Der KI-Produktmanager orchestriert die Entwicklung KI-basierter Lösungen durch Anforderungsanalyse, Priorisierung und Roadmap-Gestaltung. Er verantwortet den gesamten Produktlebenszyklus und vermittelt zwischen technischen Teams und Stakeholdern. Er definiert Erfolgskennzahlen, interpretiert Datenanalysen und trifft evidenzbasierte Entscheidungen. In der Scrum-Rolle als Product Owner verfasst er User Stories, pflegt das Product Backlog und führt Sprint Reviews durch. Der KI-Produktmanager identifiziert zudem Innovationspotenziale und sichert die ethische sowie rechtskonforme Implementierung von KI-Technologien.
Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme• Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
• Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
• Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
• Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
• KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
• Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
• Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
• Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
• Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
• Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
• Ganzheitliches Verständnis des Innovationsmanagements und seiner Erfolgsfaktoren
• Wirkungsvolle Innovationsstrategien und Geschäftsmodelle
• Professionelle Steuerung von Innovationsprozessen inkl. Open Innovation
• Kreativität fördern und Kreativitätstechniken gezielt nutzen
• Objektive Bewertung, Auswahl & Umsetzung erfolgversprechender Ideen
• Nachhaltige Verankerung von Innovationsmanagement im Unternehmen
• Erfolgreiche Gestaltung technologiegetriebener Innovationen, insbesondere mit Hilfe moderner Technologien
• Agiles Produktmanagement in der Praxis: Rolle, Methoden und rechtliche Anforderungen
• Product Ownership im Scrum-Prozess: Backlog-Management, Value Maximization & Teamwork
• Agile Tools & Frameworks zur Produktgestaltung und Releaseplanung
• Kundenzentrierte Produktentwicklung: Methoden für Discovery & Value-Driven Development
• Agiles Risikomanagement, Qualitätssicherung und Compliance im Produktentwicklungsprozess
• KI-basierte Entscheidungsunterstützung und Automatisierung im digitalen Produktmanagement
• Nachhaltige Produktentwicklung: ESG, Circular Economy und CO₂-optimiertes Design
• Prüfungsvorbereitung POI
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