KI- und Datentransformationsmanagement – Weiterbildung

Dieser Kurs verbindet vier Themenfelder, die in der Praxis von KI- und Datentransformationsprojekten selten getrennt betrachtet werden können: technisches Grundverständnis generativer KI, den sicheren Umgang mit Daten und deren Aufbereitung, methodische Business-Analyse-Werkzeuge sowie das Management von organisatorischem Wandel. Statt jedes Feld isoliert zu unterrichten, zeigt die Weiterbildung, wie diese Kompetenzen zusammenwirken müssen, damit Transformationsvorhaben nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch gelingen.

KI-Grundlagen im Transformationskontext Der Kurs beginnt mit einem fundierten Verständnis generativer KI, das nicht auf technische Spielerei, sondern auf den verantwortungsvollen Einsatz im Unternehmenskontext zielt. Rechtliche Rahmenbedingungen werden von Beginn an mitgedacht.

• Generative KI, Large Language Models und typische Anwendungsfälle
• Rechtliche Rahmenbedingungen: Datenschutz und Urheberrecht beim KI-Einsatz
• Ethische Fragestellungen im Umgang mit KI-generierten Inhalten
• Strukturierte Prompt-Formulierung für unterschiedliche Aufgabenstellungen
• Prüfschema zur Bewertung von KI-Ausgaben auf Relevanz, Korrektheit und Ideologiefreiheit
• Grenzen generativer KI und typische Fehlerquellen im Arbeitsalltag

Datenkompetenz als Fundament Dieser Block macht Daten als Grundlage jeder Transformationsentscheidung greifbar. Von der Bewertung der Datenqualität bis zur verständlichen Vermittlung von Ergebnissen wird das Handwerkszeug für den souveränen Umgang mit Daten vermittelt.

• Beurteilung von Datenqualität und typische Datenprobleme in der Praxis
• Datenintegration aus unterschiedlichen Quellsystemen
• Datenaufbereitung für Auswertungen und Weiterverarbeitung
• Auswertungen in Excel mit KI-gestützten Copilot-Funktionen kombinieren
• Data Literacy: Daten richtig lesen, interpretieren und einordnen
• Storytelling mit Daten: Ergebnisse zielgruppengerecht aufbereiten und vermitteln

Business-Analyse und Prozessarbeit Im dritten Block rückt die methodische Analyse von Geschäftsprozessen in den Mittelpunkt. Die Teilnehmenden lernen Werkzeuge, mit denen sich bestehende Abläufe systematisch erfassen und Veränderungsbedarf begründet ableiten lässt.

• Prozessmodellierung mit BPMN-Notation
• Darstellung von Verantwortlichkeiten mit Swimlane-Diagrammen
• Requirement Engineering: Anforderungen systematisch erheben und dokumentieren
• Gap-Analyse zwischen Ist- und Soll-Zustand von Prozessen
• Business Impact Assessment zur Bewertung geschäftlicher Auswirkungen
• Verknüpfung von Prozessanalyse und Datenauswertung in der Praxis

Change und Kultur Dieser Block widmet sich der organisatorischen Seite von Transformation. Technische und analytische Lösungen scheitern in der Praxis häufig nicht an der Methode, sondern an mangelnder Akzeptanz — dieser Block vermittelt die Werkzeuge, um genau das zu vermeiden.

• Change-Management-Modell nach Lewin: Auftauen, Verändern, Stabilisieren
• Kotters Acht-Stufen-Modell für erfolgreichen Wandel
• Das ADKAR-Modell: Bewusstsein, Wunsch, Wissen, Fähigkeit, Verstärkung
• Stakeholder-Arbeit und systematisches Widerstandsmanagement
• Kommunikationsstrategien für unterschiedliche Transformationsphasen
• Kulturwandel als kontinuierlicher, nicht abgeschlossener Prozess

Visualisierung, Steuerung und Praxistransfer Der abschließende Block verbindet Visualisierungswerkzeuge mit der Steuerung von Transformationsprojekten und dem Transfer der Kursinhalte in die eigene berufliche Praxis.

