KI HR Manager Ausbildung
Unternehmen brauchen KI HR Manager
Warum KI HR Manager Ausbildung?
1. Zukunftsfaktor für Personalmanagement
KI-HR Manager:innen sind die Schnittstelle zwischen Human Resources und Technologie. Sie nutzen KI, um Recruiting, Talententwicklung und Personalprozesse effizienter, transparenter und fairer zu gestalten. Sie sind ein zentraler Erfolgsfaktor für moderne Unternehmen.
2. Praxisorientierte Methodik für nachhaltige HR-Strategien
Die Ausbildung folgt einem klaren Prinzip: Einstieg in KI-gestützte HR-Tools (z. B. für Recruiting, Skill-Matching, Onboarding), darauf aufbauend agile Methoden für Change Management und abschließend die Entwicklung strategischer HR-Roadmaps. So wird bewährte HR-Praxis mit den Potenzialen moderner KI-Technologie verbunden.
3. IHK-Zertifikat als Qualitätssiegel (in Planung)
Die Ausbildung zum KI-HR Manager schließt mit einem anerkannten IHK-Zertifikat ab. Dieses Zertifikat dokumentiert Fachkompetenz in der Verbindung von KI und HR und ist ein starkes Signal für Karriere- und Aufstiegsmöglichkeiten im Personalmanagement.
Unsere Ausbildung ist in Sieben klassische Phasen strukturiert
Inhalte & Module: KI HR Manager
- Überblick & Historie:
Definition von Künstlicher Intelligenz, Entwicklung von symbolischen Systemen zu Deep Learning, Bedeutung für den HR-Bereich und das moderne Personalmanagement. - Transformation durch KI:
KI als Treiber von Digitalisierungsstrategien im HR-Kontext – von automatisiertem Recruiting über Skill-Matching bis hin zu datenbasierter Personalentwicklung. - Gesellschaftliche Verantwortung & Ethik:
Datenschutz (DSGVO), EU-AI-Act, Bias-Risiken im Recruiting, Transparenzpflichten, Fairness und Akzeptanz bei Mitarbeitenden. - Methodik & Workshop:
Kleingruppenarbeit zur Entwicklung erster HR-Use-Cases, interaktive Diskussion realer Szenarien (z. B. Bewerbervorauswahl, Mitarbeiterbindung) und Reflexion klassischer Rollout-Ansätze. - Lernziele:
Grundverständnis von KI, Reflexionsfähigkeit zu Risiken & Potenzialen im HR-Umfeld, kreative Ideenfindung für erste KI-gestützte HR-Projekte.
- CRISP-DM & Datenvorbereitung:
Alle Schritte von Datenakquise, -bereinigung, Transformation bis zur Evaluierung; im HR-Kontext insbesondere Bewerberdaten, Mitarbeiterbefragungen, Skill-Datenbanken und Performance-Kennzahlen. - Statistische Methoden & ML-Algorithmen:
Einsatz von Entscheidungsbäumen, Naïve Bayes und neuronalen Netzen für HR-Aufgaben wie Bewerbervorauswahl, Fluktuationsprognosen oder Matching von Profilen und Stellenanforderungen; Evaluierung anhand von Accuracy, Precision, Recall sowie HR-spezifischen KPIs. - Toolgestützter Praxisbezug:
Eigenständige Datenanalysen und Cluster-Projekte mit HR-relevanten Datensätzen, z. B. Talentsegmentierung, Mitarbeiterzufriedenheit oder Lernpfad-Analysen. - Didaktik:
Hands-On Sessions mit anonymisierten HR-Datensätzen, Visualisierungen der Ergebnisse und Peer-Review durch die Gruppe. - Lernziele:
Fähigkeit zur Datenaufbereitung im HR-Kontext, Aufbau einfacher ML-Pipelines, Interpretation der Ergebnisse und Übersetzung in personalwirtschaftliche Handlungsempfehlungen.
