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Übernimm das Kommando über KI-Projekte und werde unverzichtbar. Die nächste Innovationswelle braucht einen neuen Typ Manager: Jemand, der technische KI-Fähigkeiten nahtlos in die Geschäftsstrategie übersetzt und gleichzeitig die Einhaltung regulatorischer Vorschriften sicherstellt. Bei neue fische bereitet dich unsere einzigartige Weiterbildung darauf vor, KI-Transformationsprojekte von der Konzeption bis zur Umsetzung zu leiten. Dieses 20-wöchige Programm ist für Professionals konzipiert, die bereit sind für eine strategische Karriere mit hohem Impact.
Diese Weiterbildung kombiniert solide theoretische Grundlagen mit praktischer Erfahrung aus der realen Welt. Wir stellen sicher, dass dein Portfolio die Komplexität des Managements eines umfassenden KI-Projekts widerspiegelt.
➡️ Projektbasiertes Lernen: Du arbeitest an realen Projekten, erhältst personalisiertes Feedback und meisterst Tools und Methoden, die in der KI-Branche stark gefragt sind.
➡️ Ein Portfolio für den Erfolg: Dein Capstone-Projekt, das von unseren Coaches betreut wird, hilft dir dabei, ein starkes Portfolio und eine überzeugende Bewerbungsmappe aufzubauen.
➡️ Karriere-Starter: Mit unserem Karriere-Coaching, Portfolio-Tipps und gezielter Bewerbungsunterstützung bist du bestens für deinen Karrieresprung vorbereitet.
Weil es der ultimative strategische Schachzug ist, der dich an die Schnittstelle von komplexer Technologie und geschäftlicher Entscheidungsfindung bringt. Nutze deine Berufserfahrung und Kommunikationsfähigkeiten, um technische Teams zu führen und in eine Rolle mit hohem Einfluss zu wechseln, die die Schnittstelle von KI und Business gestaltet. Erwerbe essenzielles, gefragtes Wissen über regulatorische Anforderungen wie die DSGVO und den EU AI Act - eine Fähigkeit, die für jedes moderne KI-Deployment entscheidend ist und deine Karriere wirklich voranbringt.
Unsere Partnerfirmen
Startdaten
Optimiere deine Fähigkeiten im AI-Projektmanagement mit unserem praxisnahen Bootcamp.
Lerne, wie du KI-Projekte strategisch planst, koordinierst und erfolgreich umsetzt – von den Grundlagen der künstlichen Intelligenz bis hin zur praktischen Anwendung in Unternehmen. Entwickle entscheidende Kompetenzen, um datengetriebene und wirkungsvolle KI-Projekte zu realisieren.
Mai | 26. Mai – 19. Okt. ‘26 | Vollzeit | Remote | Englisch | Platz sichern |
|---|---|---|---|---|---|
Juli | 6. Juli – 27. Nov. ‘26 | Vollzeit | Remote | Englisch | Platz sichern |
Aug. | 31. Aug. – 29. Jan. ‘27 | Vollzeit | Remote | Englisch | Platz sichern |
Curriculum
Diese Woche legt den Grundstein für das Bootcamp. Die Teilnehmenden lernen das Programmteam, die Roadmap und das „Manual of Me“ kennen. Sie richten ihre technische Umgebung (VS Code, Python) ein und erlernen die Grundlagen der Kommandozeile sowie der Versionskontrolle mit Git.
Die Teilnehmenden steigen in die technischen Grundlagen mit Python ein und lernen zentrale Konzepte des AI-Driven Project Management (AIPM) sowie agile Methoden kennen.
Die Teilnehmenden lernen, Daten mit Pandas, NumPy und SQL zu verarbeiten und entwickeln gleichzeitig zentrale Soft Skills wie Stakeholder-Management und Storytelling mit Daten.
Die Teilnehmenden wenden Datenbereinigungs- und Visualisierungstechniken in einem Praxisprojekt an, das in einer Präsentation vor nicht-technischen Stakeholdern mündet.
Einführung in zentrale Machine-Learning-Konzepte wie Lineare Regression, Evaluationsmetriken sowie den geschäftlichen Rahmen von OKRs und KPIs.
Vertiefung in Klassifikationsalgorithmen (Logistische Regression, KNN, Entscheidungsbäume) sowie in die agile Produktdefinition mittels User Stories.
Fortgeschrittene Modellierungstechniken mit Feature Engineering und Ensemble-Methoden sowie ein Verständnis grundlegender Softwarearchitektur aus Projektmanagement-Perspektive.
