Innovatives digitales Produktmanagement unter Einsatz Künstlicher Intelligenz
1. Einführung in Künstliche Intelligenz
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- Maschinelles Lernen und seine Anwendungen
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für Produktmanager
- Einführung in Generative KI
- Prompt Engineering für KI-gestützte Produkte
2. Technische Grundlagen für digitales Produktmanagement
- Überblick über Softwarearchitektur
- Data Flow Diagrams und ihre Bedeutung
- Technische Schulden und deren Management
- No-Code und Low-Code Ansätze
- Einführung in AutoML und dessen Nutzen für Produktmanager
3. Agile Methoden und Anforderungsmanagement
- Agile Methoden (Scrum, Kanban) im Kontext der Künstlichen Intelligenz
- Anforderungsmanagement und Priorisierung bei KI-Projekten
- MVP-Definition für KI-gestützte Produkte
- Einsatz von UX/UI Prinzipien bei der Produktentwicklung
4. Validierung und Testing von KI-Produkten
- Validierungsprozesse für KI-Produkte
- A/B Testing und Experimentieren in der KI-Entwicklung
- User Feedback und Iteration
- Scaling von KI-Modellen in der Produktionsumgebung
5. Strategie und Business Model für KI-Produkte
- Entwicklung einer Produktstrategie für KI-basierte Lösungen
- Business Model Canvas spezifisch für KI-Anwendungen
- Marketingstrategien für digitale KI-Produkte
- Positionierung im Markt