KI Manager Ausbildung
Unternehmen brauchen KI Manager
Warum KI Manager Ausbildung?
1. Unschätzbarer Nutzen für Unternehmen
KI‑Manager*innen sind heute die entscheidende Schnittstelle zwischen Technologie, Strategie und Menschenführung – sie gestalten die digitale Transformation aktiv mit.
2. Historisch bewährte Methodik trifft KI‑Zukunft
Wir arbeiten nach dem Prinzip, wie es schon erfolgreiche Business-Ausbilder:innen immer angewandt haben: Einstieg mit Tool-Kompetenz, darauf aufbauende Agile-Methoden und abschließend die Entwicklung strategischer Roadmaps – analog zum klassischen Aufbau von Projektmanagement-Programmen.
3. IHK-Zertifikat – eine echte Qualitätssiegel
Unsere Ausbildung zum KI‑Manager schließt mit einem IHK‑Zertifikat ab – eine bewährte klassische Anerkennung und ein Türöffner auf dem Stellenmarkt
Unsere Ausbildung ist in Sieben klassische Phasen strukturiert
Inhalte & Module: KI Manager
Überblick & Historie: Definition Künstliche Intelligenz, Entwicklung von symbolischen Systemen zu Deep Learning, Bedeutung für moderne Unternehmen.
Transformation durch KI: KI als treibender Faktor von Digitalisierungsstrategien – etwa für Industrie 4.0, Smarte Fabriken oder datenbasierte Geschäftsmodelle.
Gesellschaftliche Verantwortung & Ethik: Datenschutz, EU‑AI‑Act, Bias‑Risiken, Transparenzpflichten, technologische Akzeptanz in Teams und Öffentlichkeit.
Methodik & Workshop: Kleingruppenarbeit zur Entwicklung erster Use‑Case‑Ideen, interaktive Diskussion realer Szenarien und Reflexion klassischer Rollout-Ansätze.
Lernziele: Grundverständnis KI, Reflexionsfähigkeit zu Risiken & Potentialen, kreative Ideenfindung für erste Projektansätze.
CRISP‑DM & Datenvorbereitung: Alle Schritte von Datenakquise, -bereinigung, Transformation bis zur Evaluierung strukturierter und unstrukturierter Daten.
Statistische Methoden & ML-Algorithmen: Entscheidungsbäume, Naïve Bayes, neuronale Netze, Evaluierung mit Accuracy, Precision, Recall.
Toolgestützter Praxisbezug: Eigenständige Datenanalysen, Cluster- oder Klassifikationsprojekte mit Standard‑Tools und Beispielsets.
Didaktik: Hands-On Sessions mit realen Datensätzen, Visualisierungen, Peer-Review der Ergebnisse.
Lernziele: Fähigkeit zur Datenaufbereitung, selbständiger Aufbau einfacher ML-Pipelines, Interpretation der Ergebnisse.
Technisches Verständnis von LLMs: Funktionsweise und Unterschiede von GPT, Gemini, Claude, Blue‑Sky‑Anwendungen.
Effektive Promptgestaltung: Entwicklung, Strukturierung und Iteration von Prompts, Template‑Entwicklung für wiederholbare Aufgaben.
Tools im Fokus: ChatGPT, Jasper, Perplexity, Midjourney für Bilderzeugung, generative Videos mit Synthesia.
Praxisprojekt: Erstellen eines einfachen Chatbots (z. B. Slack-Integration), Prompt-Feintuning und Validierung.
Lernziele: Beherrschung von Prompt-Techniken und Generationsworkflows, erste Projektumsetzung mit LLMs.
Toolauswahl & Potenzialanalyse: Vergleich von ChatGPT, Firefly, Synthesia, Automatisierungslösungen.
Automatisierung ohne Codierung: Workflow-Erstellung mit Zapier, Make oder JotForm AI – z. B. automatisierter Contentfluss: Idee → Freigabe → Veröffentlichung.
Praxisübung: Teamprojekt: Entwicklung, Simulation, Testen und Fehleranalyse eines automatisierten Prozessmodells.
