Geförderte Weiterbildung
Ausbildung - KI / AI - Software-Architekturen - Automatisierung für digitale Produktentwicklung
In vielen Unternehmen läuft digitale Produktentwicklung heute nach einem Muster, das alle müde macht. Die Fachseite ruft nach Features. Die IT spricht über Architektur. Irgendwer wirft „KI“ in den Raum. Dann entstehen lange Diskussionen, große Vorhaben und am Ende eine Lösung, die spät kommt, schwer änderbar ist und trotzdem nicht das eigentliche Problem löst. Es ist kein Wissensproblem. Es ist ein Entscheidungsproblem. Es ist ein Strukturproblem. Es ist oft auch ein Mutproblem, weil niemand klar sagen will, was man nicht macht. Dieser Kurs ist für genau diese Realität gebaut. Du bekommst keine Technik Show. Du bekommst eine Ausbildung, die dich befähigt, digitale Vorhaben so zu führen, dass sie im Alltag funktionieren. Du lernst, wie du Architektur, Daten, Schnittstellen, KI und Automatisierung zusammen denkst, statt sie wie einzelne Themenblöcke zu behandeln. Du lernst, wie du die Black Box IT öffnest, ohne selbst programmieren zu müssen. Du lernst, wie du mit Entwicklern besser sprichst, weil du verstehst, worüber sie reden. Und du lernst, wie du in Meetings nicht mehr nickst, obwohl du eigentlich nur Bahnhof verstehst. Die Ausbildung dauert fünf Monate und umfasst 800 Unterrichtseinheiten. Das ist bewusst viel Zeit. Nicht weil wir dich mit Theorie beschäftigen wollen, sondern weil echte Kompetenz Wiederholung braucht.
Mehrere Weiterbildungenmit einem Bildungsgutschein.
Viele denken, ein Bildungsgutschein deckt nur einen Kurs ab. Das stimmt nicht. Du kannst mehrere Kurse über einen einzigen Bildungsgutschein abdecken. Und du verpflichtest dich damit nicht für alles. Wenn du mehrere Kurse über einen Bildungsgutschein anfragst, ist das sogar für deinen Berater weniger Arbeit. Wenn du früher einen Job findest oder sich etwas ändert, stoppst du einfach. Bezahlt wird nur das, was du wirklich nutzt. Der Rest bleibt ungenutzt.
Ausbildung - KI / AI - Software-Architekturen - Automatisierung für digitale Produktentwicklung
In vielen Unternehmen läuft digitale Produktentwicklung heute nach einem Muster, das alle müde macht. Die Fachseite ruft nach Features. Die IT spricht über Architektur. Irgendwer wirft „KI“ in den Raum. Dann entstehen lange Diskussionen, große Vorhaben und am Ende eine Lösung, die spät kommt, schwer änderbar ist und trotzdem nicht das eigentliche Problem löst. Es ist kein Wissensproblem. Es ist ein Entscheidungsproblem. Es ist ein Strukturproblem. Es ist oft auch ein Mutproblem, weil niemand klar sagen will, was man nicht macht. Dieser Kurs ist für genau diese Realität gebaut. Du bekommst keine Technik Show. Du bekommst eine Ausbildung, die dich befähigt, digitale Vorhaben so zu führen, dass sie im Alltag funktionieren. Du lernst, wie du Architektur, Daten, Schnittstellen, KI und Automatisierung zusammen denkst, statt sie wie einzelne Themenblöcke zu behandeln. Du lernst, wie du die Black Box IT öffnest, ohne selbst programmieren zu müssen. Du lernst, wie du mit Entwicklern besser sprichst, weil du verstehst, worüber sie reden. Und du lernst, wie du in Meetings nicht mehr nickst, obwohl du eigentlich nur Bahnhof verstehst. Die Ausbildung dauert fünf Monate und umfasst 800 Unterrichtseinheiten. Das ist bewusst viel Zeit. Nicht weil wir dich mit Theorie beschäftigen wollen, sondern weil echte Kompetenz Wiederholung braucht.
Dein Zeit-Vorteil (Paragraf 148 SGB III)
Verlängere deinenAnspruch auf Arbeitslosengeld.
Während deiner Weiterbildung läuft deine Uhr langsamer. Für zwei Tage Kurszeit wird dir oft nur ein Tag deines Arbeitslosengeldes angerechnet.
Beispielhafte Berechnung basierend auf der Regelung zur Minderung der Anspruchsdauer. Die genaue Berechnung erfolgt individuell durch deine Agentur für Arbeit.
Termin und Wunschliste
Dein Weg zumZiel
Wähle deinen Starttermin und füge ihn mit einem Klick deiner Wunschliste hinzu.
