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Abschlussart: Zertifikat „Excel-Spezialist:in“
Zertifikat Künstliche Intelligenz: „KI-Experte" -
Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Microsoft Excel“
Zertifikat „Microsoft Excel für Fortgeschrittene“
Zertifikat „KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“
Zertifikat „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“
Zertifikat „Künstliche Intelligenz: KI-Auditor:in" -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Modulprüfung Microsoft Excel
KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation -
Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 16 Wochen
Tabellenkalkulation mit Microsoft Excel
Tabellenkalkulation mit Excel (Vollzeit 10 Tage/Teilzeit 20 Tage)
Grundlagen der Tabellenbearbeitung
Mit Formeln und Funktionen arbeiten
Zellen formatieren, Tabellen bearbeiten und drucken
Ausfüllen, verschieben und kopieren
Daten sortieren und filtern
Mit Datum und Uhrzeit rechnen
Diagramme erstellen und bearbeiten
Diagrammformatvorlagen und Diagrammlayouts verwenden
Arbeitsmappen verwalten
Individuelle Druckeinstellungen nutzen
Excel-Vorlagen nutzen
Microsoft Excel für Fortgeschrittene
Tabellenkalkulation mit Excel (ca. 8 Tage)
Excel als Datenbank nutzen: Selektieren (Auto- und Spezialfilter), Sortieren, Auswerten von Listen (Tabellen)
Anwenden von Funktionen, Berechnungen mit Funktionen durchführen, Verweise kennenlernen
Matrixfunktionen: SVERWEIS, WVERWEIS, XVERWEIS
Arbeiten mit Namen bzw. benannten Bereichen
Erstellen, Bearbeiten und Auswerten von Pivot-Tabellen
Spezielle Funktionalitäten wie bedingte Formate, Gültigkeitsregeln, benutzerdefinierte Formate
Berechnungen mit Zellbereichen (Matrizen)
Verschiedene Diagrammtypen erstellen
Makroaufzeichnung
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Projektarbeit (ca. 2 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Künstliche Intelligenz: KI-Beauftragte:r
Einführung in die professionelle Kommunikation mit KI (ca. 3 Tage)
Strategien und Arten des Prompting
Schlüsselkomponenten für effektives Prompting
Prompting in der Textgenerierung vs. Prompting in der Bild- und Videogenerierung
Prompting in der Recherche, der Textgenerierung und mit KI-Agenten
Aufbau einer internen Prompt-Bibliothek
Rechtliche Grundlagen und Compliance für KI im Unternehmen (ca. 4 Tage)
Einführung in die Rolle der/des KI-Beauftragten
(Aufgaben, Abgrenzung zu anderen Rollen)
Überblick über relevante Gesetze und Vorschriften
(DSGVO, AI Act, Produkthaftung, Urheberrecht)
Nationale und EU-Regelungen (inkl. AI Act)
Compliance-Strategien
Governance-Frameworks
Dokumentations- und Transparenzpflichten
Risikomanagement und Datenschutz in KI-Projekten (ca. 3 Tage)
Risikoarten (Bias, Fehler, ethische Risiken)
Risikobewertung
Risikomatrix
Maßnahmeplanung
Datenschutz und Datensicherheit
Datenethik
Transparenz
Projektmanagement und Qualitätssicherung für KI-Projekte (ca. 3 Tage)
Projektmanagement-Methoden für KI
Qualitätssicherung und Abnahmeprozesse Testverfahren
Stakeholder-Analyse
Kommunikationsstrategien
Schulungskonzepte für Mitarbeitende
Datenmanagement und -governance in KI-Projekten (ca. 2 Tage)
Datenqualität, Datenintegrität
Verantwortlichkeiten im Datenmanagement
Aufbau eines Governance-Frameworks
Changemanagement und Schulung für die KI-Einführung (ca. 1 Tag)
Umgang mit Widerständen
