KI Manager Ausbildung
Werden Sie zum KI-Spezialisten für Transformation!
KI Manager Ausbildung mit Tiefgang: Automatisierung
1. Mehr als nur Management: Echte Umsetzung
Während andere nur über KI reden, lernen Sie, sie zu implementieren. Unser Schwerpunkt liegt auf Transformation & Automatisierung. Sie werden offiziell zum Spezialist/in für KI-Transformation und Automatisierung ausgebildet – das bedeutet: Sie verstehen nicht nur die Strategie, Sie beherrschen auch die Werkzeuge, um Prozesse im Unternehmen aktiv zu automatisieren.
2. Bis zu 100% staatliche Förderung möglich
Investieren Sie in Ihre Zukunft – oft ganz ohne Eigenanteil. Unsere Weiterbildung ist zertifiziert und förderfähig. Ob Sie gerade arbeitssuchend sind (Bildungsgutschein) oder als Angestellter (z.B. über das Qualifizierungschancengesetz) den nächsten Karriereschritt planen: Wir unterstützen Sie dabei, die Kostenübernahme zu beantragen.
3.MIt TÜV Rheinland-Zertifikat
Unsere Weiterbildung schließt mit einem TÜV Rheinland‑Zertifikat (Manager:in für angewandte KI-Transformation) ab – eine bewährte klassische Anerkennung und ein Türöffner auf dem Stellenmarkt
Unsere Ausbildung ist in Acht klassische Phasen strukturiert
Inhalte & Module: Spezialist für KI-Transformation & Automatisierung
(KI-Manager)
Vollzeit 9 Wochen oder berufsbegleitend 7 Monate | ONline mit Live trainer
5 UE (Unterrichtseinheiten)
Lernziel
Die Teilnehmenden sind nach diesem Modul in der Lage, die Lern- und Arbeitsumgebung souverän zu nutzen, grundlegende KI-Begriffe sicher einzuordnen und sich strukturiert im Ausbildungsprogramm zu organisieren.
Inhalte
Einführung in die Lernplattform, Kursstruktur und eingesetzte Tools
Einrichtung und Nutzung aller relevanten Zugänge (KI-Tools, Kollaborations- und Projektplattformen)
Zentrale Begriffe und Grundverständnis von Künstlicher Intelligenz als gemeinsame Arbeitsbasis
Grundlagen zu Datensicherheit, Datenschutz und verantwortungsvollem Umgang mit KI-Systemen
Klärung des Arbeitsmodus: Lernrhythmus, Praxisanteile, Selbstlernphasen und Zusammenarbeit
Erwartungshaltung, Rollenverständnis und Zieldefinition für die Weiterbildung
Ergebnis für die Teilnehmenden
Sicherer Umgang mit allen Plattformen und Tools
Gemeinsames Begriffsverständnis als Basis für alle weiteren Module
Klar strukturierter Einstieg und Orientierung für den weiteren Lernverlauf
34 UE (Unterrichtseinheiten)
Lernziel
Die Teilnehmenden verstehen gängige Projekt- und Datenframeworks im KI-Umfeld und können diese situationsabhängig bewerten, auswählen und sinnvoll einsetzen. Sie erkennen, wann klassische agile Methoden ausreichen – und wann spezielle KI-Frameworks notwendig sind.
Inhalte
Überblick über agile Frameworks im Kontext von KI-Projekten (Scrum, SAFe)
Besonderheiten datengetriebener Projekte: Data-Driven Scrum und Abgrenzung zu klassischem Scrum
Einführung in MLOps-Grundlagen: Modell-Lifecycle, Training, Deployment, Monitoring
CRISP-ML als Strukturierungsmodell für daten- und KI-basierte Use Cases
Rollen, Artefakte und Verantwortlichkeiten in KI-Projekten
Typische Einsatzszenarien und Grenzen der einzelnen Frameworks
Bewertung von Frameworks hinsichtlich Projektgröße, Reifegrad, Datenlage und Organisationsstruktur
Ergebnis für die Teilnehmenden
Sicherheit in der Einordnung und Auswahl geeigneter Frameworks
Verständnis für die Unterschiede zwischen Software-, Daten- und KI-Projekten
Fähigkeit, KI-Projekte realistisch zu planen und strukturiert aufzusetzen
50 UE (Unterrichtseinheiten)
Lernziel
Die Teilnehmenden sind in der Lage, zentrale KI-Tools sicher, zielgerichtet und praxisnah einzusetzen. Sie verstehen, welches Tool sich für welchen Anwendungsfall eignet, und können KI-Assistenzsysteme produktiv in den Arbeitsalltag integrieren.
