AI-gestütztes Produktmanagement mit Fokus auf Künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung

1. Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
- Künstliche Intelligenz - Grundlagen
- Maschinelles Lernen - Konzepte und Algorithmen
- NLP - Einführung und Anwendungsbeispiele
- Prompt Engineering - Effizienter Einsatz von KI-Tools

2. Softwarearchitektur und Datenflüsse
- Grundlagen der Softwarearchitektur
- Data Flow Diagrams - Visualisierung von Datenflüssen
- Technische Schulden verstehen und managen
- No-Code und Low-Code Plattformen im Produktmanagement

3. Produktanalyse und Nutzerdaten
- Product Analytics - Grundlagen und KPIs
- Konzeption von Tracking und Datenerfassung
- Metriken zur Produktbewertung und Erstellung von Dashboards
- A/B-Testing und Validierung von Hypothesen

4. Agile Methoden und Anforderungsmanagement
- Agile Methoden im Produktmanagement
- User Stories und Anforderungsanalyse
- Minimum Viable Product (MVP) und Iteration
- Zusammenarbeit im Team mit Tools wie Jira

5. Roadmapping und Strategieentwicklung
- Roadmap-Entwicklung und -Priorisierung
- Strategische Planung im Produktmanagement
- Business Model Canvas und Wertangebot
- Rollen und Verantwortlichkeiten im Roadmapping-Prozess