Schulungskonzepte für Mitarbeitende
Entwicklung eines Change-Management Plans
Erstellung einer Roadmap zur Skalierung von KI-Projekten (ca. 1 Tag)
Langfristige Strategien
Skalierbare Infrastruktur
Kriterien zur Toolauswahl
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation"(ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz: KI-Manager:in
Grundlagen operativer KI-Projekte (ca. 5 Tage)
Einführung in KI, ML, DL, NLP und Computer Vision (operativer Fokus)
Rollen und Aufgaben: Aufbau, Betrieb und Überprüfung der Wirksamkeit des Managementsystems nach ISO 42001
Rollenabgrenzung und Zusammenarbeit: KI-Beauftragte:r, KI-Manager:in und KI-Auditor:in
Identifikation und Bewertung operativer Anwendungsfälle im Unternehmen
Projektinitiierung: Zieldefinition, Scope, Machbarkeitsanalyse
Stakeholder-Management
Wertschöpfung und ROI durch KI
Erfolgreiche KI-Initiativen im Management
Datenmanagement und Tool-Einsatz (ca. 3 Tage)
Datenaufbereitung, Datenqualität und -integration
Auswahl und Implementierung von KI-Tools und Plattformen
Praktisches Prompting für Text-, Bild- und Videoanwendungen
Aufbau einfacher Datenpipelines
Einführung in MLOps-Konzepte
KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb
Modelltraining, Validierung und Einsatz (ca. 2 Tage)
Training und Validierung von Modellen
Testverfahren: Black-Box, White-Box, Unit-Tests
Einsatz von Modellen
Monitoring und iterative Optimierung
Integration von KI-Agenten in Projekte
Risikomanagement und Qualitätssicherung (ca. 2 Tage)
Operative Risiken: Bias, Fehler, ethische Risiken, Datenschutz
Qualitätssicherung: KPIs, Monitoring, Abnahmeprozesse
Managementsystem gemäß ISO 42001 und rechtlicher Rahmen
Security und Erklärbarkeit von KI-Systemen
Operative Projektsteuerung und Agile Methoden (ca. 2 Tage)
Agile Methoden: Scrum, Kanban, iterative Deployment-Zyklen
Ressourcen- und Budgetplanung
Team- und Stakeholder-Kommunikation
Laufende Optimierung und Problemlösungsstrategien (KVP)
Zusammenarbeit mit externen Partnern
Organisationsentwicklung, Governance und Change-Management (ca. 3 Tage)
Analyse von Unternehmensprozessen
Reifegradanalyse, GAP-Analyse
KI-Governance und Strategieentwicklung
Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur
Verantwortlichkeiten und Rollenverteilung
Kommunikationsstrategien
Schulung von Mitarbeiter:innen
Umgang mit Widerständen
Nachhaltigkeit und Corporate Digital Responsibility (CDR)
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation" (ca. 3 Tage)
Künstliche Intelligenz: KI-Auditor:in
Grundlagen und Rahmenbedingungen (ca. 4 Tage)
Rollen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten innerhalb von KI-Audits
Abgrenzung zu anderen Rollen (z. B. KI-Manager:in)
Auditprinzipien nach ISO 19011 (Objektivität, Unabhängigkeit, Transparenz)
Normative Grundlagen: ISO/IEC 42001 – Struktur, Anforderungen, Nachweise
EU AI Act – relevante Bestimmungen für Auditorinnen und Auditoren
Nationale Richtlinien und branchenspezifische Standards
PDCA-Zyklus im Auditkontext
Auditarten: System-, Prozess-, Produkt- und Compliance-Audit
Stage 1 und Stage 2 im Überblick
Dokumentationspflichten und Nachweisführung
KI-spezifische Risiken als Prüfobjekte (Bias, Erklärbarkeit, Robustheit, Sicherheit, Datenqualität)
Prompting im Auditkontext
Regulatorische und technische Prüfkriterien (ca. 4 Tage)
KI-spezifische Compliance-Anforderungen
