Data Science & KI
ki machine learning

KI-Manager Grundlagen – Weiterbildung

Kompakter Einstieg in KI-Management für Führungskräfte und Projektverantwortliche: von LLM-Grundlagen über Prompt Engineering bis zur KI-Strategie und ethischen Leitlinien.

Redaktion: Kursweg Redaktion · Inhalt aktualisiert:

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Kurzantworten zum Kurs

Einordnung: Software- & Praxistraining

Wie lange dauert der Kurs?
Die Weiterbildung wird überwiegend in Teilzeit durchgeführt; ein Vollzeitformat ist ebenfalls verfügbar. Als virtuelles Klassenzimmer ist sie standortunabhängig. Der genaue Umfang in Unterrichtsstunden variiert je nach Kursanbieter und gewähltem Format. Details
Welcher Abschluss ist vorgesehen?
Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Zertifikat mit dem Titel „KI-Manager Grundlagen". Es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat, das die absolvierten Inhalte und erworbenen Kompetenzen dokumentiert. Eine externe Prüfung oder staatliche Anerkennung ist mit diesem Kurs… Details
Welche Voraussetzungen gelten?
Für diesen Kurs werden keine technischen Vorkenntnisse vorausgesetzt. Grundkenntnisse digitaler Tools und die Bereitschaft, KI-Anwendungen aktiv auszuprobieren, sind der wichtigste Ausgangspunkt. Deutschkenntnisse auf B2-Niveau oder besser sind für Kursmaterialien und Diskussionen notwendig.… Details

Worum geht es in diesem Kurs?

KI-Systeme verändern Entscheidungsprozesse, Teamdynamiken und strategische Planung in Unternehmen — und Führungskräfte, die diese Veränderung mitgestalten wollen, brauchen mehr als ein Gefühl für die Technologie. Sie brauchen ein strukturiertes Verständnis: Was können aktuelle KI-Systeme wirklich leisten? Wie steuert man KI-Projekte? Wie führt man Teams durch einen KI-Transformationsprozess? Dieser Kurs vermittelt genau das — kompakt, praxisnah und auf die Managementperspektive zugeschnitten. Vom Überblick über Large Language Models bis zur KI-Strategie für das eigene Unternehmen, von Prompt Engineering für den Arbeitsalltag bis zu ethischen und rechtlichen Grundlagen: Nach diesem Kurs können Teilnehmende KI-Entscheidungen fundiert treffen und ihre Organisation bei der KI-Integration begleiten.

Was lernst du in diesem Kurs?

Modul 1 — KI-Grundlagen und aktuelle Technologien: Dieses Einführungsmodul schafft ein belastbares konzeptionelles Fundament ohne technischen Ballast. Teilnehmende verstehen, was hinter aktuellen KI-Systemen steckt und was die Unterschiede zwischen verschiedenen Ansätzen sind.

  • Was ist Künstliche Intelligenz? Schwache vs. starke KI, symbolische und statistische Ansätze
  • Machine Learning, Deep Learning und Large Language Models im Vergleich
  • Wie funktionieren LLMs: Token, Training, Kontextfenster, Halluzinationen
  • Übersicht aktueller KI-Systeme und deren typische Einsatzszenarien
  • Entwicklungslinien: wo steht KI heute, was ist realistisch erreichbar

Modul 2 — KI im Unternehmenskontext und Anwendungsfelder: Dieses Modul überträgt KI-Wissen auf typische Unternehmenssituationen. Teilnehmende lernen, Anwendungsfelder systematisch zu identifizieren und nach Wertschöpfungspotenzial zu bewerten.

  • Anwendungsfelder von KI in verschiedenen Unternehmensfunktionen (HR, Marketing, Finanzen, Operations)
  • Reifegradmodell für KI-Anwendungen: von Piloten bis zu produktiven Systemen
  • Kriterien für die Auswahl und Priorisierung von KI-Projekten
  • Risiken und Fehlinvestitionen: typische Muster bei KI-Einführungen
  • Fallstudien aus unterschiedlichen Branchen: was hat funktioniert, was nicht

Modul 3 — Prompt Engineering für Manager: KI-Tools werden nur dann produktiv, wenn Nutzende sie gezielt steuern können. Dieses Modul vermittelt praktische Prompt-Engineering-Kenntnisse ohne Programmierung — fokussiert auf Managementaufgaben.

