Datenbasierte Produktentscheidungen fokussieren auf die Verknüpfung von AIProduct Manager-Kompetenz mit moderner Künstlicher Intelligenz (Künstliche Intelligenz) und Data-Driven Product Management. Der Kurs liefert Ihnen gezielt die nötigen Fähigkeiten, um datengetriebene Produktstrategie zu konzipieren und in der Entwicklung von AIProduct und KIProdukt innovative Lösungen zu realisieren. Sie beschäftigen sich mit Analytics-Methoden, Machine Learning, GenerativeAI, Roadmapping und fundierten Prozessen der Product Discovery - stets mit dem Ziel, Stakeholder Management und agile Produktarbeit (Scrum) zu optimieren und MVPs iterativ an echten Marktbedürfnissen auszurichten. Die Inhalte erschließen einzigartig die Brücke zwischen KIProduktmanager-Knowhow, AIBusiness-Vorgehen und ethisch-reflektiertem ResponsibleAI-Einsatz.
Grundlagen von AIProduct ManagerTechnologien und Implementierungsstrategien
Praktische Anwendung und Best Practices
Monitoring, Optimierung und Governance
Grundlagen von AIProduct Manager
- AIProduct Manager - Begriffsdefinition, Einsatzfelder und Bedeutung für datenbasierte Produktentscheidungen
- Verhandlung moderner Anforderungen an KIProduktmanager im dynamischen Tech Product-Umfeld
- Compliance-Anforderungen wie EthicalAI und Einfluss von ResponsibleAI auf Produktverantwortung
- Überblick Stakeholder Management und typische Rollen im Product Management
- Relevante Frameworks für AIUse Cases und agile Entwicklungsmethoden
- Identifikation von Produktstrategie-Trends speziell für Artificial Intelligence-Lösungen
- Besonderheiten von Product Discovery für Machine Learning- und LLM-Projekte
- Herausforderungen und Lösungen bei Karrierewechsel in den Bereich Tech-Karriere
Technologien und Implementierungsstrategien
- Wichtige Plattformen und Tools rund um GenerativeAI, Analytics und AIProduct-Entwicklung
- Integrationskonzepte von MVPs in bestehende Datenarchitekturen
- Herausforderungen bei Schnittstellen-Design, APIs und sicheren Datenflüssen im AIProduct-Umfeld
- Vergleich von Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen für KIProduktmanager
- Automatisierungstechnologien für iteratives Roadmapping
- Skalierung und Performance-Messung im AIBusiness-Kontext
- Einführung von DevOps-Prinzipien für datengetriebene Produktprozesse
- Technologische Aspekte von Stakeholder-Kommunikation und Management-Reporting
Praktische Anwendung und Best Practices
- Angeleitete Laborübungen zu Data-Driven Product Discovery-Prozessen
- Fallbeispiele zu Machine Learning-Implementierung in der Produktentwicklung
- Aufbau und Test von Analytics Dashboards
- Dokumentation und Validierung von KIProdukt-Roadmaps
- Teststrategien im AIProduct-Umfeld, Fokus auf Continous Integration
- Einführung von Qualitätssicherungsmethoden für AIUse Cases
- Szenarien zu Incident Response bei Algorithmusfehlern
- Erfahrungsaustausch für Einsteiger und Bootcamp-Teilnehmer
Monitoring, Optimierung und Governance
- Methoden des Monitorings und der kontinuierlichen Optimierung von AIProduct Manager-Prozessen