- Technisches Verständnis von LLMs:
Funktionsweise und Unterschiede von Modellen wie GPT, Gemini oder Claude; im HR-Kontext insbesondere für Bewerberkommunikation, Erstellung von Stellenanzeigen, interne Wissensvermittlung und Mitarbeiter-Feedback-Analysen. - Effektive Promptgestaltung:
Entwicklung, Strukturierung und Iteration von Prompts für HR-Anwendungen: z. B. Formulierung von Stellenanzeigen, Erstellung von Interviewleitfäden, Vorlagen für Mitarbeitergespräche oder FAQs im Recruiting-Prozess. - Tools im Fokus:
ChatGPT, Jasper oder Copy.ai für Textgenerierung; Midjourney und Firefly für Employer-Branding-Visuals; Synthesia für Onboarding- oder Schulungsvideos. - Praxisprojekt:
Umsetzung eines HR-Use-Cases, z. B. Entwicklung einer KI-gestützten Recruiting-Kampagne mit generierten Texten, Bildern und Videos oder Erstellung eines Chatbots für Bewerberfragen. - Lernziele:
Sicherer Umgang mit Prompt-Techniken, Aufbau wiederholbarer HR-Workflows mit generativer KI, erste Umsetzung KI-gestützter HR-Projekte und die Fähigkeit, den Mehrwert für HR-Strategien klar zu vermitteln.
- Toolauswahl & Potenzialanalyse:
Vergleich relevanter KI-Anwendungen wie ChatGPT, Firefly, Synthesia sowie Automatisierungslösungen; im HR-Kontext z. B. für Recruiting-Prozesse, Mitarbeiterumfragen, Onboarding und interne Kommunikation. - Automatisierung ohne Codierung:
Workflow-Erstellung mit Tools wie Zapier, Make oder JotForm AI; Beispiele: automatisierte Weiterleitung von Bewerbungen, Erstellung von Willkommensmails im Onboarding oder automatische Auswertung von Feedbackbögen. - Praxisübung:
Teamprojekt zur Entwicklung, Simulation und Test eines automatisierten HR-Prozessmodells, z. B. für das Bewerbermanagement oder die interne Mitarbeiterkommunikation, inklusive Fehleranalyse. - Lernziele:
Fähigkeit zur Automatisierung wiederkehrender HR-Prozesse mit KI-Tools ohne Programmierkenntnisse; zusätzlich Verständnis, wie Automatisierung die Effizienz steigert, HR-Abteilungen entlastet und Mitarbeitenden ein besseres Erlebnis bietet.
- Use Case-Analyse mit Canvas-Modell:
Definition von Zielen, Anwendungsfeldern, Nutzen, Risiken und Stakeholdern im Personalbereich. Beispiele: KI-gestützte Bewerbervorauswahl, Skill-Matching, Talententwicklung oder automatisierte Mitarbeiterbefragungen. - Finanzielle Bewertung:
Berechnung des Return on Investment (ROI) für HR-Projekte mit KI, Break-Even-Analysen bei der Einführung von Recruiting-Tools oder Automatisierungsplattformen, Bewertung der Skalierbarkeit im HR-Alltag. - Roadmap & Governance-Strukturen:
Strategische Integration von KI in die HR-Abteilung: Verantwortlichkeiten, Zeitpläne, Compliance-Anforderungen (DSGVO, EU-AI-Act) und Governance-Regeln zur fairen Nutzung von KI-Systemen. - Fallstudien:
Analyse von Strategien in unterschiedlichen Branchen, z. B. Recruiting im Gesundheitswesen, Talentmanagement in der IT oder Automatisierung im öffentlichen Sektor; Präsentation eigener Modelle. - Lernziele:
Fähigkeit, tragfähige Business Cases für KI im HR zu entwickeln, Stakeholderinteressen zu verstehen und KI-Projekte wirtschaftlich, ethisch und nachhaltig zu gestalten.
- Projektmethodik:
Agile Modelle wie Scrum, Design Thinking und Change-Management nach COSIMA; ergänzt durch KPI-Definition & Monitoring für HR-spezifische Projekte (z. B. Recruiting-Durchlaufzeiten, Candidate Experience, Mitarbeiterzufriedenheit). - Teamstrukturen:
Rollenverteilung und Kommunikation in HR-Projekten; Berücksichtigung von Stakeholdern wie Geschäftsführung, Fachabteilungen, Betriebsrat und externe Dienstleister. - Pilotprojektskizze:
Erstellung eines Projektplans für die Einführung von KI im HR: z. B. Implementierung eines Bewerber-Chatbots, automatisierte Skill-Matching-Systeme oder KI-gestützte Mitarbeiterbefragungen. - Simulationsübung:
Gruppenarbeit mit einem realitätsnahen HR-Projektfall, inklusive Feedback-Runden und Reflexion über Chancen, Risiken und Erfolgsfaktoren. - Lernziele:
Professionelle Planung und Steuerung von KI-Projekten im HR, sichere Begleitung von Transformationsprozessen sowie Förderung der Akzeptanz bei Mitarbeitenden und Führungskräften.
