AI+ Project Management Practitioner™

KI verändert, wie Projekte geplant, gesteuert und abgeschlossen werden. In diesem Training lernst du, bewährte Methoden gezielt mit künstlicher Intelligenz zu kombinieren – für strukturierte Entscheidungen und verlässliche Ergebnisse.

Zentrale Themen

Projekte mit KI-Werkzeugen strukturiert planen und steuern.
Aufgaben, Berichte und Priorisierungen automatisiert bearbeiten.
Prognosen und Ressourcen datenbasiert im Griff behalten.
Transparenz, Governance und Compliance in KI-Projekten sicherstellen.
Effizienz durch sinnvolle Zusammenarbeit von Teams und Algorithmen stärken.

Voraussetzung
Wer grundlegende Erfahrung in der Projektarbeit mitbringt und digitale Prozesse kennt, kann direkt einsteigen.

Zielgruppe
Geeignet für alle, die Projekte leiten oder begleiten und KI gezielt für bessere Ergebnisse nutzen wollen – ob aus dem Produkt-, Prozess- oder Business-Umfeld.

Nach dem Training verfügst du über klare Werkzeuge, KI-Kompetenz gezielt einzusetzen – und Projekte auch in anspruchsvollen Umfeldern souverän zu führen.

Kursinhalte

Grundlagen und Überblick im Projektmanagement

Was ist Projektmanagement – und wie funktioniert es?
Phasen und Lebenszyklen von Projekten
Aufgaben und Verantwortungsbereiche erfahrener Projektmanager
Gängige Frameworks und Methoden im Überblick
Rollen, Zuständigkeiten und Erfolgsfaktoren in der Projektleitung

KI und maschinelles Lernen – der Einstieg

Was ist künstliche Intelligenz – Grundbegriffe und Konzepte
Maschinelles Lernen verstehen und einordnen
Wie neuronale Netze aufgebaut sind und arbeiten
Aktuelle Einsatzfelder und Entwicklungen in KI und ML
Praxisbeispiele aus realen KI-Projekten

Besser entscheiden mit Daten und KI

Welche Rolle Daten in KI-Systemen spielen
Methoden zur Analyse und Interpretation von Projektdaten
Wie Erkenntnisse aus Daten in Projektentscheidungen einfließen
Visualisierungstools und Reporting-Lösungen im Einsatz
Typische Stolpersteine und bewährte Vorgehensweisen

Risiken früh erkennen und mit KI steuern

Wie KI Risiken in Projekten sichtbar macht
Strategien zur Risikominderung und schnellen Reaktion mit KI
Finanzielle und ressourcenbezogene Risiken durch KI im Griff
Perspektiven: Wohin sich KI im Risikomanagement entwickelt
Fallbeispiel: KI-gestützte Risikosteuerung in der Praxis

Projektstrukturierung und Terminplanung mit KI

Was ist der Work Breakdown Structure (WBS) – Grundlagen
Wie KI beim Aufbau strukturierter Projektpläne hilft
Termine planen und einhalten mit KI-gestützten Verfahren
Ressourcenengpässe erkennen und in der Terminplanung berücksichtigen
Praxisbeispiele: KI-generierte WBS und Terminierungsalgorithmen

Budgets planen und optimieren mit KI

Warum KI die Budgetplanung in Projekten verändert
Kosten präzise schätzen und Budgets gezielt zuweisen mit KI
Budgetoptimierung durch intelligente Algorithmen
Ausblick: Wie sich KI-basierte Budgetsteuerung weiterentwickelt
Fallbeispiel: KI-Modelle für Planung, Kostenschätzung und Budgetzuweisung

Ressourcen und Personal klug planen mit KI

Wie KI die Personalplanung in Projekten unterstützt
Teams gezielt einsetzen und Ressourcen optimal verteilen mit KI
Kompetenzen abgleichen und Mitarbeiterleistungen analysieren
Wohin sich KI-gestützte Personalplanung entwickelt
Praxisbeispiel: Entwicklung KI-basierter Planungsmodelle

Stakeholder erfolgreich einbinden – mit KI-Unterstützung

Stakeholder-Management und der Beitrag von KI
Wer sind die richtigen Stakeholder – KI hilft bei Identifikation und Einteilung
Konflikte im Stakeholder-Umfeld mit KI-Unterstützung lösen
Ethische Fragen und Zukunftsperspektiven im KI-basierten Stakeholder-Management
Praxisbeispiele: KI-Tools im Stakeholder-Einsatz

Projekte zuverlässig überwachen mit KI

Was KI im Bereich Projektcontrolling leisten kann
Fortschritt verfolgen und Abweichungen erkennen mit KI-Tools
Risiken in Echtzeit im Blick behalten durch intelligente Systeme
Fallbeispiele: Praktischer Einsatz von KI in der Projektüberwachung

KI als Treiber des modernen Projektmanagements

Wo KI im Projektmanagement heute steht
Verantwortungsvoller Umgang mit KI – ethische Leitlinien für PM
Technische Hürden bei der Integration von KI in bestehende Abläufe

Bonusmodul: KI-Agenten gezielt im Projektmanagement einsetzen

Was KI-Agenten sind und wie sie sich von klassischen Tools unterscheiden
So arbeiten KI-Agenten – Mechanismen und Aufbau
Einsatzmöglichkeiten und Trends im Projektmanagement-Kontext
Welche Eigenschaften erfolgreiche KI-Agenten auszeichnen
Warum KI-Agenten das Projektmanagement verändern
Unterschiedliche Typen von KI-Agenten im Vergleich
Fallstudie: KI-Agenten für agile Abwicklung mit Atlassian
Praktische Übung: Anwendung im eigenen Projektalltag

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Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.

Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …