Kompetent beraten im Zeitalter Künstlicher Intelligenz – inklusive Prüfungsgebühr
Künstliche Intelligenz verändert Prozesse, Geschäftsmodelle und Entscheidungsstrukturen rasant. Organisationen benötigen daher nicht nur technische Lösungen, sondern kompetente Beratung, die Chancen, Risiken und Grenzen von KI fundiert einordnet.

Die Weiterbildung KI-Advisor*in qualifiziert Sie dazu, Unternehmen, Institutionen und Projekte fachlich fundiert, verantwortungsvoll und praxisnah beim Einsatz von KI zu begleiten.

Ziel des Lehrgangs
Ziel der Maßnahme ist es, den Teilnehmenden ein solides Grundlagenverständnis von KI und Machine Learning zu vermitteln und sie zu befähigen,

• KI-Anwendungen fachlich einzuordnen,
• Chancen und Grenzen realistisch zu bewerten,
• ethische, gesellschaftliche und organisatorische Aspekte zu berücksichtigen,
• als beratende Instanz (KI-Advisor*in) tätig zu sein – ohne operative Umsetzungsverantwortung.

Zielgruppe
Der Lehrgang richtet sich insbesondere an:

• Berater:innen, Coaches und Trainer:innen
• Projekt- und Innovationsverantwortliche
• Führungskräfte und Entscheidende
• Mitarbeitende aus QM, Compliance, Datenschutz oder HR
• Interessierte ohne tiefe Programmierkenntnisse

Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Lehrgangsformat und Ablauf
Der Lehrgang kombiniert LIVE-Online-Unterricht mit flexibel einteilbaren Selbstlernphasen von 50 Unterrichtsstunden.

LIVE-Online-Termine (insgesamt 5)

• Termin 1: Kick-off und Einführung, 13:00–17:00 Uhr
• Termin 2–4: Drei weitere Freitage im Rhythmus von 14 Tagen, jeweils 13:00–17:00 Uhr
  Termin 5: Abschluss und Projektbearbeitung, Freitag, 08:00 Uhr bis max. 18:00 Uhr
  (abhängig von der Teilnehmendenzahl)

Selbstlernphasen
Die restliche Ausbildungszeit wird von den Teilnehmenden zeitlich flexibel gestaltet und dient der Vertiefung der Inhalte sowie der Arbeit am Abschlussprojekt von insgesamt 50 Unterrichtsstunden.

Lernmittel und Prüfung
Sie erhalten zum Lehrgang ein individuelles, akkreditiertes Lernskript mit Inhalts- und Stichwortverzeichnis, das den gesamten Lehrgang inhaltlich vollständig abbildet. Das Skript stellen wir Ihnen im PDF-Format über eine Cloud zur Verfügung. Zusätzlich erhalten Sie das eBook „Künstliche Intelligenz in der Beratung“ ebenfalls als PDF-Datei. Eine Teilnahmebescheinigung stellen wir Ihnen am Ende des Lehrgangs aus.

Die Prüfung am letzten Lehrgangstag wird als LIVE-Online-Prüfung mit MS-Fragen über die akkreditierte Well-Done Zertifizierungsgesellschaft mbh abgenommen und erhalten ein entsprechendes Zertifikat sowie ein Badges-Zertifikat.

Lernplan

Modul 1: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML)
Kickoff-Termin (4,0 Stunden)

Modulziel
Die Teilnehmenden erhalten ein fundiertes, praxisnahes Grundverständnis von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Sie lernen, zentrale Begriffe einzuordnen, gängige Mythen von realistischen Einsatzmöglichkeiten zu unterscheiden und KI im zeitlichen, organisatorischen und strategischen Kontext zu verstehen.

Das Modul bildet die gemeinsame Wissensbasis für den KI-Advisor*in und KI-Manager*in und schafft die Voraussetzung für eine kompetente Beratung (KI-Advisor*in) sowie eine verantwortliche Steuerung und Managemententscheidung (KI-Manager*in).