Verständnis des rechtlichen Rahmens (DSGVO, AI Act) und Start des zentralen ML-Datenproduktprojekts.
Finalisierung von ML-Modellen und Validierung von Produktentscheidungen mittels A/B-Testing und Machbarkeitsanalyse.
Einführung in neuronale Netze (KNN, CNN) und PM-Methoden zur Schätzung und Priorisierung.
Erkundung von Natural Language Processing und Prompt Engineering sowie Entwicklung strategischer KI-Produkt-Roadmaps.
Nutzung von Large Language Models für Business Cases, Verständnis von RAG (Retrieval Augmented Generation) und KI-Systemarchitektur.
Implementierung von RAG-Systemen und Nutzung von „Vibe Coding“, um mit KI-Tools schnell Prototypen zu entwickeln.
Vertiefung in das Model Context Protocol (MCP) und die Konzeption von KI-Agenten-Workflows für Unternehmen.
In der letzten Phase wirst du eine Präsentation von Agentenprojekten sowie die Einführung deines finalen Abschlussprojektes vorstellen.
Validierung von Capstone-Ideen durch Discovery, User Research und Prototyping vor der eigentlichen Entwicklung.
Finalisierung des Capstone-Projekts und Vorbereitung der Abschlusspräsentation.
Bildung muss bezahlbar sein. Schau dir jetzt alle Optionen der Finanzierung an.
Um deinen Bildungsgutschein für deine Umschulung von der Agentur für Arbeit, dem JobCenter oder dem Arbeitsamt zu bekommen, solltest du dich frühzeitig arbeitssuchend melden. Daher ist es sehr wichtig, dass du zuallererst einen Termin bei deinem zuständigen Amt vereinbarst. Mach es am besten direkt jetzt!
Der nächste Schritt auf dem Weg zu deinem IT-Bildungsgutschein geht easy und fix: Melde dich bei uns! Wir erstellen dir ein offizielles Bildungsangebot, dass du dann bei der Agentur für Arbeit, dem Jobcenter oder dem Arbeitsamt einreichen kannst.
Jetzt geht’s ans Eingemachte: Mit dem von uns erstellten Bildungsangebot gehst du nun zurück zu deiner zuständigen Stelle und beantragst deinen Bildungsgutschein. Sobald dieser bewilligt ist, kannst du bei uns in deine neue Karriere durchstarten. Wir freuen uns auf dich!
FAQ
Ein praxisnahes Projekt braucht gute Planung – so gehst du vor:
Use‑Case‑Definition: Wähle echten Bedarf, z. B. HR‑Chatbot, Vertriebs‑Lead‑Scoring oder automatisierte Bildanalyse.
Stakeholder‑Kommunikation: Erkläre, wie du Requirements sammelst – telefonisch, per Umfrage oder historischen Daten.
Projekt‑Roadmap: Setze Zeitblöcke für Datenakquise, Modell‑Training, Evaluation, Deployment und Reporting – z. B. in Jira oder Trello.
Risiko‑Management: Identifiziere Risiken (z. B. Bias, Datenschutz, fehlende Daten) und plane Gegenmaßnahmen ein.
Dashboard/Demo: Bereite ein Angehörigen‑Demo vor – zeig, wie das Modell funktioniert und welchen organisatorischen Impact es hat.
Vorwissen macht vieles leichter – so baust du dich solide auf:
Grundverständnis KI/ML: Nutze kostenlose Kurse (Coursera: ML Foundations) für Basiswissen in Regression, Klassifikation, Modellbewertung.
Projektmanagement-Methoden: Frische agile Methoden (Scrum z. B. mit Product Owner, Sprints, Retrospektiven) via Scrum.org auf.
Kommunikationsfähigkeiten: Trainiere Stakeholder-Gespräche via Rollenspiel oder Rhetorik-Übungen – oft ein Pluspunkt im Projektalltag.
Quick Wins: Recherchiere und dokumentiere ein kleines Use‑Case‑Beispiel – „Chatbot für Anfragen bei Veranstaltungen“. So bringst du gute Beispiele direkt mit in den Kurs.
So startest du vorbereitet – dein Selbstvertrauen wächst, und du kannst direkt durchstarten.
Praxispartner gibt’s oft – so findest du sie schnell:
Bootcamp-Kooperationen: Viele Anbieter bringen Partnerunternehmen mit ins Bootcamp. Frage nach Themen und Auswahlprozessen früh im Onboarding.