Du lernt das, was Unternehmen heute fordern.
In vielen Unternehmen läuft digitale Produktentwicklung heute nach einem Muster, das alle müde macht. Die Fachseite ruft nach Features. Die IT spricht über Architektur. Irgendwer wirft „KI“ in den Raum. Dann entstehen lange Diskussionen, große Vorhaben und am Ende eine Lösung, die spät kommt, schwer änderbar ist und trotzdem nicht das eigentliche Problem löst. Es ist kein Wissensproblem. Es ist ein Entscheidungsproblem. Es ist ein Strukturproblem. Es ist oft auch ein Mutproblem, weil niemand klar sagen will, was man nicht macht. Dieser Kurs ist für genau diese Realität gebaut. Du bekommst keine Technik Show. Du bekommst eine Ausbildung, die dich befähigt, digitale Vorhaben so zu führen, dass sie im Alltag funktionieren. Du lernst, wie du Architektur, Daten, Schnittstellen, KI und Automatisierung zusammen denkst, statt sie wie einzelne Themenblöcke zu behandeln. Du lernst, wie du die Black Box IT öffnest, ohne selbst programmieren zu müssen. Du lernst, wie du mit Entwicklern besser sprichst, weil du verstehst, worüber sie reden. Und du lernst, wie du in Meetings nicht mehr nickst, obwohl du eigentlich nur Bahnhof verstehst. Die Ausbildung dauert fünf Monate und umfasst 800 Unterrichtseinheiten. Das ist bewusst viel Zeit. Nicht weil wir dich mit Theorie beschäftigen wollen, sondern weil echte Kompetenz Wiederholung braucht.
Live Training. Live Austausch. Hole dir die Sicherheit durch Können.
Ein modularer Aufbau, der Theorie, Live Trainings, Simulationen und harte Praxis verbindet. Jedes Modul baut aufeinander auf. Du trainierst das, was Unternehmen heute fordern.
Rolle, Mindset und Grundlagen digitaler Produktentwicklung
- Du lernst, wie digitalisierte Unternehmen funktionieren, welche Rolle Software, Daten und KI in Geschäftsmodellen spielen und warum IT längst kein Unterstützungsbereich mehr ist, sondern Teil des Kerngeschäfts.
- Du lernst, was genau mit Begriffen wie Digitalisierung, Automatisierung, KI, Architektur, Schnittstelle, System, Plattform, Low Code gemeint ist. Ziel ist nicht, Definitionen auswendig zu kennen, sondern in Meetings nicht mehr innerlich auszusteigen, soba
- Du verstehst deine mögliche Rolle in diesem Spiel. Zum Beispiel als Product Owner, Projektleiter oder Prozessverantwortlicher. Du erkennst, dass du nicht „der Technik sagst, was sie programmieren soll“, sondern dass du Probleme klärst, Entscheidungen vorb
- Du lernst, in Wertströmen zu denken. Das heißt, du schaust auf den gesamten Weg vom Kundenbedürfnis bis zur Lieferung der Lösung, statt nur auf einzelne Aufgaben oder Tools. Damit legst du die Grundlage dafür, Architektur, KI und Automatisierung später ni
Kunden, Nutzer und Mitarbeiter verstehen
- Du lernst, wie Kunden, Nutzer und Mitarbeiter Entscheidungen treffen und warum sie sich oft anders verhalten, als sie es in Workshops sagen. Du lernst typische Muster: Abkürzungen im Kopf, Gewohnheiten, Angst vor Veränderung, Bequemlichkeit, Silodenken.
- Du lernst, einfache Kunden und Mitarbeiterreisen aufzunehmen. Du kannst beschreiben, was jemand erlebt, bevor er einen Prozess startet, während er ihn durchläuft und danach. Du erkennst, wo Wartezeiten, Medienbrüche, Missverständnisse und Kontrollschleife
- Du lernst, Gespräche so zu führen, dass nicht nur über Funktionen und Features gesprochen wird, sondern über Ärger, Risiken, Ängste und heimliche Workarounds. Du erkennst, wann ein „wir brauchen eine KI“ eigentlich ein „wir sind komplett überlastet und ke
Software, Daten und Schnittstellen verstehen
- Du lernst, wie Software und Daten grob aufgebaut sind. Was ist eine Datenbank, was ist ein Datenmodell, was ist eine Tabelle, was ein Feld. Du verstehst, warum schlechte Datenmodelle später jede Automatisierung ausbremsen.
