Data-Driven Product Decisions rückt den gezielten Einsatz von Daten und Künstlicher Intelligenz (AIProduct Manager, KIProduktmanager) in den Mittelpunkt erfolgreicher Produktentwicklung. Anders als herkömmliche Produktmanagement-Kurse legt dieser Kurs einen klaren Fokus auf AIProduct, Machine Learning, GenerativeAI und Analytics, um valide Produktentscheidungen zu ermöglichen. Sie lernen, datenbasierte Erkenntnisse für Product Management zu nutzen, Product Discovery systematisch zu gestalten und mit Hilfe moderner Datenanalysen fundierte Roadmaps sowie Produktstrategien zu entwickeln. Besonderes Augenmerk liegt auf den Unterschieden datengetriebener Ansätze im Vergleich zu traditionellen Methoden. Realistische KIUse Cases und Einblicke in GenerativeAI, LLM, AIBusiness und agile Entwicklungsprozesse machen diesen Kurs für Tech-Karriere-Interessierte, Einsteiger und alle mit Interesse an Tech Product, Stakeholder Management und Data-Driven-Abläufen unverzichtbar.
Grundlagen von AIProduct Manager- AIProduct Manager - Grundbegriffe rund um datengetriebene Produktentscheidungen
- Geschäftskontext von KIProduktmanager und AIProduct im modernen Unternehmen
- Best Practices für Product Management mit Artificial Intelligence
- Wichtige Compliance-Anforderungen im AI Umfeld und ResponsibleAI
- Rollenmodelle, Stakeholder Management und organisationale Zusammenarbeit
- Frameworks, Governance für KIProdukt und Product Strategy
- Ethik und Machine Learning im Produktkontext
- Trends: GenerativeAI, LLM, aktuelle Tools und Insights für KIProduktmanager
Technologien und Implementierungsstrategien
- Technologielandschaft: AIProduct, Data-Driven Analytics, Machine Learning
- Systemarchitekturen, Schnittstellen, APIs und Datenflüsse im Product Management
- Einbindung von Cloud, MVP, Agile und Scrum in Datenprojekte
- Sicherheitsaspekte und Datenschutz im Kontext KI und Artificial Intelligence
- Produkt-Lifecycle: Roadmapping, Deployment und MVP-Testing
- Automatisierung und Reporting für optimiertes Product Management
- Integrationsmöglichkeiten in bestehende AIBusiness-Systeme
Praktische Anwendung und Best Practices
- Deployment von Analytics-Tools und Machine Learning-Lösungen
- Eigene Data-Driven Produktstrategien an realen KIUse Cases erproben
- Agile Methoden, Scrum-Board und CI/CD-Pipelines für KIProdukt
- Testing, Validierung und Dashboarding für datengetriebene Entscheidungen
- Analyse von Lessons Learned aus Product Discovery-Projekten
Monitoring, Optimierung und Governance
- Data-Driven Monitoring, Analytics-Dashboards und KPI-Auswertung
- Incident Response und Anpassung von AIProduct-Strategien
- Reporting, Stakeholder-Kommunikation und Governance im KIProduktmanagement
- Ressourcenplanung und Methoden zur kontinuierlichen Produktoptimierung