KI-Manager Ausbildung
Spezialist für KI-Transformation und Automatisierung
BIS ZU 100 % FÖRDERFÄHIG (BILDUNGSGUTSCHEIN)
Werden Sie zum KI-Manager: Prozesse automatisieren, Unternehmen transformieren, Karriere machen.
1. Automatisierung & Transformation
In dieser KI-Manager-Ausbildung lernen Sie nicht nur, was KI kann – sondern wie Sie sie einsetzen. Mit Tools wie n8n, Claude Cowork und Make automatisieren Sie reale Prozesse, entwickeln eigene KI-Agents und steuern digitale Transformationsprojekte von Anfang bis Ende. Kein Vorwissen nötig.
2. Bis zu 100% staatliche Förderung möglich
Investieren Sie in Ihre Zukunft als KI-Manager – 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 KI-Manager Weiterbildung schließt mit einem TÜV Rheinland‑Zertifikat „Manager:in für angewandte KI-Transformation“ ab der offiziell anerkannten Bezeichnung für Ihre KI-Manager-Kompetenz und ein Türöffner auf dem Stellenmarkt.
Das Berufsbild im Überblick
Was macht ein KI-Manager?
Ein KI-Manager führt KI-Projekte im Unternehmen ein und steuert sie – von der Identifikation geeigneter Prozesse für die Automatisierung über die Auswahl der richtigen Tools bis hin zur Umsetzung einer unternehmensweiten Transformationsstrategie. Er ist die Schnittstelle zwischen Geschäftsführung, Fachabteilungen und IT-Teams.
Im Unterschied zu einem Data Scientist, der KI-Modelle auf technischer Ebene entwickelt und trainiert, sorgt der KI-Manager für die tatsächliche Umsetzung im Unternehmensalltag: Er bewertet Anwendungsfälle wirtschaftlich, entscheidet über Prioritäten und baut automatisierte Workflows auf, die zu den Unternehmenszielen passen.
Genau dieses Rollenprofil vermittelt Ihnen unsere KI-Manager-Ausbildung – praxisnah und ohne Programmierkenntnisse.
Unsere Ausbildung ist in Acht klassische Phasen strukturiert
KI-Manager Weiterbildung:
Inhalte & Module
(Spezialist für KI-Transformation & Automatisierung)
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
Das Wichtigste in Kürze
- Dauer: Wählen Sie zwischen dem 9-wöchigen Vollzeitkurs oder der 7-monatigen berufsbegleitenden Variante.
- Ort: Der Unterricht findet online mit einem Live-Trainer statt.
- Abschluss: Zertifizierung durch den TÜV Rheinland als offizieller Nachweis Ihrer KI-Kompetenzen.
| Starttermine (Vollzeit) | Format | Anmeldung |
|---|---|---|
| 27.08.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 02.09.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 15.09.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 22.09.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 29.09.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 06.10.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 04.11.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 17.11.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 24.11.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| 31.11.2026 | Online | Jetzt anfragen |
| Unsicher, ob die Ausbildung zu Ihren Karrierezielen passt? | Kostenlos beraten lassen | |
Nutzen Sie 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 60.000 € und 75.000 € jährlich,
mit Berufserfahrung steigt das Gehalt auf etwa 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 Unternehmenszielen verknüpfen.
Sie identifizieren Wachstumsfelder, verbinden Geschäftsstrategie mit Technologieeinsatz und sorgen für sichere, ethisch fundierte KI-Implementierungen.
Dadurch übernehmen Sie eine Schlüsselrolle im Unternehmen – als Brückenbauer:in zwischen C-Level, Fachbereichen und Technikteams – und sichern 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
Gut zu wissen
Häufig gestellte Fragen
Was macht ein KI-Manager konkret?
Ein KI-Manager führt KI-Projekte im Unternehmen ein und steuert sie – von der Identifikation geeigneter Prozesse für die Automatisierung über die Auswahl der richtigen Tools bis hin zur Umsetzung einer unternehmensweiten Transformationsstrategie. Er ist die Schnittstelle zwischen Geschäftsführung, Fachabteilungen und IT-Teams.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Manager und einem Data Scientist?
Ein KI-Manager agiert als strategische Schnittstelle. Während ein Data Scientist KI-Modelle auf tiefgreifender technischer Ebene entwickelt, programmiert und trainiert, sorgt der KI Manager für die tatsächliche Umsetzung im Unternehmensalltag. Er identifiziert Anwendungsfälle, bewertet deren Wirtschaftlichkeit und entscheidet, welche KI-Projekte umgesetzt werden. Durch den Aufbau automatisierter Workflows steuert er die Einführung und stellt sicher, dass die Transformation exakt zu den Unternehmenszielen passt.
Brauche ich Programmierkenntnisse für die Ausbildung?
Nein. Die Ausbildung richtet sich ausdrücklich an Menschen ohne IT- oder Programmierhintergrund. Der Fokus liegt auf dem strategischen, organisatorischen und praktischen Einsatz von KI – nicht auf der technischen Entwicklung. Interesse an digitalen Themen und Offenheit für neue Tools reichen als Einstieg.
Welche Automatisierungs-Tools lerne ich in der Ausbildung?
Sie arbeiten praxisnah mit führenden No-Code- und Low-Code-Plattformen wie n8n und Make, lernen KI-Assistenten wie ChatGPT und Claude im Unternehmenskontext einzusetzen und bauen eigene KI-Agents und Workflow-Automatisierungen auf – End-to-End, ohne Programmierkenntnisse.
Wie wird die KI-Manager Ausbildung gefördert?
Die Ausbildung ist bis zu 100 % staatlich förderfähig – für Arbeitssuchende, Beschäftigte und Selbstständige.
Welche Förderung für Sie in Frage kommt, hängt von Ihrer aktuellen Situation ab:
- Arbeitssuchend? Jetzt mit Bildungsgutschein fördern lassen
- Angestellt? Förderung über das Qualifizierungschancengesetz beantragen
- Selbstständig? Bis zu 90 % über das KOMPASS-Programm sichern
Gerne beraten wir Sie individuell zu Ihren Fördermöglichkeiten.
Für wen ist die Ausbildung geeignet?
Die Ausbildung richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Quereinsteiger:innen, die KI strategisch im Unternehmen einsetzen oder in einem der gefragtesten Berufsfelder der digitalen Transformation durchstarten möchten.
Als Quereinsteiger:in benötigen Sie eine der folgenden Voraussetzungen: eine abgeschlossene kaufmännische oder IT-Ausbildung oder ein abgeschlossenes Studium (Bachelor, Master, Diplom).
Was unterscheidet Ihre Ausbildung von anderen KI-Angeboten?
Der klare Schwerpunkt auf Automatisierung und digitaler Transformation – bei uns lernen Sie nicht nur graue Theorie oder einzelne Tools kennen. Sie werden zum Spezialisten für die praktische Umsetzung. Das bedeutet: Sie arbeiten mit echten KI-Agents, bauen Workflow-Architekturen auf und entwickeln zum Abschluss eine direkt umsetzungsfähige KI-Strategie. Begleitet werden Sie dabei in Live-Trainings von praxiserfahrenen Dozenten und schließen mit dem offiziellen TÜV Rheinland-Zertifikat ab.
Weitere KI-Angebote
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..
3 Dozenten für eine qualitative Ausbildung
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