Umsetzung von Produktstrategien vermittelt vertieftes Spezialwissen zu AIProduct Manager und der konkreten Entwicklung von KI-basierten Produktstrategien mit Fokus auf moderne Product Management-Methoden. Im Mittelpunkt steht die praxisnahe Verbindung von Artificial Intelligence, Machine Learning, Product Discovery sowie die Übersetzung technischer Innovationen in nutzbare AIProducts und KIProdukte. Besonders hervorgehoben werden die Unterschiede zwischen klassischen Produktstrategien und datengetriebenen, KI-gestützten Ansätzen. Im Kurs lernen Sie, wie Product Management mit KI, AIUse Cases und Roadmapping zur nachhaltigen digitalen Transformation beiträgt und wie Sie als KIProduktmanager iterative Methoden wie Scrum, MVP-Entwicklung und Agile-Prinzipien wirkungsvoll einsetzen. Spezielle Inhalte adressieren die Herausforderungen im Stakeholder Management, die Analyse datenbasierter Geschäftsmodelle und die besonderen Anforderungen an EthicalAI und ResponsibleAI entlang des gesamten Produktlebenszyklus.
Grundlagen von AIProduct Manager- AIProduct Manager - Schlüsselkompetenzen für KIProduktmanager in digitalen Organisationen
- Abgrenzung zwischen klassischem Product Management und AI-basierten Produkten
- Technologische Grundlagen für Artificial Intelligence, Machine Learning und GenerativeAI
- Prinzipien für datengestütztes Roadmapping und Analytics-getriebene Produktentwicklung
- Einbindung von Ethics, Compliance und Regulatorik - Fokus auf EthicalAI und Gesellschaftsfragen
- Organisationale Positionierung, Karrierewechsel-Optionen und der Weg zur Tech-Karriere
- Bedeutung von Produktstrategie bei AIUse Cases und datengetriebenen LLM-Anwendungen
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Nutzung spezifischer KI-Technologien für Tech Product-Innovationen
- Integration von GenerativeAI, LLM, Cloud und APIs in den Produktentwicklungsprozess
- Data-Driven-Methoden zum systematischen Stakeholder Management und Feature-Priorisierung
- Implementierung von AIProdukt-Lösungen mittels agiler Tools wie Scrum und MVP-Prototyping
- Sicherstellung von Datenschutz, Sicherheit und Governance-Anforderungen bei AIProduct-Implementierungen
- Nutzung fortschrittlicher Analytics und Performance-Tools zur Optimierung
Praktische Anwendung und Best Practices
- Konzeption und Implementierung realer AIUse Cases für die Produktstrategie
- Anwendung von Product Discovery-Techniken auf KIProdukt-Features
- Analyse von generativen AI- und Machine Learning-Szenarien im Unternehmenskontext
- Best Practices zur Entwicklung, Validierung und kontinuierlichen Verbesserung von AIProducts
- Erarbeitung nachhaltiger Roadmaps für KIProdukte und Begleitung des Deployments
- Methoden zur Evaluierung von ResponsibleAI- und EthicalAI-Kriterien in der Entwicklung
Monitoring, Optimierung und Governance
- Monitoring von generativen AI-Lösungen und Implementierungsfortschritt
- Entwicklung von Reporting- und Dashboard-Strategien für Product Management und Stakeholder