Weiterbildung Mai – Juli 2026 TÜV Rheinland

KI-Manager
mit Projekt

Zertifizierte Weiterbildung zum verantwortlichen KI-Einsatz im Unternehmen

Künstliche Intelligenz verändert, wie Unternehmen arbeiten – nicht irgendwann, sondern jetzt. Diese Weiterbildung beim TÜV Rheinland vermittelt das Wissen, um KI strukturiert einzuführen, rechtssicher zu betreiben und den konkreten Nutzen im Alltag messbar zu machen.

Mai bis Juli 2026

Vollständige Weiterbildung inkl. Praxisprojekt

TÜV Rheinland · EU AI Act · DSGVO-konform

Lehrplan

Alle Kursinhalte im Überblick

Die Weiterbildung deckt den gesamten KI-Lebenszyklus im Unternehmenskontext ab – von den technischen Grundlagen über rechtliche Anforderungen bis zur eigenständigen Projektumsetzung.

Modul 01

KI-Grundlagen & Technologieüberblick

Was ist Künstliche Intelligenz – und was nicht
Machine Learning, Deep Learning, Generative KI
Large Language Models (LLMs) verstehen
KI-Technologien in der Praxis einordnen

Modul 02

KI-Strategie & Business Case

KI-Potenziale im eigenen Unternehmen identifizieren
Business Cases entwickeln und bewerten
Make-or-Buy: Eigenentwicklung vs. Zukauf
ROI-Messung und Erfolgskennzahlen

Modul 03

EU AI Act – Regulierung & Pflichten

Aufbau und Risikoklassen des EU AI Act
Verbotene, hochriskante und minimale Anwendungen
Dokumentations- und Transparenzpflichten
Auswirkungen auf KMU ab 2026

Modul 04

DSGVO & Datenschutz im KI-Kontext

Personenbezogene Daten und KI-Training
Auftragsverarbeitung, AVV und Drittlandtransfer
Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA)
Praktische Datenschutzarchitektur für KI-Systeme

Modul 05

KI-Governance & Risikomanagement

KI-Governance-Strukturen aufbauen
Risikoklassifizierung und Risikomatrix
Verantwortlichkeiten und Haftungsfragen
Audit-Trails und Nachvollziehbarkeit

Modul 06

KI-Ethik & verantwortungsvoller Einsatz

Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit
Bias-Erkennung und -Vermeidung
Ethische Leitlinien für den Unternehmenseinsatz
Menschliche Kontrolle über KI-Entscheidungen

Modul 07

KI-Projektmanagement & Implementierung

KI-Projekte strukturieren und steuern
Agile Methoden im KI-Kontext
Vendor-Management und Tool-Auswahl
Pilotprojekte planen und auswerten

Modul 08

Change Management & KI-Adoption

Teams auf KI-Einführung vorbereiten
Widerstände erkennen und abbauen
Schulungskonzepte entwickeln
KI-Kultur im Unternehmen verankern

Modul 09

KI-Tools & Anwendungen in der Praxis

Marktüberblick: Aktuelle KI-Plattformen und Tools
Prompt Engineering für Geschäftsanwendungen
Automatisierung mit KI-Agenten
Evaluierung und Qualitätssicherung von KI-Outputs

Modul 10

Praxisprojekt: KI im eigenen Unternehmen

Eigenes KI-Projekt definieren und umsetzen
Anforderungsanalyse und Lösungsdesign
Projektdokumentation und Ergebnissicherung
Abschlusspräsentation und Zertifizierung

Aufgabenbild

Was ein KI-Manager im Unternehmen leistet

Ein KI-Manager ist keine IT-Rolle. Er ist die Schnittstelle zwischen Strategie, Technik, Recht und Menschen – und sorgt dafür, dass KI nicht nur eingeführt, sondern tatsächlich genutzt wird.

KI-Potenziale identifizieren

Analysiert Prozesse auf Automatisierungspotenzial, bewertet wirtschaftlichen Nutzen und entwickelt priorisierte KI-Roadmaps – abgestimmt auf Unternehmensziele.

KI-Projekte steuern

Koordiniert Piloten und Rollouts, wählt geeignete Tools aus, steuert externe Dienstleister und sorgt für messbare Ergebnisse – von der Idee bis zur Übergabe.

Compliance sicherstellen

Überwacht die Einhaltung von EU AI Act und DSGVO, koordiniert Datenschutzbeauftragte und Rechtsabteilung und stellt Dokumentation und Audit-Fähigkeit sicher.

Teams befähigen

Entwickelt Schulungskonzepte, begleitet KI-Adoption in Fachabteilungen und schafft eine Unternehmenskultur, in der KI als Werkzeug und nicht als Bedrohung verstanden wird.

