• Teams und Outlook: Meeting-Management, E-Mail-Organisation, Aufgabenverfolgung
• SharePoint und OneDrive: Dateifreigabe, Versionsverwaltung, Zugriffsrechte
• ICDL-Prüfungsformat, Modulübersicht und Vorbereitung auf den Abschlusstest

Praxisblock — Projektszenarien und integrierte Anwendung Der Praxisblock stellt die eigentliche Werkbank dar: Hier werden realistische Projektsituationen simuliert, KI-Agenten eingesetzt und die gelernten Werkzeuge verzahnt. Die Teilnehmenden lösen eigenständig Aufgaben, die dem Berufsalltag von KI-Managern oder Projektkoordinatoren entsprechen.

• Aufbau eines agilen Projektboards mit KI-gestützter Aufgabenverteilung
• Automatisierung eines wöchentlichen Statusberichts via Power Automate und Copilot
• Erstellung eines Prompt-Portfolios für typische Projektszenarien
• Datenanalyse eines fiktiven Projektverlaufs in Excel mit KI-Auswertung
• Risikoidentifikation und Priorisierung mithilfe eines KI-Agenten
• Sprint-Simulation mit Scrum Board, Daily Scrum und Sprint Review
• Datenschutz-Quickcheck: Welche Eingaben dürfen in externe KI-Dienste?
• Stakeholder-Update automatisiert in Teams-Kanal posten
• Fehleranalyse an einem automatisierten Workflow-Prozess
• Präsentation der Projektergebnisse mit KI-optimierten Folien
• Kollegiales Feedback zu Prompt-Qualität und Workflow-Design
• Abschlussprojekt: KI-Konzept für ein reales Projektvorhaben entwickeln

Die Praxisübungen sind bewusst so gestaltet, dass sie unmittelbar auf reale Arbeitssituationen übertragbar sind. Reine Wissensabfragen stehen im Hintergrund — im Vordergrund steht das Anwenden, Testen und Optimieren unter Bedingungen, die dem Berufsalltag nahekommen.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die im Bereich Projektmanagement tätig sind oder sein wollen und dabei gezielt digitale und KI-gestützte Methoden einsetzen möchten.

• Berufseinsteiger mit abgeschlossener Ausbildung oder Studium, die Projektverantwortung übernehmen wollen
• Berufserfahrene, die ihre bestehenden Projektmanagement-Kenntnisse um KI-Kompetenzen erweitern möchten
• IT-affine Fachkräfte, die den Übergang in koordinierende oder leitende Projektrollen anstreben
• Quereinsteiger aus kaufmännischen oder technischen Bereichen mit MS-Office-Erfahrung
• Teamleiter und Koordinatoren, die Prozesse in ihrem Verantwortungsbereich stärker automatisieren wollen

Der Kurs findet in einem Format statt, das Präsenz- und Online-Elemente kombiniert, sodass Teilnehmende flexibel von verschiedenen Standorten aus lernen können. Theoretische Einheiten wechseln regelmäßig mit betreuten Praxisphasen, in denen KI-Werkzeuge, Automatisierungstools und Microsoft 365 live ausprobiert werden. Trainerinnen und Trainer mit Berufserfahrung in Projekten und digitaler Transformation leiten die Gruppenübungen und stehen für individuelle Rückfragen zur Verfügung. Digitale Lernmaterialien, Übungsaufgaben und Aufzeichnungen begleiten den Kurs.

Die Maßnahme wird in Vollzeit durchgeführt. Die genaue Kursdauer variiert je nach Anbieter und wird im Rahmen der Angebotsinformation kommuniziert. Für einen Vollzeitkurs in diesem Umfang ist in der Regel ein Zeitraum von mehreren Wochen einzuplanen.

Erfolgreiche Teilnehmende erhalten ein trägerinternes Zertifikat mit der Bezeichnung „KI Manager — AI Agenten und Workflows im Projektmanagement". Darüber hinaus wird die ICDL-Zertifizierung in Microsoft 365 abgelegt; diese international anerkannte Qualifikation weist Kompetenzen in der digitalen Arbeitswelt nach und wird von Arbeitgebern branchenübergreifend akzeptiert. Die ICDL-Prüfung erfolgt bei einem akkreditierten Testcenter.

Der Arbeitsmarkt fragt zunehmend nach Fachkräften, die nicht nur Projektmethoden beherrschen, sondern auch wissen, wie sie KI sinnvoll in den Alltag integrieren. Wer nach diesem Kurs ein Projekt übernimmt, kann repetitive Routinen automatisieren, Statusberichte zeitsparend generieren und Datenmengen schneller auswerten — ohne auf die Verlässlichkeit manueller Kontrolle zu verzichten. Das verschafft einen konkreten Vorsprung gegenüber rein klassisch ausgebildeten Projektmanagerinnen und Projektmanagern. Die Kombination aus ICDL-Zertifikat und trägerinternem Abschluss macht den Kursabschluss für Personalverantwortliche auf den ersten Blick ablesbar: technische Kompetenz in Microsoft 365 trifft auf praktisches KI-Anwendungswissen. Gerade in Unternehmen, die Digitalisierungsprozesse aktiv vorantreiben, sind solche Profile gefragt — von mittelständischen Betrieben bis hin zu großen Organisationen, die agile Arbeitsweisen einführen. Nicht zuletzt schärft der Kurs das kritische Urteilsvermögen gegenüber KI-Systemen. Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, wo Automatisierung sinnvoll ist und wo menschliche Einschätzung unersetzlich bleibt. Dieses Gleichgewicht — Technologie als Werkzeug, nicht als Selbstzweck — ist in der Praxis entscheidend für nachhaltig erfolgreiche Projekte.