Inhalte

• Grundbegriffe und Konzepte der Künstlichen Intelligenz
• Abgrenzung von Mythen, Hype und realistischen Einsatzmöglichkeiten
• Historische Entwicklung und zunehmende Bedeutung von KI im zeitlichen Kontext
• Überblick über Machine Learning und dessen Zusammenhang zur KI
• Abgrenzung Machine Learning vs. Deep Learning
• Überblick über zentrale KI-Algorithmen (ohne Programmierung)
• Einordnung von Algorithmen aus Management- und Entscheidungssicht
• Arten des Machine Learning (z. B. überwacht, unüberwacht) und typische Einsatzfelder
• Praxisnahe Beispiele aus unterschiedlichen Anwendungsbereichen

Schwerpunkte und Fokus KI-Advisor*in: Einordnung, Bewertung und Beratung
Zusätzlich bzw. vertieft behandelt werden:

• Verständliche Einordnung und Erklärung von KI-, ML- und Algorithmus-Konzepten
• Abgrenzung von realistischen Einsatzmöglichkeiten gegenüber Hype-Versprechen
• Bewertung typischer KI-Anwendungsfälle aus Beratungs- und Analyseperspektive
• Nutzung praxisnaher Beispiele zur Unterstützung von Beratungs- und Entscheidungsprozessen
• Sensibilisierung für Grenzen, Risiken und Fehlannahmen bei Auftraggebern

Kompetenzziel KI-Advisor*in
Die Teilnehmenden sind in der Lage, grundlegende KI- und ML-Konzepte sachlich korrekt und verständlich zu erläutern, Mythen von realistischen Einsatzmöglichkeiten zu unterscheiden und KI-Anwendungen aus beratender Perspektive fundiert einzuordnen und zu bewerten.

Modul 2: Daten verstehen und ihre Bedeutung für KI
Termin 1/3 (4,0 Stunden)

Modulziel
Die Teilnehmenden verstehen die zentrale Rolle von Daten für KI-Systeme. Sie lernen, warum Datenqualität, Datenherkunft und Datenaufbereitung entscheidend für die Leistungsfähigkeit, Fairness und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen sind.

Inhalte

• Bedeutung von Daten im Kontext von KI und Machine Learning
• Datenquellen und Datensourcing
• Praxisbeispiele für Datenbeschaffung, -analyse und -aufbereitung
• Zusammenhang zwischen Datenqualität, Datenschutz und KI-Leistungsfähigkeit
• Risiken durch mangelhafte Datenbasis
• Grundlagen der Datenanalyse
• Datenqualität und typische Datenprobleme
• Einführung in die Datenaufbereitung anhand praxisnaher Beispiele

Schwerpunktsetzung KI-Advisor*in

• Einordnung der Datenqualität als entscheidender Erfolgsfaktor für KI-Anwendungen
• Bewertung von Datenquellen und Datensituationen im Beratungskontext
• Verständliche Vermittlung datenbezogener Risiken und Grenzen an Nicht-Techniker
• Sensibilisierung für Datenschutz- und Qualitätsfragen bei KI-Projekten
• Nutzung praxisnaher Beispiele zur Unterstützung von Analyse- und Beratungsgesprächen

Kompetenzziel KI-Advisor*in
Die Teilnehmenden können die Bedeutung von Daten für KI-Systeme fundiert einordnen, datenbezogene Chancen und Risiken nachvollziehbar erläutern und Organisationen bei der Bewertung der Eignung vorhandener Daten für KI-Anwendungen beratend unterstützen.

Modul 3: Anwendungsbereiche und Beispiele für KI und Machine Learning
Termin 2/3 (4,0 Stunden)

Modulziel
Die Teilnehmenden erhalten einen praxisorientierten Überblick über typische KI- und ML-Anwendungen und lernen, Einsatzmöglichkeiten realistisch einzuschätzen.