Lernziele: Fähigkeit zur Automatisierung wiederkehrender Prozesse mit KI‑Tools, ohne Programmierkenntnisse.
Use Case-Analyse mit Canvas-Modell: Definition von Ziel, Anwendungsfeld, Nutzen, Risiken und Stakeholders.
Finanzielle Bewertung: ROI-Berechnung, Break-Even-Analyse, Maßnahmen zur Skalierung.
Roadmap & Governance-Strukturen: Strategische Integration, Verantwortliche, Zeitpläne, Compliance.
Fallstudien: Analyse von Strategien im Handel, Gesundheitswesen, Logistik oder Verwaltung. Präsentation eigener Modelle.
Lernziele: Entwicklung eines tragfähigen Businessplans, Stakeholder-Verständnis und strategisches Denken.
Projektmethodik: Agile Modelle wie Scrum, Design Thinking, Change-Management nach COSIMA, KPI-Definition & Monitoring.
Teamstrukturen: Rollenverteilung, interne Kommunikation, Stakeholdermanagement.
Pilotprojektskizze: Erstellung eines Projektplans für KI-Einführung, Risikomanagement, Meilensteine definieren.
Simulationsübung: Gruppenarbeit mit konkretem Projektfall, Feedback-Runden und Reflexion.
Lernziele: Professionelle Planung und Steuerung von KI-Projekten, Begleitung von Veränderungsprozessen.
Rechtliche & ethische Vertiefung: EU‑AI‑Act, Datenschutzauflagen, Bias-Erkennung, Transparenz und nachhaltiger KI-Einsatz.
Abschlussprojekt: Entwicklung eines Use Cases oder Geschäftsmodells, inklusive Business-Pitch.
Präsentation & Feedback: Peer-Review, externe Bewertung durch Trainer und kritische Reflexion.
Persönliche Reflexion: Erstellung eines Kompetenzstufenplans als Basis für die berufliche Weiterentwicklung.
Lernziele: Sicherer Umgang mit ethischen Standards, überzeugende Präsentation von Projektideen und reflektierte Selbstbewertung.
Nutze jetzt die Chance
Vorteile als KI Manager IHK
01.
Hohe Verdienstperspektive
Als zertifizierte:r KI‑Manager:in eröffnen sich deutlich überdurchschnittliche Einkommenschancen:
Berufseinsteiger:innen starten meist zwischen 64.000 € und 65.000 € jährlich,
mit Erfahrung liegt man regelmäßig bei 80.000 € bis 95.000 €,
in leitender Rolle oder in großen Unternehmen sind 100.000 €+ möglich
02.
Strategische Bedeutung
KI‑Manager:innen sind nicht nur Technikexpert:innen, sondern strategische Fachkräfte, die KI-Initiativen mit Unternehmensziele verknüpfen.
Du identifizierst Wachstumsfelder, verbindest Geschäftsstrategie mit Technologieeinsatz und sorgst für sichere, ethisch fundierte KI-Implementierungen.
Dadurch übernimmst Du eine Schlüsselrolle im Unternehmen – als Brückenbauer:in zwischen C-Level, Fachbereichen und Technikteams – und sicherst eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.
03.
Sehr gute Karrierechancen
Nach Abschluss der Ausbildung eröffnen sich vielfältige Rollen wie AI-Project Manager:in, KI-Strateg:in, AI Product Manager:in oder Head of AI Strategy – Positionen mit deutlich sichtbarem Aufstiegspotenzial.
Die Nachfrage nach KI-Kompetenz ist hoch und steigend – Unternehmen suchen gezielt Personen, die neben technischem Wissen auch strategische und organisatorische Fähigkeiten mitbringen.
Mit Berufserfahrung entwickeln sich langfristige Karrierepfade bis hin zu Führungs- und C-Level-Positionen im Bereich KI-Strategie.
Unsere Ausbildung ist in Sieben klassische Phasen strukturiert
KI Video - Ausbildung zum KI Manager IHK in 10 Wochen
3 Dozenten für eine qualitative Ausbildung
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