Informationen zur Weiterbildung
- Titel: KI-Leadership für technische Transformation: Strategie, Infrastruktur & Change
- Module: KI-Strategie & Change Management (M1) + KI-Projektmanagement & Business Innovation (M2) + KI-Infrastruktur & MLOps (T2)
- Seminarart: Weiterbildung │ Vollzeitseminar
- Förderung: Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig (Bildungsgutschein).
- Maßnahme-Nummer: beantragt
- Dauer: 132 Unterrichtstage │ ca. 6,5 Monate │ 3 Module
- Unterrichtszeiten: Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr
- Art: Online live – virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)
- Zertifikat: KHMI-Zertifikat │ Zertifizierte:r KI-Transformation & Operations Lead
- ECTS-Vergabe: Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt
Berufsbild & Perspektive
Ihr neues Berufsbild
Sie verantworten Transformationen mit Künstlicher Intelligenz von der strategischen Konzeption bis in den laufenden Betrieb. Sie entwickeln Roadmaps, führen die Projekte, die daraus entstehen, und stellen sicher, dass die zugrundeliegende Infrastruktur produktionsstabil läuft. Strategie ohne Delivery bleibt Papier. Delivery ohne Betrieb verliert sich im Piloten. Diese Kombination verbindet alle drei Ebenen – und schafft damit ein Verantwortungsprofil, das KI-Transformationen umfassend gestaltet.
Als zertifizierte:r KI-Transformation & Operations Lead sind Sie genau diese Person.
Was Sie beruflich tun
Sie steuern KI-Transformationen auf strategischer, operativer und technisch-infrastruktureller Ebene – in Unternehmen, Beratungsumfeldern oder als interne Transformationsverantwortliche:r. Ihre Tätigkeiten umfassen:
- Entwicklung unternehmensweiter KI-Strategien, Roadmaps und Governance-Strukturen
- Steuerung von Change-Management-Prozessen, Upskilling-Programmen und kultureller Transformation
- Führung von KI-Projekten von der Initiierung bis zur Übergabe in den Betrieb
- Aufbau und Betrieb skalierbarer MLOps-Plattformen für Training, Deployment und Monitoring
- Business Case, KPI-Systeme und Portfoliosteuerung für mehrere parallele KI-Initiativen
- Governance, Security und Compliance für produktive KI-Systeme im Regelbetrieb
- Kommunikation von Strategie, Fortschritt und Betriebsstatus gegenüber Vorstand und Stakeholdern
Typische Positionen: KI-Transformation & Operations-Lead, Chief AI Officer (CAO), AI Program Director, Head of AI Strategy & Operations, KI-Transformationsleiter:in.
Warum sich diese Weiterbildung lohnt
KI-Transformationen scheitern häufig in der Lücke zwischen Strategie, Projektdurchführung und produktivem Betrieb. Wer alle drei Ebenen beherrscht, übernimmt eine Führungsrolle mit maximalem Wirkungsradius – und schließt strukturelle Lücken, die in den meisten Organisationen noch offen sind.
Was Sie lernen
Die Weiterbildung umfasst drei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.
Modul M1 – KI-Strategie & Change Management: Sie entwickeln KI-Strategien, Roadmaps und Business Cases, bewerten KI-Readiness und priorisieren Use Cases. Sie steuern Change-Management-Prozesse, gestalten Governance-Strukturen und ordnen regulatorische Anforderungen wie den EU AI Act und die DSGVO in den Unternehmenskontext ein.
Projektarbeit M1 – KI-Strategie, Roadmap & Change-Management-Konzept: Sie entwickeln eine vollständige KI-Strategie für ein reales oder realistisches Unternehmensumfeld – mit Readiness-Analyse, Use-Case-Portfolio, Roadmap, Business Case und Change-Management-Konzept.
Modul M2 – KI-Projektmanagement & Business Innovation: Sie führen KI-Projekte methodisch sicher: von Initiierung, Scoping und Business Case über agile Methoden, Stakeholder-Management und KPI-Systeme bis zu MVP-Entwicklung, Produktstrategie, Go-to-Market und Continuous Improvement.
Projektarbeit M2 – KI-Projektplan: Business Case, Stakeholder-Konzept & Implementierungsplan: Sie erarbeiten einen vollständigen KI-Projektplan — mit Business Case, Stakeholder-Konzept, Risikoanalyse, Implementierungsplan und Pitch-Präsentation.