Inhalte
Einführung und Vergleich zentraler KI-Assistenten (z. B. ChatGPT, Claude, Perplexity)
Praxisorientierter Einsatz generativer KI für
Text- und Konzeptentwicklung
Bild-, Audio- und Videoerstellung
Recherche, Analyse und Zusammenfassung von Informationen
Automatisierung wiederkehrender Aufgaben mit No-/Low-Code-Tools (z. B. n8n, Make)
Einsatz von KI-gestützter Coding-Assistenz (z. B. Copilot) zur Unterstützung von Entwicklung, Skripten und technischen Aufgaben
Bewertung von Qualität, Nutzen und Grenzen KI-generierter Ergebnisse
Best Practices für den produktiven und verantwortungsvollen Einsatz im Unternehmenskontext
Ergebnis für die Teilnehmenden
Sicherheit im Umgang mit gängigen KI-Tools
Fähigkeit, passende Tools für konkrete Use Cases auszuwählen
Konkrete Anwendungsbeispiele für den direkten Transfer in den Berufsalltag
50 UE (Unterrichtseinheiten)
Lernziel
Die Teilnehmenden lernen, KI-gestützte Agents, Automatisierungen und Workflows zu konzipieren, technisch einzuordnen und in bestehende Prozesse zu integrieren. Ziel ist es, End-to-End-Use-Cases zu entwickeln, die über Einzeltools hinausgehen und echten operativen Mehrwert schaffen.
Inhalte
Grundlagen und Konzepte von KI-Agents (Single-Agent vs. Multi-Agent-Systeme)
Orchestrierung von KI-Agents und Automatisierungsprozessen
Anbindung und Nutzung externer Schnittstellen (APIs)
Einbindung strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
Aufbau durchgängiger End-to-End-Workflows:
Input → Analyse → Verarbeitung → Output
Zusammenspiel von KI-Tools, Automatisierungsplattformen und bestehenden Systemen
Bewertung von Stabilität, Wartbarkeit und Skalierbarkeit von KI-Workflows
Ergebnis für die Teilnehmenden
Verständnis für moderne Agent- und Workflow-Architekturen
Fähigkeit, KI-Automatisierungen strukturiert zu planen und umzusetzen
Konkrete End-to-End-Use-Cases als Blaupause für den Unternehmenseinsatz
35 UE (Unterrichtseinheiten)
Lernziel
Die Teilnehmenden sind in der Lage, Veränderungsprozesse im Kontext von KI aktiv zu gestalten. Sie lernen, Akzeptanz aufzubauen, Widerstände konstruktiv zu adressieren und Mitarbeitende sowie Führungskräfte sicher durch KI-getriebene Veränderungen zu begleiten.
Inhalte
Rolle von Kommunikation und Führung in KI-Transformationsprojekten
Entwicklung einer klaren Change Story für KI-Initiativen
Stakeholder-Analyse und zielgruppengerechte Kommunikation
Definition von Leitplanken für den verantwortungsvollen KI-Einsatz
Umgang mit Unsicherheiten, Ängsten und Widerständen im Unternehmen
Enablement von Mitarbeitenden: Befähigung statt Überforderung
Praxisbeispiele aus Organisations- und Veränderungsprojekten
Ergebnis für die Teilnehmenden
Sicherheit im Umgang mit menschlichen und organisatorischen Aspekten der KI-Einführung
Fähigkeit, KI-Projekte kommunikativ zu begleiten und Akzeptanz zu schaffen
Konkrete Werkzeuge für nachhaltige Veränderungsprozesse
22 UE (Unterrichtseinheiten)
Lernziel
Die Teilnehmenden sind in der Lage, rechtliche, ethische und regulatorische Anforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz sicher zu berücksichtigen. Sie verstehen Risiken, Pflichten und Verantwortlichkeiten und können KI-Projekte regelkonform und verantwortungsvoll gestalten.
