Produktmanagement lebt von Innovation und Struktur. Die Weiterbildung zeigt, wie KI Projektprozesse unterstützt, um Produkte erfolgreich zu entwickeln und auf den Markt zu bringen.

Digitales Innovationsmanagement und Design Thinking

(Dauer: ca. 4 Wochen)

  • Innovationsplanung: Strategien und Instrumente
  • Methoden zur Generierung und Umsetzung von Ideen
  • Management und Kontrolle komplexer Innovationsprojekte
  • Entwicklung und Umsetzung digitaler und innovativer Geschäftsmodelle
  • Gewährleistung langfristiger Innovationsfähigkeit
ICDL Microsoft 365 - Textverarbeitung, Tabellenkalkulation

(Dauer: ca. 4 Wochen)

  • Texte und Dokumente in Word professionell erstellen und formatieren
  • Tabellen, Grafiken und Seriendruck effektiv einsetzen
  • Arbeitsmappen und Tabellenblätter in Excel verwalten und bearbeiten
  • Formeln, Funktionen und Diagramme zur Datenanalyse nutzen
  • Dokumente und Tabellen druckfertig aufbereiten und ausgeben
IT-Produktkoordinator inkl. SCRUM-Product Owner Zertifizierung

(Dauer: ca. 4 Wochen)

  • Rollen und Hauptmerkmale im SCRUM-Framework
  • Besonderheiten des agilen IT-Produktmanagements
  • SCRUM-Methoden
  • Aufgaben und Verantwortung des Product Owners
KI-Engineering: KI-gestütztes Projektmanagement

(Dauer: ca. 4 Wochen)

  • Projektmanagement-Grundlagen & Projektstruktur
  • Planung, Methoden & Toolgestützte Umsetzung (Microsoft Planner)
  • Teamarbeit, Steuerung & Leadership im Projekt
  • KI-gestützte Projektarbeit: Kommunikation, Prompting, Planung & Dokumentation
Kommunikationsmanagement /-training / Konfliktmanagement

(Dauer: ca. 4 Wochen)

  • Beruflich sicher kommunizieren und auftreten
  • Gesprächstechniken und Rhetorik gezielt einsetzen
  • Konflikte erkennen, analysieren und souverän lösen
  • Persönliche Wirkung und Selbstmanagement stärken
  • Führungskompetenz und Teamkommunikation trainieren
Prompt Engineering: KI-gestützte Analyse, Visualisierung inkl. Daten-Mapping und Reporting

(Dauer: ca. 4 Wochen)

  • Datenanalyse, Mapping und Transformation
  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Datenarbeit
  • Automatisierung, Visualisierung und Reporting
  • Prognosemodelle, Mustererkennung und Datenaugmentation
  • Ethik, Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systemen