- Du lernst, was ein System ist und wie Systeme über Schnittstellen miteinander sprechen. Du verstehst Begriffe wie API, Batch, Echtzeit, Event, ohne in Protokolle oder Code zu gehen. Du erkennst typische Stolpersteine, zum Beispiel doppelte Datenhaltung, f
- Du lernst, den Unterschied zwischen einem „Monolithen“ und verteilter Architektur zu verstehen, ohne in Technologiekriege einzusteigen. Du erkennst, wann ein modularer Monolith sinnvoll ist, wann Microservices Vorteile bringen und wann beides nur Etikette
- Du lernst, wie ein Request durch ein System wandert. Vom Klick eines Nutzers, über Frontend, Backend, Datenbank bis zur Antwort. Damit kannst du in Störungen und Architektur Diskussionen gezieltere Fragen stellen, etwa: „An welcher Stelle im Fluss bricht
Software Design und Architekturen für digitale Produkte
- Du lernst die wesentlichen Architekturprinzipien kennen, jedoch in Alltagssprache. Zum Beispiel: Trennung von Verantwortlichkeiten, Entkopplung, hohe Kohäsion, geringe Kopplung. Du verstehst, warum es gefährlich ist, wenn ein Modul „alles ein bisschen“ ma
- Du lernst, wie verschiedene Architekturstile funktionieren. Schichtenarchitektur, modulare Monolithen, Microservices, Ereignis orientierte Architekturen. Du ordnest zu, wann welcher Stil zu typischen Problemen passt. Etwa, wann ein Monolith sinnvoll ist,
- Du lernst, was Clean Architecture in der Praxis bedeutet. Nicht als Dogma, sondern als Denkmodell: Fachlogik im Zentrum, technische Details am Rand. Du erkennst, warum es sinnvoll ist, die Fachsprache im Code und in Modellen konsequent zu halten und techn
- Du lernst, wie Modulzuschnitte und Teamzuschnitte zusammenhängen. Du verstehst das Prinzip „Conways Law“ und kannst erklären, warum eine Organisation mit Silos fast automatisch zu einer zersplitterten Systemlandschaft führt, in der jede Abteilung ihr eige
- Du lernst, typische Architekturschäden zu erkennen. Architektur Wildwuchs, Kopplung über Datenbanken, point to point Schnittstellen, fehlende Domänengrenzen. Du gehst nicht mit Diagramm Details hausieren, sondern beschreibst die Folgen für Geschäft, Betri
- Du lernst, welche Rolle Dokumentation spielt. Nicht als 200 Seiten PDF, die keiner liest, sondern als zielgerichtete Darstellung: Kontexte, Domänen, Abhängigkeiten, kritische Pfade, technische Schulden. Du lernst, welche Artefakte du in deiner Rolle einfo
- Du lernst, wie Low Code und Standardsoftware in eine Gesamtarchitektur eingebettet werden, ohne Insellösungen zu erzeugen. Du verstehst, warum es gefährlich ist, wenn Fachbereiche einfach Low Code Plattformen einführen, ohne auf Datenflüsse, Sicherheit un
KI, AI und Automatisierung in der digitalen Produktentwicklung
- Du lernst, was KI fachlich bedeutet. Unterschied zwischen klassischer Programmierung, Machine Learning und Deep Learning. Du verstehst, was prädiktive KI und was generative KI ist und wie beides zusammenwirkt, zum Beispiel bei Prognosen plus Text oder Bil
- Du lernst, welche Arten von Problemen sich für KI eignen und welche nicht. Du erkennst Muster wie: viele gleichartige Entscheidungen, große Datenmengen, komplexe Mustererkennung. Und du erkennst Fälle, in denen KI eher schadet, etwa wenn die Datenlage dün
- Du lernst, realistische Einsatzfelder von KI in Marketing, Vertrieb, Service, Produktion und Verwaltung kennen. Nicht als bunte Sammlung, sondern aus der Sicht „welches Problem wird hier besser gelöst“. Zum Beispiel automatische Klassifikation von Tickets
- Du lernst, wie Automatisierung mit KI zusammenspielt. Du erkennst, wo klassische Workflow Automatisierung, Regeln oder Low Code völlig ausreichen und wo KI Bausteine eingebettet werden können. Du erkennst typische Stolpersteine wie Medienbrüche, manuelle
- Du lernst, wie Daten für KI Projekte vorbereitet werden müssen. Du sprichst nicht über konkrete Tools, aber über Datengüte, Labeling, Verzerrungen, Repräsentativität. Du erkennst, warum viele KI Projekte scheitern, weil es an sauberer Datengrundlage und k
- Du lernst die wichtigsten organisatorischen und rechtlichen Rahmenbedingungen kennen, etwa den AI Act, Datenschutzfragen, Verantwortung bei automatisierten Entscheidungen und die Frage, wie Transparenz in KI gestützten Prozessen hergestellt werden kann.
