Messung von Produktperformance richtet sich gezielt an AIProduct Manager und KIProduktmanager, die Produktstrategie, Data-Driven-Ansätze und innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning und GenerativeAI zur kontinuierlichen Überwachung und Optimierung von AIProduct und KIProdukt einsetzen wollen. Im Mittelpunkt steht die gezielte Analyse von Produktperformance, insbesondere bei Artificial Intelligence-Produkten in agilen Entwicklungsumgebungen. Anders als allgemeine Product Management-Kurse bietet dieses Modul detaillierte Einblicke in AIUse Cases, datenbasierte Performance-Metriken, Analytics und den Umgang mit mehreren Stakeholdern. Die Weiterbildung vermittelt zudem, wie Product Discovery, MVP-Validierung und verantwortungsvolle Entscheidungsfindung durch ResponsibleAI und EthicalAI im Produktkontext gelingen.
Grundlagen von AIProduct Manager- Detaillierte Kernkonzepte von AIProduct Manager und KIProduktmanager im modernen Product Management
- Geschäftskritische Anforderungen, Produktstrategie und Agile-Methoden wie Scrum im Unternehmenskontext
- Einbindung von Artificial Intelligence und GenerativeAI in den Geschäftsalltag
- Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte von AIProduct und KIProdukt
- Übersicht internationaler Standards für AIProduct Manager und Data-Driven Analytics
- Bedeutung von Machine Learning-Modellen und deren Einfluss auf AIUse Cases
- Anwendungsbeispiele für LLM, generative Technologien und Stakeholder Management
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Integration moderner Tech Product-Plattformen im AIProduct-Umfeld
- Sicheres Design von APIs und Umgang mit Machine Learning-Datenströmen
- Einsatz von Analytics-Tools zur Performance-Messung und Optimierung
- Vergleich Cloud-basierter Lösungen versus On-Premise im Kontext KIProduktmanager
- Einführung in DevOps, Deployment und automatisierte Monitoring-Prozesse
- Nutzung von Dashboarding für gezielte Produktüberwachung und Stakeholder-Reporting
- Umsetzung von Compliance, Datenschutz und ResponsibleAI
Praktische Anwendung und Best Practices
- Eigenständige Entwicklung von Performance-Dashboards für AIProduct Manager
- Durchführung datengestützter Product Discovery-Workshops und Validierungsroutinen
- Erstellung, Test und Analyse von MVPs mit Fokus auf Product Management und AIUse Cases
- Präsentation von Lessons Learned aus realen GenerativeAI-Projekten
- Incident Detection, Reporting-Strukturen und Monitoring im KIProduktmanager-Kontext
- Best Practices zur Integration von EthicalAI und ResponsibleAI
- Implementierung agiler Methoden: Scrum, Sprint-Reviews und kontinuierliche Datenanalyse
Monitoring, Optimierung und Governance
- Messung von Schlüsselmetriken, KPIs und automatisierte Analytics-Prozesse
- Kontinuierliche Performance-Optimierung in AIProduct und KIProdukt
- Methoden zur Identifikation und Analyse von Anomalien im Produktbetrieb
- Verantwortungsvolles Governance- und Stakeholder Management