AI Feature Lifecycle from Prototype to Scale vermittelt die zielgerichtete Entwicklung und Skalierung von KI-basierten Produkten im Product Management, mit besonderem Fokus auf den gesamten Lebenszyklus - von der Prototypisierung bis hin zur produktiven Skalierung von KIProdukt, KIProduktmanager und AIProduct Manager-Anwendungen. Dieser Kurs hebt sich durch die Integration von praxisnahen Deep Dives zu Machine Learning, GenerativeAI, LLM und Data-Driven Methoden hervor, die speziell für AIBusiness, Produktstrategie und MVP-Strategien ausgerichtet sind. Im Mittelpunkt stehen Roadmapping-Prozesse, Ethik (EthicalAI, ResponsibleAI) sowie konkrete AIUse Cases aus verschiedenen Branchen, sodass Sie lernen, wie künstliche Intelligenz von der Idee bis zum businessfähigen Tech Product umgesetzt wird.
Grundlagen von AIProduct Manager- Detaillierte Einführung in AIProduct Manager, KIProduktmanager und AIProduct-Vorgehensmodelle
- Rollendefinitionen, Verantwortlichkeiten und abteilungsübergreifende Zusammenarbeit im KI-Kontext
- Überblick zu Artificial Intelligence, Product Discovery, Marktanforderungen und Stakeholder Management
- Rahmenbedingungen für Compliance, Governance und Datenethik
- Entwicklung von KPI-getriebenen Analytics-Strategien zur Erfolgskontrolle von KIProjekten
- Analyse relevanter AIUse Cases aus aktuellen Tech-Karriere-Feldern
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Einsatz führender Machine Learning-, GenerativeAI- und LLM-Technologien
- Architekturentscheidungen für skalierbare KIProdukt-Lösungen - Cloud vs. On-Premise
- Aufbau sicherer Datenflüsse, Integration von APIs und Datenschutzanforderungen für AIProduct
- Konkrete Automatisierungsstrategien, Deployment und Skalierung im AIBusiness-Umfeld
- Anbindung an DevOps-Prozesse und Agile Methoden wie Scrum
Praktische Anwendung und Best Practices
- Agile Validierung und Testing von KIProdukt-Prototypen (MVP)
- Arbeitsmethoden für verantwortungsbewusste, ethische Implementierungen (EthicalAI, ResponsibleAI)
- Dokumentation, Incident Response und Stakeholder-Kommunikation im Product Management
- Methodenentwicklung für Data-Driven Entscheidungen und Analytics-basiertes Monitoring
Monitoring, Optimierung und Governance
- Performance-Tracking, KPI-Auswertungen und Dashboarding von AIProduct-Lösungen
- Incident-Handling, Patch-Management und systematische Optimierung
- Integration von Ressourcenplanung und Management-Reporting speziell für KIProjekte