Inhalte

• Überblick über gängige KI-Anwendungsbereiche
• Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
• Identifikation von Geschäftschancen durch KI
• Bewertung von KI-Use-Cases aus Managementsicht
• Aktuelle KI-Trends und zukünftige Entwicklungen
• Einordnung von Computer Vision und NLP als Zukunftstechnologien
• Bilderkennung und Sprachverarbeitung
• Automatisierung und Optimierung von Prozessen
• Einsatz von No-Code-Tools für KI
• Überblick über gängige KI-Softwarelösungen

Schwerpunktsetzung KI-Advisor*in

• Einordnung typischer KI-Anwendungsbereiche und -Trends aus Beratungs- und Analyseperspektive
• Unterstützung bei der Identifikation geeigneter KI-Use-Cases für unterschiedliche Organisationen
• Bewertung von Geschäftschancen und Risiken auf konzeptioneller Ebene
• Realistische Erwartungssteuerung im Hinblick auf Nutzen, Aufwand und Grenzen von KI
• Nutzung von Praxisbeispielen, No-Code-Tools und Softwareübersichten zur Unterstützung von Beratungsgesprächen

Kompetenzziel KI-Advisor*in
Die Teilnehmenden können gängige KI-Anwendungsbereiche, Trends und Technologien verständlich erläutern, potenzielle Geschäftschancen identifizieren und KI-Use-Cases aus beratender Perspektive realistisch bewerten und einordnen.

Modul 4: Chancen, Grenzen und gesellschaftliche Auswirkungen von KI
Termin 3/3 (3,0 Std. + 1,0 Std. Modul5 mit Selbststudium – Besprechung Modul 6)

Modulziel
Die Teilnehmenden entwickeln ein kritisches und verantwortungsbewusstes Verständnis für die Chancen und Grenzen von KI und deren Auswirkungen auf Gesellschaft, Arbeit und Individuen.

Inhalte

• Potenziale von KI für Organisationen und Gesellschaft
• Technische und organisatorische Grenzen von KI
• Ethische Fragestellungen im KI-Kontext
• Verantwortungsvoller KI-Einsatz im operativen Betrieb
• Auswirkungen von KI-Entscheidungen auf Organisation und Mitarbeitende
• Rolle des Managements bei ethischen Fragestellungen
• Auswirkungen auf Arbeit, Privatsphäre und Gesellschaft
• Typische Fehlannahmen und Risiken

Schwerpunktsetzung KI-Advisor*in

• Reflexion ethischer, gesellschaftlicher und sozialer Auswirkungen von KI
• Einordnung von Chancen und Grenzen von KI im Beratungskontext
• Sensibilisierung von Organisationen und Stakeholdern für Risiken, Fehlannahmen und Nebenwirkungen
• Unterstützung bei der Bewertung von verantwortungsvollem KI-Einsatz
• Moderation von Diskussionen zu ethischen Fragestellungen und gesellschaftlichen Auswirkungen

Kompetenzziel KI-Advisor*in
Die Teilnehmenden können die Chancen, Grenzen und ethischen Fragestellungen des KI-Einsatzes reflektiert einordnen, Organisationen für verantwortungsvolle KI sensibilisieren und als beratende Instanz bei der Bewertung von Risiken und Auswirkungen unterstützen.

Modul 5: Rechtliche und normative Anforderungen an KI-Systeme
Termin 3/3 (1,0 Std. mit Selbststudium – Besprechung Modul 6)

Modulziel
Die Teilnehmenden erhalten einen praxisnahen Überblick über rechtliche und normative Anforderungen an KI-Systeme und verstehen deren Bedeutung für Beratung und Management.

Inhalte

• Überblick über rechtliche Rahmenbedingungen für KI
• Grundzüge der KI-Verordnung (KI-VO / EU AI Act)
• Rechtliche Anwendung von KI (nicht nur Anforderungen)
• Schnittstelle KI-Verordnung – Governance – Organisation
• Rollen bei rechtlicher Umsetzung
• Abgrenzung zur Rechtsberatung
• Risikoklassen und deren Bedeutung
• Dokumentations- und Transparenzanforderungen
• Zusammenhang zwischen Recht, Normen und Governance

Schwerpunktsetzung KI-Advisor*in

• Strukturierte Einordnung rechtlicher und normativer Anforderungen im KI-Kontext
• Übersetzung rechtlicher Vorgaben in verständliche Entscheidungs- und Orientierungshilfen
• Unterstützung bei Risiko- und Reifegradanalysen von KI-Anwendungen
• Sensibilisierung für rechtliche Grenzen, Pflichten und Risiken ohne Rechtsberatung
• Rolle als Schnittstelle zwischen Fachbereichen, Management und rechtlicher Expertise

Kompetenzziel KI-Advisor*in
Die Teilnehmenden können rechtliche und normative Rahmenbedingungen für KI strukturiert einordnen, deren Bedeutung für Organisationen verständlich vermitteln und als beratende Instanz bei der Bewertung von Risiken, Pflichten und Handlungsoptionen unterstützen, ohne eine Rechtsberatung zu ersetzen.

