Wie Weiterbildung echte Perspektiven eröffnet
In diesem Testimonial erläutert Martin Marincel die strategischen Überlegungen hinter seiner Entscheidung, drei Future Job Classes der Haufe Akademie zu absolvieren – Machine Learning Engineer, KI Manager und Business Automation Manager – und wie sich diese Qualifikationen konkret auf seine Arbeit als IT-Consultant im Transformationsumfeld auswirken.
„Mein Anspruch war es, KI nicht nur konzeptionell zu verstehen, sondern technisch fundiert einordnen und im Projektkontext belastbar bewerten zu können. Heute bin ich in der Lage, fachliche Anforderungen, Datenlogik und technische Umsetzbarkeit strukturiert zusammenzuführen.“
Martin Marincel
IT-Consultant bei Bültel Fashion Group
Martin Marincel
Machine Learning Engineer
41 Jahre
2025
IT-Consultant bei Bültel Fashion Group
„Die drei Future Jobs Classes haben mir das komplette Bild gegeben – von der Strategie über die Automatisierung bis hin zur Technik. Das war für mich die beste Entscheidung, um fit für die Zukunft zu sein.“
Martin stellte in seiner beruflichen Praxis fest, dass Künstliche Intelligenz nicht isoliert als technologisches Thema zu betrachten ist, sondern tiefgreifende Auswirkungen auf Prozessarchitekturen, Entscheidungsmodelle und Organisationsstrukturen hat. Für ihn stand daher weniger das Tooling im Vordergrund, sondern das systemische Verständnis von KI im Unternehmenskontext.
„Ich wollte verstehen, wie KI-Projekte strukturell aufgebaut sind – von der Datenbasis über die Modellierung bis hin zur Integration in bestehende Systemlandschaften.“
Die Kombination der drei Future Jobs Classes war eine bewusste strategische Entscheidung. Ziel war es, Governance-und Managementperspektiven, Prozessautomatisierung sowie technische Implementierungskompetenz miteinander zu verknüpfen.
Die inhaltliche Struktur der Programme ermöglichte es ihm, die Themen nicht fragmentiert, sondern entlang eines durchgängigen Wirkungszusammenhangs zu erarbeiten.
Der Einstieg in die Machine Learning Engineer Class war fachlich anspruchsvoll und methodisch konsequent aufgebaut. Martin setzte sich intensiv mit Datenaufbereitung, Modelllogik, Trainingsprozessen und Evaluationsmechanismen auseinander.
„Der Einstieg erforderte eine intensive Auseinandersetzung mit Programmierlogik, statistischen Grundlagen und Modellarchitekturen. Für mich stand weniger das reine Coding im Vordergrund, sondern das fundierte Verständnis von Wirkmechanismen, Annahmen und systemischen Grenzen datengetriebener Modelle.“
Durch die Verbindung aus Theorie, praktischer Umsetzung und kritischer Diskussion entwickelte er ein belastbares Verständnis für die Funktionsweise datengetriebener Systeme.
Für ihn wurde deutlich, dass nachhaltige KI-Projekte nur dann erfolgreich sind, wenn strategische Zielsetzung, Datenqualität und technische Machbarkeit konsistent aufeinander abgestimmt sind.
In seiner Rolle als IT-Consultant agiert Martin an der Schnittstelle zwischen Fachbereich, Prozessverantwortlichen und Softwareentwicklung. Die Future Job Classes haben seine Fähigkeit gestärkt, Anforderungen strukturell zu analysieren, technische Optionen realistisch zu bewerten und Lösungsarchitekturen frühzeitig zu validieren.
Er setzt KI-gestützte Werkzeuge und digitale Prototyping-Methoden gezielt ein, um komplexe Prozesslogiken zu visualisieren, Entscheidungsgrundlagen zu schaffen und iterative Abstimmungen zu beschleunigen.
„Statt Konzepte ausschließlich dokumentenbasiert zu beschreiben, kann ich heute innerhalb kurzer Zeit belastbare Prototypen entwickeln. Das ermöglicht fundierteres Feedback, reduziert Interpretationsspielräume und erhöht die Umsetzungsqualität.“.“
Darüber hinaus hilft er Fachbereichen, technologische Zusammenhänge zu durchdringen und Veränderungen vom Konzept in die Praxis zu bringen.
Der zentrale Mehrwert lag für Martin im integrierten Kompetenzaufbau. Die Weiterbildung im KI-Management schärfte sein Verständnis für Governance, Risikobetrachtung und strategische Einbettung. Das Programm zum Business Automation Manager war auf Prozessdesign, Effizienzpotenziale und operative Skalierbarkeit fokussiert. Die technische Vertiefung im Machine Learning ergänzte diese Perspektiven um Umsetzungs- und Bewertungsfähigkeiten.
„Erst im Zusammenspiel der drei Ebenen wird deutlich, wie eng Strategie, Prozessarchitektur und Technologie miteinander verbunden sind. Nachhaltige Digitalisierung entsteht nicht isoliert, sondern im systemischen Zusammenhang.“
Diese integrierte Sichtweise prägt heute seinen Beratungsansatz in Transformations- und Digitalisierungsprojekten.
Martin betrachtet Weiterbildung als strategisches Instrument zur Kompetenzentwicklung – insbesondere in dynamischen Technologiefeldern.
„Entscheidend ist nicht der formale Abschluss, sondern die Fähigkeit, Inhalte kritisch zu reflektieren und im eigenen Verantwortungsbereich wirksam einzusetzen. Wer bereit ist, sich strukturiert und intensiv mit technischen Grundlagen auseinanderzusetzen, erweitert seinen Handlungsspielraum im Projektumfeld erheblich.“
Von der Theorie in die Praxis – KI-Projekte technisch umsetzen
Die Weiterbildung zum Machine Learning Engineer vermittelt den vollständigen Lebenszyklus von KI-Projekten. Von der Datenanalyse über die Modellierung bis hin zum produktiven Einsatz. So lernst du, Machine Learning Modelle praxisnah zu entwickeln und gewinnbringend in dein Unternehmen einzusetzen.