  • Aufbau effektiver Prompts: Rolle, Kontext, Aufgabe, Format
  • Iterative Prompt-Entwicklung: wie man Ergebnisse schrittweise verbessert
  • Typische Anwendungsfälle: Zusammenfassungen, Analysen, Textentwürfe, Entscheidungsvorlagen
  • Grenzen und Fallstricke: wo Prompting an Systemgrenzen stößt
  • Direkte Arbeit mit ChatGPT, Claude und Microsoft Copilot

Modul 4 — KI-Projekte steuern und Daten- und Compliance-Grundlagen: Für Führungskräfte ist nicht die technische Umsetzung entscheidend, sondern die Projektsteuerung und die rechtliche Absicherung. Dieses Modul bereitet auf beide Aspekte vor.

  • KI-Projekt-Lifecycle: von der Idee bis zur produktiven Nutzung
  • Rollen in KI-Projekten: wer macht was (Product Owner, Data Engineer, AI Engineer, Business Sponsor)
  • Datenstrategie: welche Daten werden benötigt, wie werden sie bereitgestellt
  • DSGVO und KI: Verarbeitungsgrundlagen, Transparenzpflichten, Einwilligungen
  • EU AI Act: Risikoklassen und Anforderungen für Unternehmen im Überblick
  • Auswahl und Bewertung externer KI-Tools nach Sicherheits- und Datenschutzkriterien

Modul 5 — Change Management und KI-Transformation im Team: Technologie ist selten das Haupthindernis bei KI-Einführungen — die Menschen sind es. Dieses Modul gibt Führungskräften das Handwerkszeug für die menschliche Seite der KI-Transformation.

  • Veränderungsbereitschaft im Team einschätzen und gezielt stärken
  • Kommunikationsstrategien für KI-Einführungen: Ängste ansprechen, Nutzen vermitteln
  • Enablement-Formate: Schulungen, Champions-Programme, Peer Learning
  • Widerstand im Team erkennen und konstruktiv bearbeiten
  • Erfolgsmessung von KI-Transformationsvorhaben

Modul 6 — Ethik, Bias und verantwortungsvoller KI-Einsatz sowie KI-Strategie: Das abschließende Modul verbindet die ethischen Grundlagen des KI-Einsatzes mit der strategischen Dimension — wie verankert man KI nachhaltig und verantwortungsvoll in einer Organisation?

  • Bias in KI-Systemen: Ursprünge, Auswirkungen, Erkennungsstrategien
  • Fairness, Nachvollziehbarkeit und Accountabiliy als Designprinzipien
  • Ethische Leitlinien für den KI-Einsatz: internationale Rahmenpapiere und praktische Anwendung
  • KI-Strategie entwickeln: Ziele, Ressourcen, Governance, Messgrößen
  • KI-Strategie im Unternehmen kommunizieren und gegenüber Board und Stakeholdern verankern
  • Langfristiger Umgang mit KI-Risiken und kontinuierlichem Monitoring

Lernziele:

  • KI-Grundbegriffe und aktuelle Technologien einordnen und gegenüber Fachteams und Stakeholdern klar kommunizieren
  • Large Language Models (LLMs) in ihrer Funktionsweise verstehen und deren Möglichkeiten und Grenzen realistisch einschätzen
  • KI-Anwendungsfelder im Unternehmenskontext identifizieren und nach Potenzial priorisieren
  • Prompt Engineering gezielt einsetzen, um KI-Tools im eigenen Arbeitsbereich produktiver zu nutzen
  • KI-Projekte strukturieren, steuern und Erfolgskriterien definieren
  • Datenschutz- und Compliance-Anforderungen beim KI-Einsatz benennen und im Unternehmen umsetzen
  • Gängige KI-Tools (ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot, Notion AI, Miro) bewerten und für spezifische Anwendungsfälle auswählen
  • Change-Management-Ansätze für KI-Transformationen im Team anwenden
  • Ethische Risiken wie Bias und Fairness in KI-Systemen erkennen und im Unternehmenskontext ansprechen
  • Eine KI-Strategie für den eigenen Verantwortungsbereich entwickeln und argumentativ verankern
  • Teams beim produktiven Umgang mit KI-Tools anleiten und befähigen
  • Stakeholder unterschiedlicher Funktionsbereiche zu KI-Themen informieren und überzeugen

Für wen ist der Kurs geeignet?