Modul 6: KI-Governance, Risikomanagement und Lebenszyklussteuerung
Abschlusstermin (1 Std. Besprechung Selbststudium, + 5,0 Std./10 Std.)

Modulziel
Die Teilnehmenden lernen, KI systematisch zu steuern, Risiken zu erkennen und KI-Systeme über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu begleiten.

Inhalte

• Grundlagen der KI-Governance
• Checkliste zur Einführung von KI im Unternehmen
• Integration von KI-Modellen in bestehende Systeme
• Überwachung, Wartung und Performance-Optimierung
• Umgang mit Modelländerungen und Drift
• Operative Steuerung durch die/den KI-Manager*in
• Identifikation und Bewertung von KI-Risiken
• Bias, Fairness, Transparenz und Robustheit
• Lebenszyklus von KI-Systemen
• Monitoring und kontinuierliche Verbesserung

Schwerpunktsetzung KI-Advisor*in

• Analyse und Bewertung bestehender KI-Governance-Strukturen
• Unterstützung bei der Einschätzung von Risiken, Kontrollmechanismen und Lebenszyklus-Ansätzen
• Reflexion von Bias-, Fairness- und Transparenzaspekten aus externer bzw. beratender Perspektive
• Nutzung der Checkliste zur Einführung von KI als Bewertungs- und Orientierungsinstrument
• Rolle als Sparringspartner für Management und Projektverantwortliche bei Governance- und Risikofragen

Kompetenzziel KI-Advisor*in
Die Teilnehmenden können KI-Governance-, Risiko- und Betriebsstrukturen analysieren, Schwachstellen identifizieren und Organisationen beratend bei der Ausgestaltung von Kontroll-, Monitoring- und Verbesserungsmaßnahmen für KI-Systeme unterstützen.

Modul 7: Abschlussprojekt, Transfer und Rollenklärung
Abschlusstermin (4 Std. von den übrigen 10 Std.)

Modulziel
Die Teilnehmenden wenden das Gelernte praxisnah an, reflektieren ihre jeweilige Rolle und übertragen die Inhalte auf reale Organisationskontexte.

Inhalte

• Umsetzung eines kleinen KI-bezogenen Projekts oder Szenarios
• Projekt mit klarem Management-, Governance- oder Strategie-Fokus
• Ableitung konkreter Maßnahmen
• Bewertung der Ergebnisse aus KI-Manager*in-Perspektive
• Anwendung der gelernten Konzepte
• Reflexion der eigenen Rolle
• Präsentation und Diskussion der Ergebnisse

Schwerpunktsetzung KI-Advisor*in

• Analyse eines KI-bezogenen Szenarios aus Beratungs- und Bewertungsperspektive
• Strukturierte Ableitung von Empfehlungen und Entscheidungsgrundlagen
• Reflexion der eigenen Rolle als KI-Advisor*in im Spannungsfeld zwischen Fachlichkeit und Management
• Adressatengerechte Präsentation von Ergebnissen und Handlungsempfehlungen
• Konstruktive Diskussion und Feedback zu den Ergebnissen anderer Teilnehmender

Kompetenzziel KI-Advisor*in
Die Teilnehmenden können ein KI-bezogenes Projekt oder Szenario analysieren, fundierte Empfehlungen ableiten und die Ergebnisse aus beratender Perspektive adressatengerecht präsentieren sowie ihre Rolle als KI-Advisor*in reflektiert einordnen.

Didaktisches Konzept

• LIVE-Online-Impulse mit Austausch
• Praxisnahe Beispiele statt Programmierung
• Selbstlernphasen mit klarer Struktur
• Projektorientiertes Lernen
• Fokus auf Beratungskompetenz, nicht auf Entwicklung

Abschluss
Nach erfolgreicher Teilnahme und Präsentation des Abschlussprojekts erhalten die Teilnehmenden einen Teilnahmebescheinigung und ein Zertifikat „KI-Advisor*in“ einer akkreditierten Zertifizierungsstelle.