KI-Manager: Kanban Foundation & Azure AI (AI-900) – Kurs

Diese Weiterbildung zum KI-Manager verbindet zwei Kompetenzfelder, die in IT-Projekten mit Bezug zu künstlicher Intelligenz zunehmend zusammen gefragt werden: die agile Steuerung von Arbeitsabläufen nach der Kanban-Methode und die technischen Grundlagen von KI-Diensten in der Microsoft-Azure-Cloud. Wer KI-Vorhaben nicht nur inhaltlich verstehen, sondern auch organisatorisch begleiten möchte, erhält hier eine Kombination aus Projektmanagement-Handwerkszeug und Cloud-KI-Basiswissen. Am Ende stehen zwei extern anerkannte Zertifikate: die Exin Kanban Foundation und die Microsoft-Zertifizierung Azure AI Fundamentals (AI-900).

Der erste Modulblock vermittelt die Kanban-Methode als Ansatz zur Visualisierung und Steuerung von Arbeitsprozessen. Im Zentrum steht das Verständnis dafür, wie Teams ihren Arbeitsfluss sichtbar machen und kontinuierlich verbessern, ohne die bestehende Organisationsstruktur grundlegend zu verändern. Der Block bereitet auf die Zertifizierungsprüfung zur Exin Kanban Foundation vor.

• Herkunft und Grundprinzipien der Kanban-Methode
• Aufbau und Gestaltung von Kanban-Boards für unterschiedliche Teamkontexte
• Visualisierung von Arbeitsschritten, Spalten und Zuständen
• Begrenzung des Work in Progress (WIP-Limits) und deren Wirkung auf den Arbeitsfluss
• Umgang mit Engpässen, Warteschlangen und Durchlaufzeiten
• Einordnung von Kanban im Vergleich zu Scrum und anderen agilen Ansätzen

Der zweite Modulblock führt in die Grundlagen künstlicher Intelligenz und der Microsoft-Azure-AI-Dienste ein. Er richtet sich an Teilnehmende ohne tiefes Entwicklungs-Vorwissen und vermittelt, welche KI-Bausteine in Azure zur Verfügung stehen und wofür sie eingesetzt werden. Dieser Block bereitet auf die Microsoft-Zertifizierung Azure AI Fundamentals (AI-900) vor.

• Grundbegriffe der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
• Überblick über Machine-Learning-Workloads in Azure Machine Learning
• Einsatzfelder von Computer Vision (Bilderkennung, Objekterkennung) in Azure
• Grundlagen der Sprach- und Textverarbeitung mit Azure-KI-Diensten
• Konzepte des Conversational AI und einfacher Chatbot-Szenarien
• Prinzipien verantwortungsvoller und fairer KI-Nutzung (Responsible AI)

Der dritte Modulblock behandelt die technischen Rahmenbedingungen, auf denen produktive KI- und Cloud-Umgebungen aufsetzen. Da Azure-Dienste in bestehende Unternehmensnetzwerke eingebunden werden, ist ein Grundverständnis der zugrunde liegenden Infrastruktur Teil der Qualifizierung.

• Grundlagen der Netzwerkkonfiguration (TCP/IP, DNS, VPNs)
• Funktionsweise von Firewalls und grundlegenden Verschlüsselungsverfahren
• Einordnung von Active-Directory-Konzepten im Unternehmensumfeld
• Zusammenspiel von On-Premises-Virtualisierung und Cloud-Diensten
• Sicherheitsaspekte beim Zugriff auf Cloud-KI-Dienste
• Abgrenzung lokaler IT-Infrastruktur gegenüber Azure-basierten Diensten

Im vierten, zusammenführenden Praxisblock werden Kanban-Methodik und Azure-AI-Grundlagen so verzahnt, wie es in realen KI-Projekten gefordert ist: Ein KI-Vorhaben braucht sowohl die technische Einordnung der eingesetzten Dienste als auch eine Struktur, um die Arbeit daran zu organisieren.

• Aufbau eines Kanban-Boards für ein fiktives KI-Projekt mit typischen Arbeitsschritten
• Zuordnung von Azure-AI-Diensten zu einzelnen Projektphasen
• Visualisierung des Entwicklungsflusses von der Datenaufnahme bis zum trainierten Modell
• Diskussion von Engpässen, die bei KI-Projekten typischerweise entstehen (Datenqualität, Modellbewertung)
• Einordnung von Verantwortlichkeiten zwischen Fachbereich, IT und Datenschutz
• Aufbau eines Glossars zentraler Azure-AI-Begriffe für die Prüfungsvorbereitung
• Durchspielen von Beispielfragen zur Struktur der Kanban-Foundation-Prüfung
• Vergleich unterschiedlicher Azure-AI-Dienste anhand konkreter Anwendungsfälle
• Erarbeitung eines Kurzkonzepts, wie ein Unternehmen ein Azure-AI-Pilotprojekt kanban-basiert einführen könnte
• Rückschau, an welchen Stellen Responsible-AI-Prinzipien im Projektverlauf zu beachten sind
• Zusammenfassende Übersicht der Prüfungsinhalte beider Zertifizierungen
• Abschließende Selbsteinschätzung des eigenen Kenntnisstands in beiden Themenfeldern