Inhalte
Datenschutz und Datensicherheit beim Einsatz von KI-Systemen
Urheberrechtliche Fragestellungen bei KI-generierten Inhalten
Haftungsfragen und Verantwortlichkeiten im KI-Kontext
Bias, Fairness und Transparenz: Risiken erkennen und bewerten
Aufbau von KI-Governance-Strukturen und internen Richtlinien
Analyse praxisnaher Fallstudien zu rechtlichen und ethischen Fragestellungen
Ergebnis für die Teilnehmenden
Sicherheit im Umgang mit rechtlichen und ethischen Anforderungen
Fähigkeit, Risiken frühzeitig zu erkennen und geeignete Maßnahmen abzuleiten
Grundlagen für einen regelkonformen und nachhaltigen KI-Einsatz im Unternehmen
40 UE (Unterrichtseinheiten)
Lernziel
Die Teilnehmenden sind in der Lage, eine ganzheitliche KI-Strategie für Organisationen zu entwickeln und daraus eine umsetzbare Roadmap abzuleiten. Sie verstehen, wie KI nachhaltig, skalierbar und messbar im Unternehmen verankert wird.
Inhalte
Entwicklung eines strukturierten KI-Use-Case-Portfolios
Priorisierung von Use Cases nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko
Grundlagen einer unternehmensweiten Datenstrategie als Voraussetzung für KI
Definition notwendiger Kompetenzen, Rollen und Verantwortlichkeiten
Gestaltung eines passenden Operating Models für KI (Organisation, Prozesse, Entscheidungswege)
Verzahnung von Governance, Compliance und operativer Umsetzung
Ableitung von KPIs zur Messung von Wirkung, Fortschritt und Business Impact
Erstellung einer realistischen KI-Roadmap mit klaren Meilensteinen
Ergebnis für die Teilnehmenden
Fähigkeit, KI strategisch und nicht nur toolgetrieben zu denken
Konkrete Blaupause für eine unternehmensweite KI-Strategie
Klar strukturierte Roadmap für nachhaltige KI-Implementierung
29 UE (Unterrichtseinheiten)
Lernziel
Die Teilnehmenden schärfen ihr berufliches Profil als KI-Manager:in und sind in der Lage, sich am Arbeitsmarkt oder im Beratungsumfeld klar zu positionieren. Ziel ist es, Wirkung, Mehrwert und Kompetenz sichtbar zu machen, sowohl intern als auch extern.
Inhalte
Einordnung relevanter Rollenbilder im KI-Umfeld (z. B. KI-Manager:in, KI-Consultant, Automatisierungsspezialist:in)
Wirkungsebenen von KI-Rollen: operativ, strategisch, beratend
Bewerbungsstrategien und professionelle Auftragsklärung im KI-Kontext
Grundlagen zu Preisgestaltung und Wertargumentation (Pricing & Nutzenkommunikation)
Aufbau eines aussagekräftigen Portfolios mit KI-Projekten und Use Cases
Professioneller Auftritt auf Plattformen wie LinkedIn
Einordnung des Berufsbildes im aktuellen Arbeitsmarkt
Ergebnis für die Teilnehmenden
Klar geschärftes berufliches Profil im KI-Umfeld
Sicherheit in Bewerbungsgesprächen oder Kundengesprächen
Konkrete Grundlagen für Positionierung, Sichtbarkeit und Markteintritt
Nutze jetzt die Chance
Vorteile als KI Manager mit TÜV Zertifikat
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.
KI Video - Ausbildung zum KI Manager mit TÜV Rheinland Zertifikat in 9 Wochen
Prompt Engineer (Kurs)
In diesem 1-Tages-Kurs lernen Teilnehmende, präzise Prompts zu erstellen und generative KI gezielt für Texte, Bilder und Prozesse einzusetzen. Der Kurs vermittelt praxisnahes Wissen und Methoden, um KI-Tools wie ChatGPT oder Midjourney effektiv zu nutzen.
KI-HR-Manager:in (Ausbildung)
Der Fokus liegt auf dem Einsatz von KI im Personalwesen – von Recruiting bis Mitarbeiterentwicklung. Teilnehmende lernen, KI ethisch, rechtssicher und effizient in moderne HR-Prozesse zu integrieren..
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