KI in Unternehmen anwenden: Datenanalyse, ML, NLP, Bilderkennung, Automatisierung, Robotik. Praxisnah.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
KI ist nicht mehr Zukunftsmusik — sie ist heute Werkzeug in Marketing, HR, Logistik, Finanzen. Wer Konzepte und konkrete Tools beherrscht, gehört zur kleinen Gruppe, die KI im Unternehmen wirklich umsetzt.
**Was du am Ende kannst:**
- KI-Konzepte unternehmensseitig einordnen (ML, DL, NLP, Computer Vision)
- Use Cases für deine Branche identifizieren und priorisieren
- Datenanalyse-Workflows aufsetzen (Pandas, Power BI, Tableau)
- Maschinelles Lernen für Klassifikation, Regression, Clustering anwenden
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit Transformer-Modellen einsetzen
- Bilderkennung mit Convolutional Neural Networks (CNN) verstehen
- Spracherkennung und Text-to-Speech in Workflows integrieren
- KI-Automatisierung in Geschäftsprozessen umsetzen
- Robotik-Grundlagen für die Industrie 4.0 einordnen
- KI-Ethik und EU AI Act beachten
**Inhalte im Detail:**
- KI-Landschaft: Symbolisch vs. Statistisch, klassisches ML vs. Deep Learning
- Machine-Learning-Algorithmen: Linear/Logistic Regression, Random Forest, XGBoost
- Deep Learning: Neural Networks, CNN, RNN, Transformer
- Natural Language Processing: Tokenization, Embeddings, LLMs (GPT, Llama, Mistral)
- Computer Vision: Bilderkennung, Objekterkennung, Segmentierung
- Spracherkennung: Whisper, Speech-to-Text-APIs
- Robotic Process Automation (RPA): UiPath, Power Automate, Workflow-Design
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.
Hilfreich, nicht zwingend. Manche Tools sind No-Code (KNIME, Dataiku, Power Platform).
Aktive Anbieter integrieren GPT-4o, Claude, Llama 3, EU AI Act, RAG-Konzepte. Stand 2024/25 Standard.
Mit Portfolio (2-3 implementierte Use Cases) ja. Hardcore-Engineer braucht zusätzlich PyTorch/MLOps-Vertiefung.
AZAV-zertifizierte Anbieter, Bildungsgutschein und QCG möglich.
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.
- Datenverarbeitung: ETL, Data Lake, Data Warehouse
- Tools: Python (Pandas, scikit-learn, PyTorch), No-Code-Tools (KNIME, Dataiku)
- Generative KI: Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning
- EU AI Act: Hochrisiko-Systeme, Transparenzpflichten, Verbote
- Praxis-Case: ein KI-Use-Case End-to-End umgesetzt
**Berufschancen:**
- Machine Learning Engineer
- KI-Projektmanager:in
- KI-Spezialist:in / KI-Berater:in
- Data Scientist (mit Aufbau)
- Data Analyst (Einstieg)
- Gehälter: 50-75k € Einstieg, 80-130k € senior, KI-Engineer mit AI-Stack 100-150k €+
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.