- Rechtliche & ethische Vertiefung:
EU-AI-Act, DSGVO und arbeitsrechtliche Vorgaben im Umgang mit KI-Systemen; Bias-Erkennung bei Bewerberauswahl, Fairness im Recruiting, Transparenzpflichten und nachhaltiger Einsatz von KI im Personalwesen. - Abschlussprojekt:
Entwicklung eines HR-Use Cases oder Geschäftsmodells, z. B. KI-gestütztes Recruiting, automatisierte Onboarding-Prozesse oder intelligente Mitarbeiterbindungs-Programme; inklusive Business-Pitch. - Präsentation & Feedback:
Vorstellung der Projektideen im Peer-Review, externe Bewertung durch Trainer:innen sowie kritische Reflexion im Hinblick auf Umsetzbarkeit, Ethik und Akzeptanz. - Persönliche Reflexion:
Erstellung eines Kompetenzstufenplans für die individuelle berufliche Weiterentwicklung als KI-HR Manager:in. - Lernziele:
Sicherer Umgang mit ethischen und rechtlichen Standards im HR-Bereich, überzeugende Präsentation von Projektideen und reflektierte Selbstbewertung der eigenen Kompetenzen.
Nutze jetzt die Chance
Vorteile als KI HR Manager IHK
01.
Hohe Verdienstperspektive
Als KI‑HR‑Manager:in ergeben sich attraktive Gehaltsperspektiven – je nach Rolle, Erfahrung und Unternehmensgröße:
Einstieg als HR‑Manager:in ca. 47.000–55.000 € p. a. (Baseline im HR‑Umfeld).
Mit Schwerpunkt People/HR Analytics und mehrjähriger Erfahrung häufig 70.000–95.000 € p. a.
In Leitungsfunktionen (z. B. Head of HR, Analytics/People Insights Lead) 90.000–110.000 €+ p. a., in großen Unternehmen auch darüber.
02.
Strategische Bedeutung
KI‑HR‑Manager:innen verbinden Talentstrategie, Datenanalyse und Technologie und machen HR messbar: vom fairen, datengestützten Recruiting über Skill‑ und Potenzialanalysen bis zur wirkungsorientierten Personalentwicklung.
Sie stellen Compliance (DSGVO, EU‑AI‑Act), Transparenz und Bias‑Prävention sicher, übersetzen Erkenntnisse in Entscheidungen für Management und Betriebsrat und beschleunigen so die HR‑Transformation.
Durch die Rolle als Schnittstelle zwischen Geschäftsführung, Fachbereichen, IT und externen Dienstleistern sichern sie Effizienzgewinne, Akzeptanz und nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.
03.
Sehr gute Karrierechancen
Nach der Ausbildung eröffnen sich vielfältige Pfade: People/HR Analytics Manager:in, Talent Intelligence Lead, HR Tech Product Owner:in, KI‑Recruiting Specialist, HR Business Partner:in mit KI‑Schwerpunkt bis hin zu Head‑of‑HR‑Strategie‑Rollen.
Die Nachfrage nach KI‑Kompetenz im Personalbereich wächst – gefragt sind Profile, die Technik, Daten und Organisationsentwicklung verbinden.
Mit zunehmender Erfahrung sind Aufstiege in Führungsebenen des HR‑Bereichs realistisch; in datengetriebenen Rollen steigen Vergütung und Einfluss besonders stark.
Unsere Ausbildung ist in Sieben klassische Phasen strukturiert
KI Video - Ausbildung zum KI HR Manager IHK in 10 Wochen
3 Dozenten für eine qualitative Ausbildung
Unsere Dozenten
Verpassen Sie nicht die Chance
Melden Sie sich noch heute zum KI HR Manager an
02593 8378970