• Aufbau von Dashboards und Reports mit Power BI
• KPI-Sets für Readiness, Adoption und Impact von Transformationsprojekten
• Benefits Realization: Nutzenmessung über den gesamten Projektverlauf
• Integration der vier Kompetenzfelder in bestehende Rollen und Routinen
• Entwicklung einer eigenen Roadmap für den weiteren Kompetenzaufbau
• Rückschau des Gelernten und Prinzipien des Continuous Improvement
• Verknüpfung von KI-Prompting mit Datenaufbereitung in einem praktischen Übungsszenario
• Anwendung von BPMN-Modellierung auf einen selbst gewählten Beispielprozess
• Auswahl und Begründung eines passenden Change-Modells für ein konkretes Fallbeispiel
• Aufbau eines eigenen Power-BI-Dashboards mit selbst gewählten Kennzahlen
• Trägerinterne Abschlussprüfung zur Überprüfung der vier Kompetenzfelder

Der rote Faden der Weiterbildung ist die Erkenntnis, dass KI- und Datentransformation kein rein technisches Projekt ist. Wer nur die KI-Werkzeuge beherrscht, aber weder Prozesse analysieren noch organisatorischen Wandel begleiten kann, bleibt in der Umsetzung stecken. Der Kurs baut deshalb bewusst eine Brücke zwischen technischer, organisatorischer und menschlicher Ebene, statt diese Bereiche getrennt zu unterrichten. Diese Verzahnung zeigt sich besonders im letzten Block: Power-BI-Dashboards werden nicht als isolierte Software-Übung behandelt, sondern direkt mit den KPI-Kategorien Readiness, Adoption und Impact verknüpft, die aus dem Change-Management-Teil bekannt sind. So wird sichtbar, wie technische Steuerungswerkzeuge und organisatorische Transformationssteuerung tatsächlich zusammenspielen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die in ihrer beruflichen Praxis mit KI- und Datentransformationsprojekten befasst sind oder sich gezielt in dieses Themenfeld einarbeiten möchten. Er eignet sich für alle, die eine Brücke zwischen technischem Verständnis, analytischer Methodik und organisatorischer Veränderungsbegleitung schlagen wollen.

• Fachkräfte, die künftig KI- und Datentransformationsprojekte begleiten oder verantworten möchten
• Business- und Prozessanalyst/innen, die ihr Methodenrepertoire um Change-Management-Wissen erweitern wollen
• Change Manager/innen, die technisches Grundverständnis für KI- und Datenprojekte aufbauen möchten
• Personen mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Studium, die sich Richtung Transformationsmanagement orientieren

Die Weiterbildung wird überwiegend im Combined-Learning-Format durchgeführt, ergänzt um Anteile im virtuellen Klassenzimmer, und findet meist in Teilzeit statt. Die vier Kompetenzfelder KI, Daten, Prozessanalyse und Change Management werden nicht additiv nebeneinander unterrichtet, sondern im letzten Kursblock gezielt an praktischen Übungsszenarien miteinander verknüpft, etwa wenn ein selbst gewähltes Change-Modell auf ein konkretes Transformationsbeispiel angewendet wird.

Der Kurs wird überwiegend in Teilzeit angeboten, teilweise auch in Vollzeit. Aufgrund der sechs inhaltlichen Blöcke von KI-Grundlagen über Datenkompetenz und Business-Analyse bis zu Change Management und Praxistransfer ist von einer mehrwöchigen Gesamtdauer auszugehen. Genaue Termine und die Aufteilung zwischen Teilzeit- und Vollzeit-Varianten sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Die Weiterbildung schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die vier Kompetenzfelder KI-Grundlagen, Datenkompetenz, Business-Analyse und Change Management dokumentiert.

KI- und Datentransformationsprojekte scheitern in der Praxis selten an der Technik allein. Häufiger fehlt die Verbindung zwischen technischem Verständnis, sauberer Prozessanalyse und der Fähigkeit, Menschen im Unternehmen durch den Wandel zu begleiten. Dieser Kurs adressiert genau diese Schnittstelle, statt nur eines der vier Felder isoliert zu vertiefen. Wer Change-Management-Modelle wie Lewin, Kotter und ADKAR nicht nur theoretisch kennt, sondern situativ auf konkrete KI- und Datenprojekte anwenden kann, verfügt über eine seltene Kombination: technisches Grundverständnis gepaart mit der Fähigkeit, Widerstände im Unternehmen zu erkennen und Transformationsprozesse aktiv zu steuern. Die Integration von Business-Analyse-Werkzeugen wie BPMN und Gap-Analyse mit KPI-Sets für Readiness, Adoption und Impact schafft zudem eine durchgängige Steuerungslogik: von der Prozessaufnahme über die technische Umsetzung bis zur Erfolgsmessung des Transformationsvorhabens. Diese Klammer über den gesamten Projektverlauf unterscheidet die Weiterbildung von Einzelkursen, die nur Teilaspekte der Transformation behandeln.