- Du lernst, wie du KI Vorhaben strukturierst. Von der Problemdefinition, über Hypothesen, erste Experimente, Pilotbetrieb, Integration in Prozesse, bis zur Skalierung. Du erkennst, warum es gefährlich ist, mit einem großen, technisch komplexen Projekt zu s
Delivery, DevOps, Organisation und Change im Architektur und KI Kontext
- Du lernst die Grundprinzipien von agilem Arbeiten und DevOps aus Sicht der digitalen Produktentwicklung. Du verstehst, warum kurze Feedbackzyklen, automatisierte Tests, kontinuierliche Integration und Lieferung nicht „nice to have“ sind, sondern Vorausset
- Du lernst, wie ein Wertstrom von Idee bis laufender Lösung aussieht und wo typischerweise Engpässe entstehen. Du erkennst, warum Übergaben zwischen Fachbereich, Entwicklung, Test, Betrieb immer wieder zu Verzögerungen, Missverständnissen und Schuldzuweisu
- Du lernst, wie Organisation und Architektur zusammenhängen. Du erkennst, warum Teamzuschnitte an Domänen, Produkte oder Services gekoppelt sein sollten und warum Projektorganisation nach Abteilungen fast automatisch zu Flickenteppich Architekturen führt.
- Du lernst, welche Metriken für dich als nicht technischer Verantwortlicher hilfreich sind. Nicht Story Points oder technische Kennzahlen, sondern Durchlaufzeiten, Fehlerraten, Release Frequenz, Stabilität, Wiederherstellungszeit. Du lernst, wie du diese Z
- Du lernst, wie du mit externen Dienstleistern arbeitest, ohne dich komplett auszuliefern. Du erkennst typische Probleme in Ausschreibungen und Verträgen, zum Beispiel falsche Anreize durch Festpreisprojekte ohne Lernschleifen, oder Pflichtenhefte, die Arc
- Du lernst, wie Change in Organisationen funktioniert. Du erkennst Reaktionen auf Veränderung, Überlastung, politische Spiele und die typischen Muster, warum Digitalisierungs und KI Projekte nach außen wichtig sind, intern aber blockiert werden. Du lernst,
Praxisprojekt, Fallarbeit und Abschluss
- Du arbeitest an einem realitätsnahen Fall aus einem Unternehmen oder aus deinem eigenen beruflichen Umfeld. Du startest bei der Problemidentifikation, nicht bei der Lösung. Du beschreibst den Wertstrom, die beteiligten Systeme, Datenflüsse und beteiligten
- Du analysierst, welche Probleme fachlich und technisch im Weg stehen. Du nutzt dein Wissen aus den Modulen 2 und 3, um Nutzerperspektive und Systemperspektive zu verbinden. Du identifizierst Kandidaten für Automatisierung und KI und prüfst, ob der Einsatz
- Du entwirfst ein Zielbild für Architektur, KI und Automatisierung im Kontext dieses Falls. Du beschreibst nicht alle technischen Details, sondern die zentralen Entscheidungen, Risiken und erwarteten Effekte auf Business, Kunden und Mitarbeiter. Du machst
- Du bereitest eine Entscheidungsvorlage vor, die ein Management Team verstehen und diskutieren kann. Du übst, auf kritische Rückfragen zu reagieren, zum Beispiel zu Kosten, Risiken, Abhängigkeiten von Dienstleistern, Datenschutz, Akzeptanz der Mitarbeiter.
- Am Ende reflektierst du dein eigenes Vorgehen. Du machst dir klar, in welchen Bereichen du sicher auftreten kannst und wo du im nächsten Job weiter lernen möchtest, etwa bei Datenverständnis, Change Themen oder Architektur Diskussionen.
- 1. Prüfung: Projektarbeit (Deutsch)
- 2. Prüfung: Open Book (Deutsch)
Was du von bisherigen Weiterbildungen kennst...
Themen. Powerpoints. Vorlesungen. Du lernst Definitionen, Modelle und Theorien. Und wofür? Damit kannst du niemanden überzeugen! Das bereitet dich nicht auf die Realität und auf die realen Herausforderungen im Job vor.
Prüfung bestanden. Angst vor der Realität.Intensives Training
Bei Skilldrops trainierst du jeden Tag! Mit anderen Personen und mit deinem Dozenten als Experten. Bei uns werden Praktiker geschmiedet. Du trainierst unterschiedliche Herausforderungen und den Umgang mit komplexen Problemen. Damit du in deinen Bewerbungsgesprächen und im nächsten Job durch Können überzeugst und nicht nur durch Zertifikate.
Termine
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Ausgewaehlter Termin
02.02.2026 - 01.07.2026