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Qualifizierung in Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI)

Facility Management: AI » Strategie » Qualifizierung KI

Möglichkeiten der Qualifizierung in Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI)

Möglichkeiten der Qualifizierung in Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den vergangenen Jahren zu einem der wichtigsten Zukunftsfelder entwickelt. Unternehmen aller Branchen – vom produzierenden Gewerbe über die Automobilindustrie bis hin zu Finanzdienstleistern und dem Gesundheitswesen – setzen zunehmend auf KI-gestützte Lösungen, um Prozesse zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Auch für Mitarbeitende bietet der KI-Bereich attraktive Perspektiven: vom Einstieg in neue Berufsprofile über Karriereentwicklungen in spezialisierten Rollen bis hin zu ganz neuen Geschäftsmodellen.

Die Qualifizierungsmöglichkeiten im Bereich Künstliche Intelligenz sind äußerst vielfältig. Von akademischen Studiengängen über IHK-Zertifikate und berufsbegleitende Weiterbildungen bis hin zu Inhouse-Schulungen und Online-Kursen bieten sich für unterschiedliche Zielgruppen und Kenntnisse passende Optionen. Für Unternehmen ist die systematische Förderung von KI-Kompetenz ein entscheidender Faktor, um Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft zu sichern. Für die Mitarbeitenden ergeben sich attraktive Karrierechancen und Entwicklungsmöglichkeiten in einem Zukunftsfeld, das branchenübergreifend an Bedeutung gewinnt. Entscheidend ist jedoch, bei der Auswahl einer Qualifizierung den konkreten Bedarf und den gewünschten Anwendungsbereich klar zu definieren, auf Qualität und Praxisnähe zu achten und die Weiterbildung als fortlaufenden Prozess zu verstehen.

Akademische Abschlüsse im Bereich KI

Beispielhafte Studienfächer:

  • Informatik (mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz oder Data Science)

  • Mathematik/Informatik mit Schwerpunkt Data Analytics

  • Wirtschaftsinformatik mit KI-Modulen

Befähigungen und Inhalte:

  • Vermittlung solider Grundlagen in Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen

  • Einführung in maschinelles Lernen (z. B. überwachte und unüberwachte Lernverfahren)

  • Grundlagen der Statistik und linearen Algebra (wichtig für KI)

  • Erstes Verständnis von Big Data und Cloud Computing

Berechtigungen und Perspektiven:

  • Erwerb eines international anerkannten akademischen Grades (B. Sc. oder B. Eng.)

  • Zugangsberechtigung zu weiterführenden Masterstudiengängen

  • Qualifizierung für Junior-Positionen in Unternehmen als Entwickler, Data Analyst oder KI-Spezialist

Aufwand und Wert:

  • Regelstudienzeit in der Regel 6 bis 7 Semester

  • Hoher zeitlicher Aufwand durch Vollzeitstudium

  • Für Unternehmen: Zugang zu qualifiziertem Nachwuchs mit fundiertem Basiswissen

  • Für Studierende: solider Grundstein für eine Karriere in KI

Beispielhafte Studienfächer:

  • Künstliche Intelligenz

  • Data Science

  • Computational Intelligence

  • Intelligente Systeme / Robotics

Befähigungen und Inhalte:

  • Vertiefte Kenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzen

  • Fokussierung auf spezialisierte Bereiche wie Natural Language Processing (NLP) oder Computer Vision

  • Praktische Forschungserfahrungen und Projektarbeiten

  • Häufig Kooperationen mit Unternehmen für praxisbezogene Projekte oder Forschungsarbeiten

Berechtigungen und Perspektiven:

  • Erwerb eines Master of Science (M. Sc.) oder Master of Engineering (M. Eng.)

  • Zugang zur Promotion (Dr.-Titel) und wissenschaftlichen Laufbahn

  • Qualifizierung für Führungspositionen oder spezialisierte Rollen wie KI-Architekt oder KI-Projektleiter

Aufwand und Wert:

  • Regelstudienzeit meist 3 bis 4 Semester

  • Erfordert bereits einen abgeschlossenen ersten Hochschulabschluss (Bachelor)

  • Für Unternehmen: Zugriff auf hochspezialisierte Fachkräfte und Innovationstreiber

  • Für Studierende: Hohe Anerkennung im Markt, bessere Gehalts- und Karriereaussichten

Duale Studiengänge und IHK-Abschlüsse

  • Duales Studium Informatik mit Schwerpunkt KI

  • Ausbildungsberuf „Fachinformatiker/-in für Anwendungsentwicklung“ mit Zusatzqualifikationen im Bereich KI (z. B. IHK-Zusatzmodule)

