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Weiterbildung: KI-Projektmanagement & Business Innovation

KHMI · Weiterbildungen · Modul · M2

Modul M2 · Management

KI-Projektmanagement & Business Innovation

Von der Idee zum Implementierungsplan: Projektmanager:innen und Product Owner lernen, KI-Projekte agil zu steuern und innovative KI-Produkte erfolgreich einzuführen.

  • ⏰ Zeitraum: 23.11.2026 bis 05.02.2027
  • 📅 Dauer: 44 Tage Vollzeit | 2 Monate
  • 🕐 Umfang: 396 Unterrichtseinheiten
  • 🎓 Abschluss: AZAV-Zertifikat
  • 💶 Förderbar: Bildungsgutschein möglich

Über dieses Modul der Weiterbildung

KI-Projekte erfolgreich führen – von der Idee bis zur Umsetzung.

KI-Projekte unterscheiden sich fundamental von klassischer Softwareentwicklung: Sie sind experimentell, datenabhängig und iterativ. Dieses Modul vermittelt die spezifischen Methoden und Fähigkeiten, die Projektmanager:innen und Product Owner benötigen, um KI-Projekte zum Erfolg zu führen – und überzeugende Business Cases zu entwickeln.

Lernziele der Weiterbildung

Nach dem Modul können Sie:

  • KI-Projekte mit ihren spezifischen Besonderheiten effektiv planen und agil steuern
  • Interdisziplinäre KI-Teams führen und die besonderen Dynamiken dieser Teams managen
  • Bewährte agile Methoden (Scrum, Kanban) gezielt auf KI-Projekte anwenden
  • Überzeugende Business Cases für KI-Initiativen entwickeln und präsentieren
  • KI-Produkte und -Services mit Design Thinking von der Idee bis zum MVP entwickeln
  • Stakeholder-Management in KI-Projekten professionell betreiben

Curriculum der Weiterbildung

Von Scrum bis Go-to-Market.

Woche 1–2KI-Projektmanagement-Grundlagen
Was KI-Projekte von klassischen Projekten unterscheidet · Projektphasen, Meilensteine und typische Stolpersteine · Agile Methoden für KI: Scrum und Kanban in der Praxis · Team-Strukturen und Rollenverteilung in KI-Projekten
Woche 3–4Business Case und ROI
Business Case Entwicklung speziell für KI-Projekte · Kosten-Nutzen-Analyse und Wirtschaftlichkeitsrechnung · KPIs definieren und Erfolgsmessung etablieren · Stakeholder-Analyse und strategisches Stakeholder-Management
Woche 5–6KI-Produktentwicklung
Design Thinking adaptiert für KI-Produkte · MVP-Entwicklung: schnell validieren, schnell lernen · User Experience für KI-Anwendungen: Besonderheiten und Best Practices · Produktstrategien, Positionierung und Go-to-Market-Planung
Woche 7–9Innovation und Skalierung
Geschäftsmodellinnovation mit KI: neue Erlösmodelle und Wertschöpfung · Skalierungsstrategien für erfolgreiche KI-Lösungen · Continuous Improvement, Iteration und Lernschleifen · Lessons Learned, Post-Mortem und Best Practices

Praxisprojekt in der Weiterbildung

Ein reales KI-Projekt – von der Idee zum Plan.

Planung und Konzeption eines realen KI-Projekts von der Idee bis zum Implementierungsplan – inklusive Business Case, Projektplan, Stakeholder-Konzept und Risikoanalyse.

Projektdokumentation 50 %
Business Case 30 %
Pitch-Präsentation 20 %

Zielgruppe der Weiterbildung

Für wen ist dieses Modul gemacht?

  • 👨‍💻 Product Owner | Scrum Master
  • 📋 Projektmanager | Agile Projektmanager
  • 📱 Business Development Manager
  • 📰 Transformation Manager
  • 📈 Business Innovation Manager
  • 🎯 Quereinsteiger, Führungskräfte und Manager

Das Modul M2 „KI-Projektmanagement & Business Innovation“ eignet sich besonders für Berufsbilder, die Projekte, Produkte, Innovationen oder agile Teams steuern. Der Fokus liegt auf KI-Projekten, Business Cases, Scrum/Kanban, Design Thinking, MVP-Entwicklung, Stakeholder-Management und Go-to-Market-Planung.

Dieses Modul richtet sich an Projektmanager:innen, Product Owner und Innovationsverantwortliche, die KI-Projekte von der ersten Idee bis zur erfolgreichen Umsetzung professionell steuern möchten. Die Teilnehmenden lernen, warum KI-Projekte anders funktionieren als klassische Softwareprojekte – experimenteller, datenabhängiger und iterativer – und wie sie agile Methoden, Business Cases, Stakeholder-Management und MVP-Entwicklung gezielt darauf anwenden. Im Mittelpunkt steht der direkte Praxistransfer: Am Ende entsteht ein konkreter Implementierungsplan für ein reales KI-Projekt inklusive Business Case, Projektplanung, Risikoanalyse und Pitch-Präsentation.