KI-Enterprise Architecture – Zertifikatsprogramm / Weiterbildung (Schulung | Online)

Ihr neues Berufsbild

KI-Enterprise Architect:innen gestalten die KI-Architektur eines Unternehmens in ihrer Gesamtheit — technisch, infrastrukturell und strategisch. Sie entscheiden, wie KI-Systeme gebaut und betrieben werden, und betten diese Entscheidungen in die Unternehmensstrategie und Governance ein.

Gegenüber reinen Techniker:innen verantworten sie die strategische Richtung. Gegenüber reinen Strateg:innen können sie jeden Aspekt ihrer Architekturentscheidung technisch begründen. Diese Tiefe in allen drei Dimensionen ist das Merkmal dieser Rolle.

Als zertifizierte:r KI-Enterprise Architect:in sind Sie genau diese Person.

Was Sie beruflich tun

Sie übernehmen architektonische Gesamtverantwortung für KI-Systeme in Großunternehmen, Technologiekonzernen, Beratungsumfeldern oder als Chief AI Architect:in. Ihre Tätigkeiten umfassen:

• Entwurf und Verantwortung für die KI-Systemarchitektur über den gesamten technischen Stack
• Entwicklung und Training von ML-Modellen für produktive Unternehmensanwendungen
• Aufbau und Governance skalierbarer MLOps-Plattformen und Cloud-Infrastrukturen
• Entwicklung unternehmensweiter KI-Strategien, Roadmaps und Technology-Governance
• Steuerung von KI-Readiness-Assessments und strategischer Use-Case-Priorisierung
• Change-Management und technische Enablement-Programme für Entwicklungs- und IT-Teams
• Technische Beratung von Vorstand, CTO und IT-Führung bei KI-Architekturentscheidungen
• Compliance, Security-Architektur und Risikomanagement für unternehmensweite KI-Systeme

Typische Positionen: KI-Enterprise Architect:in, Chief AI Architect:in, Head of AI Architecture, Principal AI Engineer:in, CTO (AI-fokussiert), AI Technology Director:in.

Warum sich diese Weiterbildung lohnt

Unternehmen, die KI strategisch und technisch ernstnehmen, benötigen Fachkräfte, die über Systemgrenzen hinweg denken und entscheiden können. Diese Rolle existiert in großen Organisationen bereits — wird aber häufig mit Personen besetzt, die entweder die technische oder die strategische Tiefe mitbringen. Selten beides.

Was Sie lernen

Die Weiterbildung umfasst drei eigenständige Module, die nacheinander absolviert werden. Jedes Modul schließt mit einer eigenständigen Projektarbeit ab, in der Sie das Gelernte praktisch anwenden und nachweisen. Die Reihenfolge der Module kann variieren.

Modul T1 — KI-Entwicklung & Machine Learning: Sie beherrschen den vollständigen ML-Lifecycle: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Regression, Klassifikation, Clustering, Deep Learning mit TensorFlow/Keras und PyTorch, CNNs, Transformer-Architekturen, Hugging Face, FastAPI-Inferenzendpunkte und Containerisierung mit Docker.

Projektarbeit T1 — End-to-End ML-Anwendung: Training, API & Deployment: Sie entwickeln eine vollständige ML-Anwendung — von der Datenaufbereitung über Modelltraining und Evaluation bis zum deployment-fähigen API-Service mit Dokumentation und technischer Präsentation.

Modul T2 — KI-Infrastruktur & MLOps: Sie bauen End-to-End MLOps-Pipelines: Experiment Tracking mit MLflow, Datenversionierung mit DVC, CI/CD für ML, Kubeflow- und Airflow-Pipelines, Feature Stores mit Feast, Cloud-Deployment auf AWS/Azure/GCP, Kubernetes-Cluster-Management, Monitoring, Security und Compliance.

Projektarbeit T2 — Produktionsreife MLOps-Pipeline: Daten, Training, Deployment & Monitoring: Sie bauen eine vollständige, produktionsreife MLOps-Pipeline — von der automatisierten Datenpipeline über CI/CD-Integration und Cloud-Deployment bis zu Monitoring und Alerting.

Modul M1 — KI-Strategie & Change Management: Sie entwickeln KI-Strategien, Roadmaps und Business Cases, bewerten KI-Readiness und priorisieren Use Cases. Sie steuern Change-Management-Prozesse, gestalten Governance-Strukturen und ordnen regulatorische Anforderungen wie EU AI Act und DSGVO in den Unternehmenskontext ein.

Projektarbeit M1 — KI-Strategie, Roadmap & Change-Management-Konzept: Sie entwickeln eine vollständige KI-Strategie für ein reales oder realistisches Unternehmensumfeld — mit Readiness-Analyse, Use-Case-Portfolio, Roadmap, Business Case und Change-Management-Konzept.

Hochschulniveau ohne Umwege — der ECTS-Vorteil

KHMI ist ein An-Institut der Karlshochschule International University. Das ist kein formales Detail. Es ist ein struktureller Qualitätsvorteil. ECTS-Punkte zeigen an, wie viel Zeit und Aufwand für eine Weiterbildung erbracht wurde — und machen Leistungen vergleichbar und anrechenbar. Das bedeutet: Die Lerninhalte, Prüfungsformate und Workload-Standards der KHMI-Weiterbildung orientieren sich an den Maßstäben einer Hochschule.

Bezeichnung der Weiterbildung:
KI-Enterprise Architecture (WB-21-ENTERPRISE  (T1 + T2 + M1))

Seminarart
Weiterbildung │ Vollzeitseminar

Förderung
Das Seminar ist nach SGB III zu 100 % förderfähig
 
Ort
Online Live – Virtuelles Klassenzimmer (synchrone Präsenz per Video)

Dauer
132 Unterrichtstage │ ca. 6,5 Monate │ 3 Modul(e)

Unterrichtszeiten
Montag bis Freitag, 08:00 – 16:00 Uhr

Zertifikat
KHMI-Zertifikat  │ Zertifizierte:r KI-Enterprise Architect:in

ECTS-Vergabe
Voraussetzungen werden individuell geprüft und abgestimmt

Eventdatum: 23.11.26 – 18.06.27

Eventort: Online