Governance aufbauen

Etabliert Richtlinien, Freigabeprozesse und Kontrollmechanismen für KI-Systeme. Definiert, wer was genehmigt – und legt fest, was niemals automatisiert werden darf.

Erfolg messen & berichten

Definiert KPIs für KI-Initiativen, erstellt regelmäßige Berichte für Geschäftsführung und Stakeholder und sorgt dafür, dass der Wert von KI-Investitionen sichtbar bleibt.

Einordnung

Der KI-Manager ist keine neue Stelle, die Unternehmen einfach besetzen. Es ist eine Querschnittsfunktion, die in bestehende Rollen integriert werden kann – vom Geschäftsführer über den IT-Leiter bis zum Projektmanager. Entscheidend ist nicht der Titel, sondern die Kombination aus strategischem Denken, rechtlichem Verständnis und operativer Umsetzungsstärke.

Marktentwicklung

Warum diese Rolle jetzt wichtiger wird

Drei parallele Entwicklungen machen strukturierte KI-Kompetenz im Unternehmen nicht optional, sondern notwendig.

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EU AI Act – Neue Rechtspflichten ab 2026

Der EU AI Act ist in Kraft – und seine vollständige Anwendung betrifft ab 2026 alle Unternehmen, die KI einsetzen oder entwickeln. Hochriskante Systeme erfordern Dokumentation, Registrierung und laufende Überwachung. Wer keine klare Verantwortlichkeit hat, haftet ungeklärt.

Regulierung

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DSGVO trifft auf generative KI

Chatbots, automatisierte E-Mails, KI-gestützte Bewerbungsfilter – sobald personenbezogene Daten im Spiel sind, gelten DSGVO-Pflichten. Viele KI-Tools sind nicht DSGVO-konform einsetzbar ohne vorherigen Prüfprozess. Das erfordert jemanden, der beides versteht: KI-Einsatz und Datenschutzrecht.

Datenschutz

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KI-Adoption wächst schneller als Kompetenz

Teams nutzen KI-Tools bereits – oft ohne Freigabe, Dokumentation oder Risikoabwägung. Unternehmen, die das nicht steuern, verlieren Kontrolle über Qualität, Compliance und Haftung. Eine strukturierte KI-Governance ist kein Bürokratieaufwand, sondern Risikomanagement.

Unternehmensrisiko

Fazit

KI-Kompetenz wird zur Kernkompetenz. Nicht in zehn Jahren – jetzt. Unternehmen, die KI strukturiert einführen und jemanden haben, der Strategie, Technik und Recht verbindet, werden schneller, sicherer und günstiger automatisieren als Wettbewerber, die auf Ad-hoc-Einsatz setzen.

Persönliche Ausrichtung

Mein Fokus

Diese vier Themensäulen bilden den praktischen Kern meines KI-Engagements – in der Weiterbildung und darüber hinaus.

Praktische KI-Anwendung in KMU

KI-Tools müssen im echten Arbeitsalltag funktionieren – nicht im Labortest. Mein Fokus liegt auf Anwendungen, die kleinen und mittleren Unternehmen sofort messbaren Nutzen bringen: weniger Routinearbeit, schnellere Prozesse, bessere Entscheidungsgrundlagen. Ohne IT-Abteilung im Rücken.

KMU Sofort umsetzbar ROI-fokussiert

Prozessautomatisierung

Wiederkehrende Aufgaben sind der erste und lohnendste Einsatzbereich für KI. E-Mail-Vorsortierung, Dokumentenverarbeitung, Reporting, CRM-Pflege – Prozesse, die täglich Zeit kosten und fehlerfrei automatisierbar sind. Der Hebel liegt nicht in Einzellösungen, sondern in verbundenen Abläufen.

Automatisierung KI-Agenten Workflow-Design

Compliance & rechtssicherer Einsatz

KI nutzen und dabei DSGVO und EU AI Act einhalten – das ist kein Widerspruch, aber es braucht Klarheit. Welche Tools sind datenschutzkonform? Was fällt unter welche Risikoklasse? Wo beginnt Dokumentationspflicht? Diese Fragen konkret beantworten zu können, ist der Unterschied zwischen kontrolliertem und unkontrolliertem KI-Einsatz.

EU AI Act DSGVO Governance

Projektumsetzung mit messbaren Ergebnissen

KI-Vorhaben scheitern selten an der Technologie – sie scheitern an fehlender Struktur, unklaren Zielen und mangelnder Adoption. Mein Fokus liegt auf dem praktischen Durchführen: Ziel definieren, Pilot starten, messen, skalieren. Keine Konzepte, die in Schubladen landen.

Projektmanagement Change Management Messbare KPIs