Scaling AI Product Features richtet sich an Fachkräfte, die tiefergehendes Know-how im Bereich der technologischen Skalierung und gezielten Weiterentwicklung von AIProduct Manager- und KIProduktmanager-Funktionen aufbauen wollen. Der Kurs legt besonderen Fokus auf die Herausforderungen, denen sich Product Management-Teams beim Ausbau von KI-basierten AIProduct- und KIProdukt-Features in wachstumsorientierten Unternehmen gegenübersehen. Dabei steht nicht das reine Entwickeln im Mittelpunkt, sondern wie sich Artificial Intelligence und Machine Learning modulartig, robust und betriebssicher in bestehende Produktlandschaften, agile Teams und Roadmaps einbetten lassen. Detaillierte Einblicke in GenerativeAI und LLM prägen das Kursprofil, ergänzt durch AIBusiness-spezifische AIUse Cases und Produktstrategie für datengetriebenes, agiles Scaling.
Grundlagen von AIProduct Manager- Einführung in AIProduct Manager/KIProduktmanager: Fachbegriffe, Rollen und Verantwortlichkeiten
- Bedeutung von Artificial Intelligence und KIProdukten in modernen Unternehmensstrukturen
- Produktstrategie und Marktrelevanz für Tech Product und AIProduct Lösungen
- Governance, Compliance und regulatorisches Umfeld in datengetriebenen Projekten
- Typische Roadmapping-Prozesse für skalierbare AIProduct-Entwicklungen
- Stakeholder Management und interdisziplinäre Projektanforderungen
- Vergleich: Agile, Scrum, Product Discovery und MVP-Ansätze im Kontext von KI
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Einsatz von Machine Learning-Methoden und GenerativeAI-Tools
- LLM-Integration zur Feature-Weiterentwicklung moderner AIProducts
- Skalierbare System-Architekturen für KIProdukt-Rollouts
- Cloud-native und hybride Bereitstellungsstrategien für AIUse Cases
- Schnittstellenkompetenz: APIs, Datenanalyse, Data-Driven Analytics
- Sicherheit, Datenschutz und ResponsibleAI als technische Grundlage
- Automatisierung und kontinuierliche Performance-Optimierung
Praktische Anwendung und Best Practices
- Umsetzungsaufgaben: MVP-Entwicklung und Optimierung realer AIProducts
- Produktvalidierung durch datengetriebene Testing- und Analytics-Methoden
- Agile Roadmapping-Prozesse und Product Discovery
- Dokumentationspflichten, Stakeholder-Kommunikation und EthicalAI Awareness
- Qualitäts- und Risikomanagement mit forensischen Techniken
Monitoring, Optimierung und Governance
- Monitoring-Konzepte für skalierende AIProduct Features
- Performance-Analytics, Dashboarding und KPI-Controlling
- Incident Detection, Vulnerability Assessment und Reporting
- AIProduct Manager-spezifische Budgetierung und Ressourcenplanung