Der Kurs richtet sich an Führungskräfte, Projektverantwortliche und Fachkräfte, die KI-Projekte begleiten, steuern oder strategisch verantworten. Kein technisches Grundwissen erforderlich — der Kurs setzt auf Managementperspektive und Entscheidungskompetenz.

  • Führungskräfte aus allen Unternehmensbereichen, die KI-Themen strategisch einordnen müssen
  • Projektleiterinnen und Projektleiter, die KI-Projekte steuern oder beauftragen
  • Fachkräfte mit Digitalisierungsverantwortung, die ein strukturiertes KI-Fundament aufbauen wollen
  • Unternehmensgründer und Geschäftsführer in KMU, die KI-Potenziale für ihr Unternehmen bewerten
  • HR-, Marketing- oder Operations-Verantwortliche, die KI in ihrem Bereich einführen wollen
Voraussetzungen:

Für diesen Kurs werden keine technischen Vorkenntnisse vorausgesetzt. Grundkenntnisse digitaler Tools und die Bereitschaft, KI-Anwendungen aktiv auszuprobieren, sind der wichtigste Ausgangspunkt. Deutschkenntnisse auf B2-Niveau oder besser sind für Kursmaterialien und Diskussionen notwendig. Kaufmännisches oder betriebswirtschaftliches Grundwissen erleichtert das Verständnis der strategischen Module.

Wie läuft der Kurs ab und welchen Abschluss gibt es?

Der Kurs findet als virtuelles Klassenzimmer statt und verbindet interaktive Plenumssessions mit Gruppenarbeiten und praxisnahen Fallstudien aus verschiedenen Branchen. Teilnehmende arbeiten direkt mit KI-Tools wie ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot, Notion AI und Miro. Diskussionen und Transfer-Übungen stellen sicher, dass die Inhalte auf die eigene Unternehmenssituation bezogen werden. Erfahrene KI-Expertinnen und -Experten mit Managementerfahrung begleiten den Kurs.

Die Weiterbildung wird überwiegend in Teilzeit durchgeführt; ein Vollzeitformat ist ebenfalls verfügbar. Als virtuelles Klassenzimmer ist sie standortunabhängig. Der genaue Umfang in Unterrichtsstunden variiert je nach Kursanbieter und gewähltem Format.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Zertifikat mit dem Titel „KI-Manager Grundlagen". Es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat, das die absolvierten Inhalte und erworbenen Kompetenzen dokumentiert. Eine externe Prüfung oder staatliche Anerkennung ist mit diesem Kurs nicht verbunden.

Welche beruflichen Perspektiven bietet der Kurs?

KI-Kompetenz auf Managementebene ist kein Nice-to-have mehr — sie entscheidet darüber, ob ein Unternehmen KI-Projekte sinnvoll angeht oder Ressourcen in Sackgassen investiert. Führungskräfte, die KI-Technologien einordnen, steuern und verantworten können, sind gefragter denn je. Dieser Kurs liefert genau das: kein oberflächliches Schlagwort-Wissen, sondern ein belastbares Fundament für KI-Entscheidungen im eigenen Arbeitskontext. Besonders wertvoll ist die direkte Verbindung von technischem Grundverständnis, Projektsteuerungskompetenz und Change-Management-Fähigkeiten. Viele KI-Fortbildungen decken nur einen dieser Aspekte ab. Wer alle drei beherrscht, kann KI-Vorhaben von der ersten Idee bis zur erfolgreichen Teameinführung begleiten — unabhängig davon, ob es sich um einen unternehmensinternen Chatbot, ein datengetriebenes Reporting-System oder ein strategisches Transformationsprogramm handelt. Der Kurs ist konsequent auf die Managementperspektive zugeschnitten: keine Programmierbefehle, keine Data-Science-Mathematik, sondern die Fragen, die Entscheider wirklich bewegen — Was kann KI, was nicht? Welche KI-Tools passen zu meinem Anwendungsfall? Wie überzeuge ich mein Team? Wie vermeide ich typische Fehler? Wer nach dem Kurs diese Fragen selbstständig beantworten kann, hat einen echten Wettbewerbsvorteil.

