AI Product Strategy Execution fokussiert sich exklusiv auf die Entwicklung, Umsetzung und Perfektionierung von KI-basierten Produktstrategien im komplexen Umfeld technologischer Innovationen. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf der zielgerichteten Anwendung von Methoden und Werkzeugen, die speziell für Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Generative AI und Large Language Models (LLM) entwickelt wurden. AIProduct Manager und KIProduktmanager stehen dabei im Zentrum, indem sie den gesamten Produktlebenszyklus von der initialen Produktidee bis zum marktreifen KI-basierten Tech Product abdecken. Der Kurs verbindet AIBusiness-Aspekte, Product Management-Prinzipien sowie Stakeholder Management und Product Discovery zu einem strategischen Ganzen, das auf den Erfolg von KIProdukten zugeschnitten ist.
Grundlagen von AIProduct Manager- AIProduct Manager und KIProduktmanager - Einordnung, Aufgabenprofile und aktuelle Bedeutung im AIBusiness
- Bedeutung von Product Management für KIProdukt und AIProduct
- Anforderungen an Ethik, ResponsibleAI und regulatorische Compliance in der Artificial Intelligence-Strategie
- Rollen, Verantwortlichkeiten, Zusammenarbeit mit Agile- und Scrum-Teams
- Analyse moderner Marktbedürfnisse, datengetriebene Entscheidungsfindung und Analytics
- Insights zu AIUse Cases, Produktstrategie, Roadmapping und MVP-Entwicklung
- Trends und Erfahrungen aus Tech-Karriere sowie Einblick in Karrierewechsel-Szenarien
- Tools für Product Discovery und Methoden zur Identifikation datenbasierter Chancen
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Integration von KI-Technologien, Machine Learning-Frameworks und GenerativeAI-Lösungen
- Systemarchitektur für strukturierte LLM-Implementierung und Data-Driven-Ansätze
- Schnittstellen zu APIs, sichere Datenflüsse und Schutz sensibler Informationen
- Nutzung von Cloud, Deployment-Prozesse und iterative Optimierung von Tech Product
- Agile Methoden wie Scrum, MVP-Validierung und skalierbares Stakeholder Management
- Bewertung und Einbindung von EthicalAI in Unternehmensprozesse
Praktische Anwendung und Best Practices
- Praktische Labs mit AIProduct und KIProdukt Szenarien
- Entwicklung von Produktstrategie, Roadmaps und Testing für Echtzeit-KIProdukte
- Konkrete AIUse Cases für Machine Learning, GenerativeAI und ResponsibleAI
- Anwendung von Analytics-Methoden und datenbasierte Verbesserungszyklen
- Produktdokumentation, Change-Management und Ressourcenallokation im Product Management
Monitoring, Optimierung und Governance
- Kontinuierliches Analytics-gestütztes Monitoring KI-basierter Lösungen
- KPI-Tracking, Performanceanalyse und Reporting für alle Phasen im AIProduct-Lifecycle
- Review-Prozesse, Compliance-Checks, Agile Anpassungen und Risikomanagement
- Strukturierte Kommunikation und Alignment zwischen Produktteams und Stakeholdern