KI-Pass – sechsmonatige Qualifizierung mit Vertiefungspraxis

KI-Anwendungsentwicklung

Für angehende KI-Anwendungsentwicklerinnen und -entwickler sowie Fachkräfte, die belastbare KI-Prototypen und Integrationen bauen möchten. Grundkenntnisse in Programmierung und Datenverarbeitung werden vor Beginn dieses Tracks geprüft; ein vorgeschalteter Aufbauplan ist möglich.

• Einen Anwendungsfall in überprüfbare technische Anforderungen und eine begründete KI-Architektur übersetzen.
• Daten und Schnittstellen kontrolliert in einen KI-Prototyp einbinden.
• Ein Testset aufbauen und Modell- oder Promptvarianten anhand nachvollziehbarer Kriterien vergleichen.
• Fehler, Sicherheitsgrenzen und Unsicherheit erkennen und durch geeignete technische oder organisatorische Maßnahmen behandeln.
• Den Entwicklungsstand reproduzierbar dokumentieren und eine begründete Empfehlung zur weiteren Nutzung abgeben.

Das Curriculum

• Anforderungen und Architektur: Problem, Nutzende, Datenfluss, Schnittstellen, Modellwahl, Freigabegrenzen und technische Akzeptanzkriterien.
• KI-Funktionen integrieren: API-Nutzung, strukturierte Ein- und Ausgaben, Retrieval-Augmented Generation, Werkzeugaufrufe und Fehlerbehandlung in einem kontrollierten Prototyp.
• Qualität systematisch prüfen: Testdatensätze, nachvollziehbare Bewertungsregeln, falsche Antworten, Ausreißer, Angriffe auf Eingaben sowie Kosten- und Laufzeitbetrachtung.
• Überführung vorbereiten: Versionierung, Konfiguration, Protokollierung, Dokumentation, manuelle Rückfallebene und Grenzen einer produktiven Freigabe.

Vertiefungsprojekt

Ein nachvollziehbar getesteter KI-Assistent für einen begrenzten Anwendungsfall, etwa das Auffinden und Zusammenfassen freigegebener Wissensdokumente. Der Prototyp muss Quellen anzeigen, Unsicherheit behandeln und definierte Grenzen einhalten. Eine Produktivsetzung gehört nur bei ausdrücklicher gesonderter Freigabe zum Praxisauftrag.

• Anforderungs- und Architekturpaket mit Datenfluss, Schnittstellen und Akzeptanzkriterien.
• Reproduzierbarer Prototyp einschließlich Versionen, Konfiguration, Testfällen und dokumentierten Ergebnissen.
• Übergabe- und Betriebsentwurf mit Risiken, Nutzungslimits, Monitoring und menschlicher Rückfallebene.

KI-Projektleitung

Für Projektleitungen und Fachverantwortliche, die KI-Vorhaben von der Aufgabenklärung bis zu einer fundierten Entscheidung über Pilotierung und Einführung führen möchten.

• Einen KI-Projektauftrag mit überprüfbaren Zielen, Grenzen und Nutzenannahmen formulieren.
• Abhängigkeiten zwischen Daten, Technik, Menschen und Organisation in einen umsetzbaren Plan überführen.
• Risiken und offene Entscheidungen transparent steuern und an die zuständigen Rollen adressieren.
• Pilotergebnisse anhand vorher vereinbarter Akzeptanzkriterien beurteilen.
• Eine nachvollziehbare Empfehlung zu Einführung, Nachbesserung oder Beendigung des Vorhabens vertreten.

Das Curriculum

• Projektauftrag und Nutzenhypothese: Stakeholder, Problemverständnis, Ausgangswerte, erreichbare Ergebnisse, Abgrenzung und Erfolgskriterien.
• Lieferfähigkeit und Steuerung: Arbeitsstruktur, Ressourcen, Datenabhängigkeiten, Beschaffung, Budgetannahmen und Entscheidungszeitpunkte.
• Pilotierung und Akzeptanz: Testkonzept, Nutzerfeedback, betriebliche Auswirkungen, Qualitätskriterien und Umgang mit Zielkonflikten.
• Einführung und Übergabe: Veränderung, Qualifizierung, Verantwortlichkeiten, Entscheidungsunterlagen und planbare Nachverfolgung des Nutzens.