LinkedIn‑Outreach: Vernetze dich mit CMOs, AI-Teams, Innovationsmanagern; schreibe persönlich und bitte um Miniprojekte oder Beratung.
Veteranen‑Netzwerke: Alumni sind oft hilfreich – Frage gezielt nach Praxisprojekten oder möglichen Auftraggeber:innen.
Regionalverbände: XING-Gruppe „AI München“ oder „Data Science Berlin“ posten oft Bedarf für kurze Pilotprojekte.
University‑Labs: Erkundige dich bei Hochschulen mit AI/Ai-Forschungsgruppen – Studierende freuen sich über Praxiskontakte.
Tipp: Mindestens 2–3 Pitches führen dich direkt an reale Anwendungsfälle – ideal für dein Portfolio und spätere Rollen.
Ja, du kannst direkt starten – wenn du deine Positionierung clever vorbereitest:
Fokus auf Use Cases: Konzentriere dich auf wenige, klar umrissene Einsatzbereiche wie „AI in Kundenservice“, „automatisierte Texte“ oder „interne Wissensbots“.
Portfolio-Projekte: Nutze dein Abschlussprojekt als Showcase. Dokumentiere es in einem PDF oder auf einer Mini-Landingpage mit Screenshots, Ablaufdiagrammen und Business Impact.
Tagessätze realistisch kalkulieren: Als Beginner:in solltest du bei 350–500 €/Tag einsteigen – je nach Use Case, Tools und Selbstsicherheit.
Branchenerfahrung durch Kooperationen: Wenn du nicht aus einer bestimmten Branche kommst, suche dir Freelance‑Partnerschaften oder frage bei Startups an – viele brauchen AI-Projektunterstützung.
LinkedIn-Positionierung: Setze Keywords wie AI Projektleitung für Mittelstand oder AI‑Usecase-Beratung ohne Tech‑Jargon gezielt ein – so finden dich Recruiter und Firmen leichter.
💡 Fazit: Auch ohne 10 Jahre Berufserfahrung kannst du dich als freier AI-Projektprofi etablieren – mit Positionierung, Referenz und Engagement.
Deutlich! Hier ist, worauf du dich vorbereiten solltest:
Öffentlicher Sektor:
lange Entscheidungswege, Datenschutz hat hohe Priorität
Projekte oft im Pilotmodus oder als Machbarkeitsstudie
sehr dokumentationsintensiv (Lastenhefte, Gremien-Feedback)
Startups:
schnell, dynamisch, wenig Strukturen – du bist oft PM, Data Analyst und Scrum Master in einer Person 😅
Experimentieren erwünscht – Risiko ist Teil der Kultur
Budgetentscheidungen fallen ad hoc, oft ohne lange Abstimmung
Konzerne:
klare Rollenverteilung, Projektleiter:innen oft nur für PM-Tasks zuständig
lange Vorlaufzeiten – Projekte sind meist auf >12 Monate angelegt
hohe Standards in Stakeholder-Management, Reporting und Budgetverantwortung
Je nach deinem Stil – ob du eher strukturverliebt oder abenteuerlustig bist – lohnt sich eine bewusste Entscheidung bei der Jobsuche!
Absolut – es gibt viele Fördermöglichkeiten, wenn man weiß, wo man suchen muss:
Bildungsgutschein (Agentur für Arbeit): Viele AI-Bootcamps sind AZAV-zertifiziert. Frag deine:n Ansprechpartner:in bei der Agentur für Arbeit nach Finanzierung via Kursnet und Bildungsgutschein.
Bildungsprämie: In einigen Bundesländern kannst du bis zu 50 % der Kurskosten übernehmen lassen – vorausgesetzt, du arbeitest in Teilzeit oder verdienst unter bestimmten Schwellenwerten.
Stiftungen & Fonds: Organisationen wie die START Stiftung oder FuturE Foundation fördern gezielt Bildung für Menschen mit Migrationsgeschichte.
Regionale Angebote: NRW, Berlin, Hamburg und Bayern bieten teilweise eigene Weiterbildungszuschüsse für Digitalkompetenz-Ausbau.
📌 Tipp: Lass dich unbedingt <strong>vor der Buchung</strong> von einer Bildungsberatung kostenlos coachen – viele fördern dich nur, wenn du die Förderung <em>vor</em> Kursstart beantragst.