Die beiden Themenstränge werden bewusst nicht additiv nebeneinandergestellt, sondern in ihrer praktischen Schnittmenge behandelt: Wer KI-Vorhaben in Unternehmen begleiten soll, braucht neben dem technischen Verständnis für die eingesetzten Cloud-Dienste auch eine Methode, um die Arbeit daran nachvollziehbar zu strukturieren. Kanban liefert dafür das organisatorische Gerüst, die Azure-AI-Grundlagen die fachliche Basis. Am Ende der Weiterbildung steht ein Kompetenzprofil, das sich gezielt an der Schnittstelle zwischen IT-Projektarbeit und KI-Grundlagenwissen positioniert – eine Kombination, die in Stellenausschreibungen rund um KI-Einführungsprojekte zunehmend gemeinsam gefragt wird, ohne dass eine der beiden Seiten für sich allein bereits ausreicht.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine berufliche Schnittstellenfunktion zwischen IT-Projektorganisation und den Grundlagen künstlicher Intelligenz anstreben. Sie eignet sich sowohl für IT-Fachkräfte, die ihr Profil um KI-Grundlagen erweitern möchten, als auch für Quereinsteigende mit technischem Grundverständnis.

• Arbeitsuchende IT-Administratoren und -Fachkräfte, die ihre Kenntnisse aktualisieren und mit einem Zertifikat dokumentieren möchten
• IT-Interessierte mit entsprechendem Vorwissen, die sich beruflich in der Wachstumsbranche IT weiterentwickeln möchten
• Quer- und Wiedereinsteigende sowie Hochschulabgänger:innen, die eine Zusatzqualifikation für den (Wieder-)Einstieg erwerben möchten
• IT-interessierte Arbeitsuchende, die sich grundlegende Kenntnisse über KI- und Azure-AI-Dienste aneignen möchten
• Personen, die künftig KI-Projekte im Team koordinieren und dabei agile Arbeitsmethoden einsetzen wollen

Die beiden Themenfelder werden inhaltlich getrennt, aber mit wiederkehrenden Bezügen aufeinander vermittelt, sodass die Kanban-Methodik immer wieder an konkreten KI-Projektbeispielen durchgespielt wird. Theoretische Einheiten zu Kanban-Prinzipien und Azure-AI-Konzepten wechseln sich mit praktischen Übungen ab, etwa dem Aufbau von Boards oder der Zuordnung von Azure-Diensten zu Anwendungsfällen. Der Ablauf ist so gestaltet, dass beide Zertifizierungsprüfungen inhaltlich getrennt vorbereitet, aber im Praxisteil gemeinsam angewendet werden.

Der zeitliche Umfang der Weiterbildung variiert je nach individuellem Vorkenntnisstand der Teilnehmenden. Beide Themenblöcke – Kanban und Azure AI Fundamentals – werden inhaltlich vollständig abgedeckt, sodass am Ende beide externen Zertifizierungsprüfungen abgelegt werden können.

Die Weiterbildung bereitet auf zwei international anerkannte externe Zertifizierungen vor: die Exin Kanban Foundation sowie die Microsoft-Zertifizierung Azure AI Fundamentals (AI-900). Beide Prüfungen werden bei den jeweiligen Zertifizierungsstellen abgelegt und sind unabhängig vom Kursanbieter gültig.

Der Mehrwert dieser Kombi-Qualifizierung liegt in der seltenen Verbindung zweier Kompetenzen, die einzeln häufig, gemeinsam aber selten angeboten werden: agile Projektsteuerung und KI-Grundlagenwissen auf Cloud-Ebene. Wer in Unternehmen an der Einführung oder Begleitung von KI-Projekten mitwirken möchte, benötigt beides – das Verständnis für die eingesetzten Azure-Dienste ebenso wie eine Methode, um die Zusammenarbeit im Team zu organisieren. Für den beruflichen Wiedereinstieg oder den Wechsel in die IT-Branche bietet die Kombination aus einem breit anerkannten agilen Rahmenwerk und einer der meistgefragten Cloud-KI-Zertifizierungen von Microsoft eine gute Ausgangsbasis, um sich gegenüber Arbeitgebern mit zwei belastbaren, extern geprüften Nachweisen zu positionieren. Gerade weil beide Zertifizierungen unabhängig von einem bestimmten Arbeitgeber oder Projektkontext gültig sind, lässt sich das erworbene Wissen flexibel in unterschiedlichen Branchen und Unternehmensgrößen einsetzen – von der klassischen IT-Abteilung bis zu Teams, die erstmals KI-Dienste in ihre Prozesse integrieren.