Vertiefungsprojekt

Planung und begleitete Steuerung eines begrenzten KI-Pilotprojekts, beispielsweise eines internen Wissensassistenten oder einer unterstützten Dokumentenbearbeitung. Bewertet wird eine tragfähige Projektentscheidung, auch wenn das fachlich richtige Ergebnis gegen eine Einführung spricht.

• Projektauftrag mit messbaren Zielen, Nutzenannahmen, Stakeholdern und abgegrenztem Leistungsumfang.
• Pilot- und Steuerungspaket mit Ablaufplan, Ressourcenannahmen, Risiken, Entscheidungspunkten und Testkonzept.
• Entscheidungsvorlage auf Basis der Pilotbefunde einschließlich Einführungs- oder Abbruchbegründung und Übergabeplan.

KI-Management & Prozessgestaltung

Für Prozessverantwortliche, Organisationsentwicklung und Fachkräfte, die KI in bestehende Arbeitsabläufe integrieren und den Betrieb nachvollziehbar gestalten möchten.

• Einen Arbeitsprozess auf geeignete KI-Unterstützung und notwendige menschliche Entscheidungen untersuchen.
• Einen Soll-Prozess mit klaren Zuständigkeiten, Schnittstellen und Ausnahmebehandlung entwerfen.
• Einen kontrollierten Workflow-Prototyp oder eine nachvollziehbare Prozesssimulation durchführen.
• Die Wirkung anhand geeigneter Prozess- und Qualitätskennzahlen prüfen, ohne Nutzen zu erfinden.
• Eine verständliche Betriebs- und Verbesserungsregel für den Prozess erstellen.

Das Curriculum

• Arbeitsabläufe untersuchen: Ist-Prozess, Übergaben, Medienbrüche, Entscheidungsstellen, Datenbedarf und sinnvolle Grenzen der Automatisierung.
• Soll-Prozesse entwerfen: Aufgabenverteilung zwischen Mensch und KI, Freigaben, Schnittstellen, Zuständigkeiten und Ausnahmebehandlung.
• Werkzeuge und Umsetzung: Low-Code-/No-Code- oder regelbasierte Workflow-Bausteine, kontrollierte Tests, Dokumentation und Nutzerführung.
• Betrieb und Verbesserung: Prozesskennzahlen, Rückmeldungen, Störungen, Änderungen, Schulung und systematische Überprüfung der Wirkung.

Vertiefungsprojekt

Neugestaltung eines abgegrenzten Prozesses mit KI-Unterstützung, etwa der strukturierten Vorprüfung eingehender Anfragen. Die Lösung muss manuelle Freigaben, Ausnahmen und eine Rückkehr zum bisherigen Verfahren berücksichtigen.

• Ist-Analyse und Soll-Prozess mit Aufgaben, Datenflüssen, Zuständigkeiten und definierten Freigaben.
• Erprobter Workflow oder nachvollziehbare Prozesssimulation mit Testprotokoll und dokumentierten Ausnahmefällen.
• Betriebs- und Verbesserungsplan mit Kennzahlen, Arbeitsanweisung, Qualifizierung und Rückfallverfahren.

KI-Governance & Compliance

Für Governance-, Compliance-, Datenschutz- und Managementsystem-Fachkräfte, die den Einsatz von KI strukturiert erfassen, bewerten und organisatorisch begleiten möchten. Der Track ersetzt keine juristische Ausbildung oder gesetzlich erforderliche Rollenbestellung.

• Einen KI-Anwendungsfall so dokumentieren, dass Zweck, Grenzen, Rollen und Datenflüsse nachvollziehbar sind.
• Anforderungen und Risiken anhand benannter Quellen und des konkreten Nutzungskontexts strukturiert einordnen.
• Geeignete organisatorische Kontrollen und Nachweise entwerfen und offene Fach- oder Rechtsfragen zuordnen.
• Die Nachweiskette eines Anwendungsfalls anhand eines dokumentierten Reviews kritisch beurteilen.
• Verbesserungen, Freigabevorbehalte und verbleibende Unsicherheiten verständlich an die Leitung kommunizieren.

