Skalierung von KI-Funktionalitäten richtet sich explizit an Professionals, die als AIProduct Manager oder KIProduktmanager Technologien von Künstlicher Intelligenz im großen Maßstab in Unternehmen integrieren wollen. Anders als Basiskurse legt dieses Modul den Schwerpunkt auf Heraus-forderungen, Strategien und konkrete Methoden zur Einführung, Steuerung und Skalierung von KIProdukt- und GenerativeAI-Lösungen - einschließlich Machine Learning-Ansätzen, LLM-Modellen und KIUse Cases im Enterprise-Kontext. Hier steht das Zusammenspiel aus Produktstrategie, Data-Driven-Methodik und verantwortlichem AIProduct Management im Vordergrund. Der Kurs vermittelt, wie KI-Produktmanagement mit agilen Methoden wie Scrum, Analytics-getriebenem Roadmapping und dem gezielten Stakeholder Management robuste, skalierbare KIProdukt-Initiativen plant, realisiert und überwacht. Die Inhalte sind auf die Verbindung technischer Aspekte, Produktstrategie sowie EthicalAI und ResponsibleAI zugeschnitten.
Grundlagen von AIProduct Manager- AIProduct Manager und KIProduktmanager - Abgrenzung, Schlüsselrollen und Herausforderungen beim Skalieren von KIProduct-Lösungen
- Relevanz von Artificial Intelligence und GenerativeAI für das moderne Product Management
- AIProduct-Strategieentwicklung im Spannungsfeld von Business-Anforderungen und technischer Machbarkeit
- Regulatorische Rahmenbedingungen, ResponsibleAI und ethische Leitlinien für KIProdukte
- Bedeutung von Analytics, Data-Driven-Entscheidungen und adaptiven Prozessen
- Trends wie LLM-Integration und datengetriebene Produktentwicklung
- Typische Fehlerquellen und Erkenntnisse aus komplexen KIProdukt-Projekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Skalierung von Cloud- und On-Premise-Lösungen für Machine Learning und GenerativeAI
- Rolle von APIs, Automatisierung und strukturierter Deployment-Planung für KIProdukte
- DataOps, Datenqualität, AIUse Cases und deren technische Realisierung
- Integration von Analytics, MVP-Entwicklung und schnelles Prototyping im KI-Umfeld
- Aufsetzen sicherer, skalierbarer Infrastruktur und Monitoring-Lösungen für AIProduct-Implementierungen
- Test- und Rollout-Methoden, Risiko- und Change-Management bei KIProjekten
- Auswahl geeigneter Technologie-Stacks und Dashboards zur Performance-Überwachung
Praktische Anwendung und Best Practices
- Agile Projektarbeit, Product Discovery und Product Management für KIProdukte
- Iterative MVP-Entwicklung; Testing verschiedener Machine Learning-Modelle
- Dokumentation von AIUse Cases mit Fokus auf ResponsibleAI
- Bewertung von AIProdukt-Lösungen anhand von Analytics und Stakeholder Management
- Umgang mit ethischen Aspekten (EthicalAI), Verantwortlichkeiten im Tech Product-Sektor
- Change- und Incident-Management im Rahmen des KIProduktmanager-Alltags
- Methoden zur effizienten Laborumgebung für Experimente und laufende Verbesserungen
Monitoring, Optimierung und Governance
- Datengetriebenes Monitoring und Reporting zur Wirksamkeit von AIProduct-Strategien