Befähigungen und Inhalte:

  • Kombination aus Praxisphasen im Unternehmen und Theoriephasen an der Hochschule bzw. Berufsschule

  • Vermittlung von Grundlagen in Softwareentwicklung, Datenbanken, Statistik und KI-Methoden

  • Praxisnahes Lernen am konkreten Unternehmensprojekt

Berechtigungen und Perspektiven:

  • Abgeschlossene Berufsausbildung und ggf. Bachelorabschluss

  • Gute Einstiegsmöglichkeiten in die Industrie, da Unternehmen speziell für eigene Bedarfe ausbilden

  • Breites Netzwerken in der Praxis

Aufwand und Wert:

  • Dauer je nach Modell: 3 bis 4 Jahre

  • Für Unternehmen: maßgeschneiderte Fachkräfte, die bereits mit internen Prozessen vertraut sind

  • Für Auszubildende bzw. Studierende: finanzielle Sicherheit (Ausbildungsvergütung), enge Praxisanbindung

Weiterbildungen über Kammern und Verbände

  • IHK-Zertifikatslehrgänge zu KI-Grundlagen

  • Seminare der Handwerkskammern zum Thema Automatisierung/Robotik

  • Spezielle Schulungsangebote von Branchenverbänden (z. B. Bitkom)

Befähigungen und Inhalte:

  • Vermittlung von Grund- bis Fortgeschrittenenwissen, je nach Angebot

  • Einführung in Machine Learning, einfache Datenanalyse und Fallbeispiele aus der Praxis

  • Aufbau eines grundlegenden Verständnisses für KI-Projekte

Berechtigungen und Perspektiven:

  • Offizielle Zertifikate (z. B. „KI-Manager (IHK)“)

  • Nachweis einer zusätzlichen Qualifikation gegenüber dem Arbeitgeber

  • Verbesserte Chancen bei internen Bewerbungen auf entsprechende Positionen

Aufwand und Wert:

  • Lehrgangsdauer variiert von wenigen Tagen bis zu mehreren Monaten (berufsbegleitend)

  • Kosten tragen entweder Unternehmen oder Teilnehmende selbst (teils Fördermöglichkeiten)

  • Direkter Praxisbezug stärkt den Anwendungsbezug im Unternehmen

Angebote von Forschungsinstituten und Hochschulen

  • Fraunhofer-Zertifikatsprogramme im Bereich Data Science und KI

  • Zertifikatskurse von Universitäten (z. B. TUM, RWTH, FernUniversität Hagen)

Befähigungen und Inhalte:

  • Vermittlung spezifischer Themen wie Deep-Learning-Frameworks, Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung

  • Oft Kombination von Online-Lernmaterialien und Präsenzworkshops

  • Teilnahme an Praxisprojekten oder Fallstudien

Berechtigungen und Perspektiven:

  • Offizielles Zertifikat einer renommierten Einrichtung (Fraunhofer, Hochschulen)

  • Stärkung der fachlichen Reputation

  • Möglichkeit, erworbenes Wissen direkt in Projekten anzuwenden

Aufwand und Wert:

  • Dauer: einige Wochen bis mehrere Monate (berufsbegleitend)

  • Kosten im mittleren bis höheren Segment (oft mehrere tausend Euro)

  • Hohe Anerkennung durch den Träger (Forschungs- oder Hochschule)

Private Anbieter und Online-Plattformen

  • Coursera, edX, Udacity, Codecademy

  • OpenHPI (Hasso-Plattner-Institut) mit speziellen KI-Kursen

Befähigungen und Inhalte:

  • Große Bandbreite vom Einsteigerkurs bis zum Expertenprogramm

  • Kurse in den Bereichen Data Science, Python-Programmierung, Deep Learning, NLP, usw.

  • Häufig praxisorientiert mit Programmier-Assignments

Berechtigungen und Perspektiven:

  • Zertifikate, häufig ohne staatliche Anerkennung, aber mit breiter Bekanntheit bei Tech-Unternehmen

  • Starke Fokussierung auf tatsächliche Fähigkeiten (Hands-on Skills)

  • Flexibles, selbstbestimmtes Lernen

Aufwand und Wert:

  • Dauer: wenige Wochen bis hin zu mehrmonatigen Nanodegrees (z. B. Udacity)

  • Kosten: Spannbreite von kostenlosen Angeboten bis zu mehreren tausend Euro

  • Mehrwert: Schnelle Spezialisierung in konkreten KI-Technologien, sehr hohe Flexibilität

Befähigungen und Inhalte:

  • Schulungen vor Ort im Unternehmen, zugeschnitten auf spezielle Anforderungen

  • Einführung in firmenspezifische Prozesse, Tools und Dateninfrastrukturen

  • Mentoring durch erfahrene KI-Experten im Unternehmen oder externe Coaches

Schulungen vor Ort im Unternehmen, zugeschnitten auf spezielle Anforderungen

  • Keine offizielle Zertifizierung, jedoch hoher interner Stellenwert

  • Beschäftigte bauen projektspezifisches KI-Wissen auf und können dieses direkt umsetzen

  • Förderung von Innovationen und Prozessverbesserungen im eigenen Betrieb

Aufwand und Wert:

  • Dauer: abhängig vom Projektumfang; kann von einzelnen Workshops bis zu mehrjährigen Förderprogrammen reichen

  • Kosten werden in der Regel vom Unternehmen getragen

  • Hoher Praxisbezug und unmittelbare Wertschöpfung für das Unternehmen

Akademische Grade (Bachelor, Master, ggf. Promotion):

  • Schaffen formale, international anerkannte Titel

  • Ermöglichen Einstieg in Forschung und Lehre

  • Qualifizieren für spezialisierte Positionen

IHK-/HWK-Abschlüsse und Zertifikate:

  • Schaffen ein solides Fundament in Theorie und Praxis

  • Ermöglichen eine berufliche Weiterentwicklung und Spezialisierung

  • Anerkennung vor allem auf dem deutschen Arbeitsmarkt

Zertifikate von Hochschulen und Forschungsinstituten:

  • Hoher Praxis- und Forschungsbezug

  • Steigert Marktwert und Glaubwürdigkeit

  • Flexibel in der Gestaltung (berufsbegleitend)

Online-Kurse und private Zertifikate:

  • Fokus auf praktische Fähigkeiten

  • Nicht immer staatlich anerkannt, aber sehr gefragt in der Tech-Branche

  • Niedrige Einstiegshürden, hohe Flexibilität

Inhouse-Schulungen:

  • Spezifisch auf Unternehmensbedarf zugeschnitten

  • Keine formale Anerkennung, aber direkter Mehrwert für Betriebe

  • Förderung interner Innovation und Kompetenzaufbau

Aufwand und Nutzen für Unternehmen und Mitarbeitende

  • Zeitlicher Aufwand: Reicht von kurzen Workshops (einige Stunden bis Tage) bis hin zu mehrjährigen Studiengängen.

  • Finanzieller Aufwand: Von kostenlosen Online-Kursen bis hin zu mehreren Tausend Euro für Zertifikatsprogramme oder Hochschulgebühren.

  • Nutzen für Unternehmen: Nutzen für Unternehmen:

  • Innovations- und Wettbewerbsvorteile

  • Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen

  • Steigerung der Attraktivität als Arbeitgeber (Employer Branding)

  • Nutzen für Mitarbeitende: Erweiterung der Qualifikationen und beruflichen Perspektiven

  • Bessere Karrierechancen und höhere Gehaltsaussichten

  • Möglichkeit, aktiv an zukunftsweisenden Projekten mitzuwirken

Akkreditierung und Qualität

  • Achten Sie bei Zertifikatslehrgängen auf die Seriosität des Anbieters (z. B. staatlich anerkannte Hochschulen, IHK, Fraunhofer-Institute).

  • Bei Online-Kursen die Bewertungen und Referenzen der Plattform prüfen.

Achten Sie bei Zertifikatslehrgängen auf die Seriosität des Anbieters (z. B. staatlich anerkannte Hochschulen, IHK, Fraunhofer-Institute).

  • Welche Vorkenntnisse sind vorhanden? Einsteiger benötigen oft Grundlagenkurse, während Fortgeschrittene sich auf Deep-Learning- oder NLP-Spezialisierungen konzentrieren können.

Unternehmensstrategie

  • Qualifizierungen sollten zu den Zielen und Herausforderungen des Unternehmens passen. Reine Grundlagenkurse sind nützlich, aber oft braucht es gezielte Schulungen für konkrete Projekte.

Praxisbezug

  • Suchen Sie nach Angeboten mit Projekt- und Praxisanteil, um den Transfer in den Unternehmensalltag zu erleichtern.

Suchen Sie nach Angeboten mit Projekt- und Praxisanteil, um den Transfer in den Unternehmensalltag zu erleichtern.

  • KI-Projekte unterliegen Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO). In entsprechenden Schulungen sollte auch auf Themen wie Data Governance, Ethik, Bias und Fairness eingegangen werden.

Lebenslanges Lernen

  • Die KI-Welt entwickelt sich rasant. Fortlaufende Weiterbildung ist unabdingbar, um am Puls der Zeit zu bleiben.