Modul T2 – KI-Infrastruktur & MLOps: Sie bauen End-to-End-MLOps-Pipelines: Experiment-Tracking mit MLflow, Datenversionierung mit DVC, CI/CD für ML, Kubeflow- und Airflow-Pipelines, Feature Stores mit Feast, Cloud-Deployment auf AWS/Azure/GCP, Kubernetes-Cluster-Management, Monitoring, Security und Compliance.
Projektarbeit T2 – Produktionsreife MLOps-Pipeline: Daten, Training, Deployment & Monitoring: Sie bauen eine vollständige, produktionsreife MLOps-Pipeline – von der automatisierten Datenpipeline über CI/CD-Integration und Cloud-Deployment bis zu Monitoring und Alerting.
Seminarinhalte & Module der Weiterbildung
M1 · KI-Strategie & Change Management
- KI-Grundlagen, Strategie & Roadmap
- Strategische Standortbestimmung & KI-Potenzialanalyse
- Entwicklung einer KI-Roadmap & Reifegradmodelle
- Zielbilder & strategische Verankerung
- Change Management & Transformation
- Change-Management-Methoden & Organisationsentwicklung
- Upskilling, Kommunikation & Akzeptanz
- Führung in Transformationsprozessen
- Governance, Ethik & Regulatorik
- KI-Governance & Verantwortungsstrukturen
- Ethische Prinzipien & Responsible AI
- EU AI Act, DSGVO & Risikomanagement
- Beispiel-Projektarbeit: KI-Strategie, Roadmap & Change-Management-Konzept
- 396 Unterrichtseinheiten (UE) insgesamt
M2 · KI-Projektmanagement & Business Innovation
- KI-Projektmethodik & Initiierung
- Besonderheiten von KI-Projekten & Projektphasen
- Agile Methoden & Teamrollen
- Projektinitiierung & Scoping
- Business Case, Steuerung & Stakeholder
- Business-Case-Entwicklung & ROI
- KPIs & Projektsteuerung
- Stakeholder- & Risikomanagement
- Produktentwicklung & Business Innovation
- Design Thinking, MVP & User Experience
- Produktstrategien & Go-to-Market
- Geschäftsmodellinnovation & Skalierung
- Beispiel-Projektarbeit: KI-Projektplan, Business Case & Implementierungsplan
- 396 Unterrichtseinheiten (UE) insgesamt
T2 · KI-Infrastruktur & MLOps
- MLOps-Grundlagen & Versionierung
- MLOps-Prinzipien, Architektur & Container-Grundlagen
- Experiment Tracking (MLflow) & Model Registry
- Data Versioning (DVC), Git & Reproduzierbarkeit
- Pipelines, Orchestrierung & Feature Engineering
- CI/CD für ML, Kubeflow Pipelines & Airflow
- Feature Stores (Feast) & Datenaufbereitung als Pipeline
- Testing in ML-Pipelines & End-to-End-Automatisierung
- Cloud, Deployment & Betrieb
- Cloud Deployment (AWS/Azure/GCP), Kubernetes & Skalierung
- Deployment-Strategien, GPU-Compute & Kostenoptimierung
- Monitoring, Data Drift, Security & Compliance
- Beispiel-Projektarbeit: MLOps-Pipeline: Versionierung, Deployment & Monitoring
- 396 Unterrichtseinheiten (UE) insgesamt
Unterricht und Projektphasen: 1.188 UE │ Zusätzlicher Workload Selbststudium (für ECTS-Vergabe): Literaturarbeit, Recherche und Ausarbeitung des Abschlussprojekts gemäß individueller Abstimmung.
Unterrichtsform der Weiterbildung
Das Seminar wird im Format „Online Live – Virtuelles Klassenzimmer“ durchgeführt. Der Unterricht findet synchron per Videokonferenz (Microsoft Teams) statt – mit Live-Präsenz, ohne Aufzeichnung. Vor Seminarbeginn wird Ihre technische Ausstattung gemeinsam in einer Testsitzung per Telefon und Teams geprüft. Wir bereiten Sie auf diese Unterrichtsform vor und unterstützen Sie bei Bedarf. Die erforderliche Software wird Ihnen von uns zur Verfügung gestellt.
Lehrgangsvoraussetzungen
Ein Interesse an den Themen und Inhalten sowie eine längere berufliche Erfahrung, Ausbildung oder ein Studium sind gute Voraussetzungen für die Teilnahme an dieser geförderten Weiterbildung. Das Seminar ist eine gewinnbringende Investition zur Entwicklung und Vertiefung Ihres Know-hows auf Basis Ihrer beruflichen Vorbildung. Vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre Ziele und Wünsche mit unserem Angebot abzustimmen.
Hochschulniveau ohne Umwege – der ECTS-Vorteil
KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurden – und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.