Das Curriculum

• Inventar und Rollen: KI-Anwendungsfälle erfassen, Zweck und Kontext beschreiben, Zuständigkeiten und Entscheidungswege dokumentieren.
• Risiken und Anforderungen: Quellen nachvollziehbar auswerten, Auswirkungen und Datenflüsse untersuchen, Informationssicherheit und Datenschutz einbeziehen sowie offene Rechtsfragen fachlich eskalieren.
• Kontrollen und Nachweise: Richtlinien, Freigaben, Beschaffungsfragen, Aufzeichnungen, Vorfallwege und Überwachungskriterien praxisnah gestalten.
• Managementsystem und Review: Anforderungen eines KI-Managementsystems einordnen, Nachweisketten prüfen, Abweichungen dokumentieren und Verbesserungen priorisieren.

Vertiefungsprojekt

Entwicklung eines Governance-Pakets für einen konkret abgegrenzten KI-Anwendungsfall, beispielsweise einen internen Assistenzdienst. Der Schwerpunkt liegt auf nachvollziehbaren Rollen, Risikobehandlung, Freigabekriterien und überprüfbaren Nachweisen; eine pauschale Rechtskonformitätsbescheinigung ist kein Projektergebnis.

• Anwendungsfall- und Rollenakte mit Zweck, Systemgrenzen, Datenflüssen, Verantwortlichkeiten und Quellenstand.
• Begründete Risiko- und Kontrollmatrix mit offenen Fragen, zuständigen Freigaberollen und erforderlichen Nachweisen.
• Governance- und Reviewpaket mit Freigabeverfahren, Vorfallweg, Prüfcheckliste und priorisierten Verbesserungen.

Gewichtung: 20 %

A. Schriftlicher Wissensteil

Fallbezogene Kurzantworten und begründete Entscheidungen zu KI-Nutzung, Ergebnisprüfung, Daten, Rollen und Grenzen.

45 Minuten beaufsichtigt

• Fachlich richtige Einordnung und verständliche Begründung.
• Quellen- und Ergebnisprüfung sowie angemessener Umgang mit Unsicherheit.
• Kritisch: Wesentliche Daten-, Freigabe- oder Sicherheitsgrenzen des Falls dürfen nicht übergangen werden.

Gewichtung: 25 %

B. Praktische Fachprofilaufgabe

Eine neue abgegrenzte Aufgabe passend zum gewählten Track; Ergebnisse und wesentliche Arbeitsschritte werden dokumentiert. Der Aufgabensatz enthält gleichwertige Varianten und vorab festgelegte Bewertungsmaßstäbe.

60 Minuten beaufsichtigt

• Aufgabenverständnis und nachvollziehbare Vorgehensweise.
• Fachliche Qualität und Überprüfung des Ergebnisses.
• Kritisch: Keine unbelegten Ergebnisbehauptungen oder unzulässige produktive Freigabe; notwendige Einschränkungen müssen benannt werden.

Gewichtung: 35 %

C. Praxisportfolio

Die drei fachprofilspezifischen Projektergebnisse, vier Meilensteinprotokolle, das Wochenjournal und ein zusammenfassender Reflexionsbericht. Ein betrieblicher Nutzen muss nachvollziehbar belegt oder ausdrücklich als Annahme beziehungsweise Szenario gekennzeichnet sein.

Abgabe in der vereinbarten Abschlussphase; der verbindliche Termin wird vor Beginn der Praxisphase festgelegt.

• Zielklarheit und Eignung des Praxisauftrags (15 % der Teilbewertung).
• Fachliche Durchführung und Qualität der drei Projektergebnisse (35 %).
• Nachvollziehbare Tests, Reviews und Verbesserungen (25 %).
• Reflexion, Übergabe und Übertragbarkeit (25 %).
• Kritisch: Datenherkunft, persönliche Leistung und wesentliche Grenzen müssen erkennbar sein; Praxisstunden oder Ergebnisse dürfen nicht erfunden werden.

Gewichtung: 20 %

D. Präsentation und Fachgespräch

Acht Minuten Darstellung der wesentlichen Ergebnisse und zwölf Minuten fachliche Rückfragen einschließlich einer veränderten Fallsituation.

20 Minuten

• Klare, zielgruppengerechte Darstellung.
• Begründung der eigenen Entscheidungen und Reflexion von Alternativen.
• Kritisch: Zentrale Arbeitsschritte müssen eigenständig erklärt und auf eine leicht veränderte Aufgabe übertragen werden können.