Welche Förderung passt zu dir?

Erhalte eine erste Orientierung, welche Förderwege zu deiner Situation passen. Über eine Bewilligung entscheidet die zuständige Stelle. Kostenlos & ohne Anmeldung.

Berufswege prüfen

Zugeordnete Zielberufe

Diese Tätigkeitsbezeichnungen sind dem Kursprofil zugeordnet. Prüfe, ob Inhalt, Abschluss und Zugangsvoraussetzungen zu deinem Berufsziel passen; die Zuordnung bestätigt keine vollständige Berufsqualifikation.

  • KI-Manager/in
  • Digitalisierungsmanager/in
  • KI-Projektleiter/in
  • Digital Transformation Lead
  • Führungskraft IT

Vor der Kurswahl klären

  • Welche Kenntnisse und Nachweise verlangen Stellenanzeigen für dein Berufsziel?
  • Welche praktischen Aufgaben und Prüfungen sind im Lehrgang vorgesehen?
  • Wer stellt den Abschluss aus und welche formalen Voraussetzungen gelten?

Im BERUFENET der Bundesagentur für Arbeit kannst du Aufgaben und Bildungswege recherchieren.

Für Gehälter nutze den Entgeltatlas und prüfe Beruf, Region, Anforderungsniveau und Datenstand. Ein Kursabschluss allein belegt kein bestimmtes Einkommen.

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So finanziert sich Kursweg: Bildungsanbieter zahlen ein Entgelt für die Weitergabe deiner Anfrage — für dich bleibt sie kostenlos. Details zum Geschäftsmodell.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Brauche ich Programmierkenntnisse für diesen Kurs?

Nein. Der Kurs ist explizit für die Managementperspektive konzipiert — kein Programmiercode, keine Data-Science-Mathematik. Grundkenntnisse digitaler Tools reichen als Ausgangspunkt. Der Fokus liegt auf dem Verstehen, Steuern und Verantworten von KI-Projekten, nicht auf deren technischer Umsetzung.

Welche KI-Tools werden im Kurs eingesetzt?

Im Kurs wird direkt mit ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot, Notion AI und Miro gearbeitet. Teilnehmende probieren diese Tools in konkreten Übungsszenarien aus und lernen, sie gezielt für typische Managementaufgaben einzusetzen — Zusammenfassungen, Analysen, Textentwürfe, Entscheidungsvorlagen.

Was ist Prompt Engineering und warum ist es für Manager relevant?

Prompt Engineering bezeichnet die gezielte Steuerung von KI-Tools durch präzise formulierte Eingaben. Wer weiß, wie man Prompts strukturiert — mit klarer Rolle, Kontext, Aufgabe und Ausgabeformat — erhält deutlich bessere und nutzbarere Ergebnisse. Das ist unabhängig von technischem Hintergrundwissen erlernbar und direkt im Arbeitsalltag einsetzbar.

Welchen Unterschied macht dieser Kurs gegenüber einem allgemeinen KI-Überblickskurs?

Dieser Kurs verbindet technisches Grundverständnis mit Projektsteuerung, Change Management und KI-Strategie in einem Programm. Viele Überblickskurse decken nur einen Aspekt ab. Wer alle drei Dimensionen beherrscht, kann KI-Vorhaben von der Ideenfindung bis zur Teameinführung eigenständig begleiten.

Was behandelt der Kurs zum Thema EU AI Act?

Im Compliance-Modul wird der EU AI Act überblicksartig behandelt: Risikoklassen, Anforderungen für Unternehmen und praktische Konsequenzen für den Einsatz KI-basierter Tools. Ziel ist kein juristisches Expertenwissen, sondern ein praxistaugliches Orientierungswissen für KI-Entscheidungen im Unternehmensalltag.