AI Feature Prioritization ist speziell konzipiert für Product Management-Profis, die im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning priorisierte Entscheidungen für neue Features treffen müssen. Im Fokus dieses Kurses steht die strategische Auswahl, Bewertung und Priorisierung von AIProduct-Features unter Berücksichtigung von Business Value, Data-Driven-Analysen, technischen Rahmenbedingungen und Stakeholder Management. Dabei werden KIProduktmanager, die mit KIProdukt und Artificial Intelligence in dynamischen Umfeldern arbeiten, darauf vorbereitet, das Roadmapping sowie die nachhaltige Produktstrategie für KI-getriebene Produkte erfolgreich zu steuern. Einzigartig für diesen Kurs ist die detaillierte Behandlung von GenerativeAI und LLM Use Cases im Kontext von AI Feature Selection, ergänzt durch praxisnahe Produktentscheidungen, die in anderen Kursen nicht vermittelt werden.
Grundlagen von AIProduct Manager- Einführung in die Aufgaben und Rolle eines KIProduktmanager im Tech Product-Bereich
- Abgrenzung von AIProduct Manager und klassischen Product Management-Ansätzen, Fokus auf KI, Machine Learning und GenerativeAI
- Produktlebenszyklen für AIProduct und KIProdukt, inklusive Data-Driven-Methoden zur Feature-Erfassung
- Agile Methoden, wie Scrum, für die Priorisierung von AIUse Cases und MVP-Entwicklung
- Stakeholder Management und Erwartungshaltung des AIBusiness im Produktprozess
- Produktvision, Roadmapping und Priorisierung von AI Features mit ResponsibleAI-Ansätzen
Technologien und Implementierungsstrategien
- Einsatz von Analytics-Tools, um das Nutzenpotenzial von Artificial Intelligence-Features zu validieren
- Technische Grundlagen von LLM, Machine Learning-Algorithmen und deren Einbindung in KIProdukt
- Schnittstellen von APIs, Datenflüsse und Integration in bestehende Unternehmensstrukturen
- Cloud-Lösungen für skalierbare KI-Modelle und effizientes Deployment
- Datensicherheit, EthicalAI und Implementierung von Richtlinien für verantwortungsvolle Entwicklung
- Prozessoptimierung für kontinuierliche Feature-Iterationen
Praktische Anwendung und Best Practices
- Produktnahe Laborübungen: Auswahl, Bewertung und Priorisierung von Use Cases mit Data-Driven-Methoden
- Erstellung und Testing von MVPs für AIProduct/ KIProdukt mit Analytics- und AIUse Cases
- Stakeholder-Kommunikation während der Feature-Priorisierung
- Dokumentation von Entscheidungsprozessen, Lessons Learned und Produktmetriken
- Change Management für Feature-Rollouts und kontinuierliche Verbesserung
- Umgang mit Herausforderungen bei der Priorisierung von ResponsibleAI-Features
Monitoring, Optimierung und Governance
- Dashboarding- und Reporting-Lösungen für die Überwachung von AIUse Cases und Feature-Performance
- KPI-gestützte Entscheidungsfindung im Kontext AIProduct
- Evaluierung und Anpassung von Roadmapping-Strategien für kontinuierliche Optimierung