Datenschutz (DSGVO und branchenspezifische Vorgaben)
Sicherheit von KI-Systemen (Cybersecurity, Zugriffskontrolle)
Qualitätsanforderungen an Trainings- und Testdaten
Modellvalidierung und -verifizierung
Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Entscheidungen
Performance-Messgrößen (Accuracy, Precision, Recall, Robustness)
Ethische Grundsätze und Fairness
Branchenspezifische Zusatznormen (z. B. ISO 13485, ISO 26262, BaFin-Richtlinien)
Auditplanung und Methodik (ca. 4 Tage)
Festlegung von Auditobjekten und -zielen
Erstellung eines Auditplans (Ressourcen, Zeitplan, Rollen, Kommunikation)
Erstellung von Fragenkatalogen und Checklisten
Risiko- und Relevanzbewertung von Prüfpunkten
Auswahl geeigneter Auditmethoden (Befragung, Dokumentenprüfung, technische Tests)
Festlegung von Belegen und Nachweisarten
Auditdurchführung (ca. 3 Tage)
Dokumentenprüfung (Stage 1) – Anforderungen an KI-Dokumentation
Interviewtechniken und Gesprächsführung im Audit
Vor-Ort-Prüfung (Stage 2) – Einsatz von Audit-Werkzeugen
Durchführung technischer Tests (Black-Box, White-Box, Stresstests)
Nutzung technischer Tools (Auditsoftware, Log-Analyse, Code-Review)
Sammlung, Validierung und Strukturierung von Auditbelegen
Auswertung und Bericht (ca. 2 Tage)
Aufbau eines Auditreports mittels Prompting
Risikogerechte Darstellung von Schwachstellen
Maßnahmenvorschläge und Follow-up-Strategien
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Wenn du den Lehrgang abgeschlossen hast, verstehst du das Konzept der Tabellenkalkulation und beherrschst den Umgang mit Excel schnell und sicher. Auch kannst du souverän mit Formeln und Funktionen arbeiten sowie große Tabellen erstellen, bearbeiten und auswerten. Des Weiteren bist du in der Lage, Pivot-Tabellen einzusetzen und Verweise sinnvoll zu nutzen.
Zudem kannst du nach dem Kurs Verantwortung für den sicheren, ethischen und effektiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz übernehmen. Du bist in der Lage, Businesspotenziale von KI zu identifizieren, Changemanagement-Prozesse erfolgreich umzusetzen sowie geeignete Tools auszuwählen, um KI-Projekte strategisch zu planen, operativ zu steuern und nachhaltig im Unternehmen zu verankern sowie die digitale Transformation voranzutreiben. Darüberhinaus verfügst du über die Kompetenz, KI-Audits normgerecht zu planen, fachbereichsübergreifend zu koordinieren und erfolgreich in bestehende Management- und Prüfprozesse zu integrieren.
Der Lehrgang richtet sich an Auditorinnen und Auditoren, Fach- und Führungskräfte aus allen Unternehmensbereichen sowie Projektleiter:innen und Mitarbeitende aus IT, Projekt-, Prozess- und Qualitätsmanagement oder Digitalisierungsprojekten, die operative KI-Projekte implementieren und koordinieren sowie KI-Systeme und KI-Managementsysteme prüfen oder auf Zertifizierungen nach ISO/IEC 42001 vorbereiten möchten.
Tiefgehende Kenntnisse in Microsoft Excel werden branchenübergreifend nachgefragt, so z. B. im Bank- und Versicherungswesen, in der Buchhaltung und im Controlling, im Einkauf und Supply Chain Management, in der Logistik, der Produktionsplanung und-steuerung sowie in der Verwaltung.
Zusätzliche Kenntnisse im strategischen Einsatz von KI-Projekten und deine TÜV Rheinland geprüfte Qualifikation ermöglichen dir weitere Karrierechancen im aktuellen Arbeitsmarkt.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.