AI Product Experimentation bietet eine einmalige Vertiefung in die Entwicklung, Validierung und Optimierung von KIProdukten unter Verwendung von Methoden des Product Managements sowie moderner Artificial Intelligence-Technologien. Das Kurskonzept unterscheidet sich durch den Fokus auf AIProduct Manager-Rollen bei der Identifikation und Auswertung von Product Discovery-Experimenten für KIProduktstrategien. Dabei stehen die Nutzung von Analytics, Machine Learning und GenerativeAI zur Entwicklung wirkungsvoller AIUse Cases und MVPs im Mittelpunkt. Sie lernen, wie Sie LLM-Technologien, Data-Driven-Entscheidungen und ResponsibleAI-Ansätze kombinieren, um KIProdukt-Innovationen sicher und zielgerichtet zu lancieren.
Grundlagen von AIProduct ManagerTechnologien und Implementierungsstrategien
Praktische Anwendung und Best Practices
Monitoring, Optimierung und Governance
Grundlagen von AIProduct Manager
- Einführung in den AIProduct Manager, relevante Rollen und Tech-Produkt-Kontexte für KIProduktentwicklung
- Analyse des Geschäftsnutzens von Künstlicher Intelligenz und Product Management-Methoden im Unternehmensumfeld
- Grundbegriffe von Artificial Intelligence, Stakeholder Management und rechtlichen Anforderungen
- Verantwortlichkeiten beim Aufbau von KIProduct und KIProduktmanager-Strukturen
- Produktstrategie, Roadmapping sowie aktuelle Research-Themen aus AIBusiness und EthicalAI
- Vertiefung zu Machine Learning und GenerativeAI für AIUse Cases und MVP-Modelle
- Erfolgsfaktoren und Herausforderungen aus realen KIProdukt-Projekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Nutzung von Cloud, APIs und LLM für effektive KIProduct-Integration
- Systemarchitekturen, agile Arbeitsweisen und Scoping von Experimentiervorhaben
- Datensicherheit, verantwortungsvolle Entwicklung mit ResponsibleAI und EthicalAI-Anforderungen
- Auswahl von Tools für Product Discovery, Analytics und KI-basiertes Decision-Making
- Agile Methoden wie Scrum zur beschleunigten Konzeptvalidierung in Tech-Karriere-Umfeldern
- Continuous Deployment, Testing und Automatisierung von KIProdukt-Workflows
- Verknüpfung von MVP-Konzepten mit Produktstrategie und Stakeholder Management
Praktische Anwendung und Best Practices
- Laborübungen mit Machine Learning, Modelltraining und A/B-Testing für AIProduct
- Entwicklung von Prototypen und LLM-basierten Features im Rahmen von KIProduktmanager-Experimenten
- Testing von MVPs, Usability-Analysen und rollenbasiertes Stakeholder Management
- Analyse von Produktionsdaten und Optimierung von AIUse Cases durch Analytics
- Entwicklung von Maßnahmen zur Qualitätssicherung in der AIProduct Manager-Umgebung
- Einführung in Change Management-Prozesse bei KIProdukt-Rollouts und Product Management-Initiativen
- Techniken zur Produktdokumentation, Incident Analyse und Produktpflege
Monitoring, Optimierung und Governance
- Überwachung und Analyse datengetriebener AIBusiness-Prozesse
- Einsatz von Analytics, Dashboards und Reporting im AIProduct Manager-Alltag