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Abschlussart: Zertifikat Künstliche Intelligenz: „KI-Experte"
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Zusatzqualifikationen: Zertifikat „Künstliche Intelligenz: KI-Beauftragte:r"
Zertifikat „Künstliche Intelligenz: KI-Manager:in"
Zertifikat „Künstliche Intelligenz: KI-Auditor:in" -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
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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: 12 Wochen
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 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
Change-Management 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 (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Künstliche Intelligenz: KI-Manager:in
Einführung und Zielsetzung (ca. 2 Tage)
Strategische Grundlagen und Rahmenbedingungen
Unternehmensstrategischer Nutzen von KI
Warum KI für Führungskräfte und Projektleitende essenziell ist
Wertschöpfung und ROI durch KI
Erfolgreiche KI-Initiativen im Management
Rechtlicher Rahmen: EU AI Act
Compliance und Nachweispflichten
Rolle der Führungsebene bei der Umsetzung (Stakeholder-Kommunikation, Risikomanagement)
KI-Anwendungen und -Tools (ca. 4 Tage)
KI-Tools aus Managementperspektive
Marktübersicht von KI-Tools
Kosten, Lizenzmodelle und Skalierbarkeit
Prompt Engineering und Generative AI (strukturierte Erstellung von Eingaben für KI-Tools)
Generative KI für Text, Bild und Video
Praxiseinstieg in Prompting
Feinjustierung von Prompts
Computer Vision und KI-basierte Videoerstellung
Identifikation von Anwendungsfällen im Unternehmen
Aufzeigen von Businesspotenzialen (z. B. Marketing, Kundenkommunikation)
Vorstellung von Tools und Plattformen: Chancen und Grenzen
KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb
Organisationsentwicklung, Governance und Changemanagement (ca. 4 Tage)
Analyse von Unternehmensprozessen
Reifegradanalyse, GAP-Analyse
KI-Governance und Strategieentwicklung
Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur
Verantwortlichkeiten und Rollenverteilung
Risikomanagement (Bias, Ethik, Datenschutz)
Kommunikationsstrategien
Mitarbeiterschulung
Umgang mit Widerständen
Planung, Controlling und Umsetzung von KI-Projekten (ca. 4 Tage)
Projektmanagementmethoden für KI-Vorhaben
Budget- und Ressourcenplanung
Qualitäts-, Risiko- und Zeitmanagement
Auswahl externer KI-Dienstleister
Datenschutz und Service-Level-Agreements
Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen und Start-ups
Controlling und Erfolgsmessung
KPI-Entwicklung
Laufende Optimierung und Skalierung
Nachhaltige Integration von KI im Unternehmen (ca. 3 Tage)
Skalierung von Pilotprojekten auf andere Geschäftsbereiche
Kontinuierliche Verbesserung (z. B. datenbasierte Entscheidungsfindung, Feedback-Schleifen)
Corporate Digital Responsibility (CDR): verantwortungsvolle und ethische KI-Nutzung
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
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 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.
Nach dem Lehrgang kannst du 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.
Fach- und Führungskräfte, die ihre Unternehmen im digitalen Wandel voranbringen wollen und KI als Werkzeug zur Verbesserung von Effizienz, Entscheidungsfindung und Innovationskraft in Unternehmen nutzen können, sind in allen Branchen nachgefragt.
Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.
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.