Zertifikatskurs KI Manager:in

Modul 1 (3.-5.6.2026)

Ihre Rolle als KI-Manager:in / Einführung in KI-Anwendungen /
Best Practice Beispiel 1: KI-Technologien in der Anwendung

Im ersten Modul steht zunächst die Rolle von KI-Manager:innen in einer Organisation im Mittelpunkt. Dann steigen wir in die Funktionsweise von maschinellem Lernen und künstlichen neuronalen Netzen ein. Welche Rolle spielen Daten und Datenqualität? Und warum muss man alle Ergebnisse, die eine KI produziert, kritisch prüfen?

Außerdem berichtet ein:e KI-Experte:in von den Erfahrungen bei der Einführung von KI-Tools und zeigt, wie KI-Anwendungen in der täglichen Arbeit mit Teams eingesetzt werden. Dazu gibt es Einblicke in den mitunter kniffligen Weg vom Prototypen bis zum funktionierenden Workflow.

• Selbstverständnis: KI first – people second? KI-Manager und Managerinnen als Schnittstelle zwischen IT, Compliance-Anforderungen, digitaler Transformation und Change Management
• Einführung in grundlegende Technologien und Algorithmen von künstlichen neuronalen Netzen und maschinellem Lernen
• Datenmanagement und -analyse: Warum Datenqualität das A und O ist. Vorstellung von Tools zum Data Mining
• Prozesse in der Organisationsentwicklung: mit Data Mesh solide Datenstrukturen etablieren
• Vertraue keiner KI, auch nicht der eigenen: über Bias und Fabrications
• Überblick über sinnvolle KI-Tools für den Alltag: Contentproduktion, Bildgestaltung, Präsentationen, Recherche und Konzeption
• Praxisbericht 1: zu Anforderungsmanagement, Prozessoptimierung und digitaler Transformation
• Anstoß: Ideenfindung und Diskussion der eigenen Projekte der Teilnehmenden

Modul 2 (8.-10.7.2026)

KI in einer Organisation erfolgreich einführen und verantwortungsvoll und rechtssicher verorten

Im zweiten Modul beschäftigen wir uns mit den praktischen Anforderungen an die Rolle von KI-Manager:innen: Entwickeln Sie ein Verständnis für die Herausforderungen bei der Einführung von KI-Systemen. Dabei geht es sowohl darum, die Einführungsprozesse von KI-Systemen auf den Weg zu bringen als auch um den Umgang mit Stolpersteinen und Widerständen.

Außerdem beschäftigen wir uns mit den Rahmenbedingungen für die Einführung von KI-Systemen. Nutzen Sie die Gelegenheit, die Grundzüge einer ethisch-verantwortungsvollen und rechtssicheren KI-Strategie zu entwickeln.

• KI-Strategie als Governance-Instrument: Ethische und organisatorische Rahmenbedingungen, Anwendungsbereiche und Red Flags definieren
• Compliance: Transparenz, Datenschutz, Haftung, Urheberrecht; Risikobewertung, Schulungspflicht – Einblick in den EU AI Act
• Schatten-KI als Risiko für Unternehmensdaten und IT-Sicherheit. Bausteine einer KI-Richtlinie für das eigene Unternehmen
• Am Anfang ist das Ziel: Agiles vs. klassisches Projektmanagement
• Einführung managen und Veränderungsprozesse verstehen: Grundzüge des Change Management, Umgang mit Konflikten, Ängsten und Widerständen
• Praxisbericht 2: zur Implementierung von KI-Projekten in einer Organisation
• Update: Stand der Dinge für die Praxisprojekte der Teilnehmenden

Modul 3 (31.8.-2.9.2026)

Ein eigenes KI-Projekt konzipieren

Die Teilnehmenden erarbeiten auf der Basis des Gelernten eine Projektskizze für die Implementierung ihres ersten KI-Systems in der eigenen Organisation. Und sie erhalten Werkzeuge an die Hand, mit denen sie darüber hinaus ihren Projekterfolg messen können.

• Stand der Dinge zum eigenen KI-Projekt der Teilnehmenden
• Anforderungsmanagement: Bedarfe in einer Organisation erkennen und Stakeholder beteiligen
• Das eigene KI-Projekt starten -so entsteht Ihre Projektskizze
• Erfolge messbar machen: KPIs entwickeln
• Praxisbericht 3: Entwicklung und Durchführung von KI-Projekten im redaktionellen Kontext
• Vorstellung und Diskussion der Projektskizzen / Sparring und Finetuning