- Einführung in KI im Produktmanagement
- Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
- Bedeutung von KI für moderne Produktstrategien
- Aktuelle Trends und Beispiele für KI im Produktmanagement
Datengetriebene Entscheidungsfindung
- Bedeutung von Daten im Produktentwicklungsprozess
- Methoden der Datenerhebung und -analyse
- Tools und Technologien für datengetriebene Entscheidungen
KI-gestützte Produktentwicklung
- Nutzung von KI zur Ideenfindung und Innovation
- Personalisierung und Customer Insights durch KI
- Einsatz von KI für Prototyping und Testing
Optimierung von Produktstrategien mit KI
- Markt- und Wettbewerbsanalysen mittels KI
- Preisstrategie und Positionierung durch Datenanalyse
- Prognosen und Trendvorhersagen mit KI
Praktische Anwendung von KI-Tools im Produktmanagement
- Einführung in Jira für agile Produktentwicklung
- Nutzung von ProductBoard für Produktplanung und -priorisierung
- Einsatz von DataRobot für automatisiertes Machine Learning
- Hands-on Übungen mit den genannten Tools
Integration von KI in den Produktlebenszyklus
- Vom Konzept bis zur Markteinführung mit KI-Unterstützung
- Monitoring und kontinuierliche Verbesserung durch KI
- Kundenzufriedenheit und Feedback-Analyse
Change Management und Teamführung im KI-Kontext
- Förderung einer datengetriebenen Kultur im Team
- Schulung und Befähigung von Teammitgliedern
- Umgang mit Widerständen und Herausforderungen
Ethische und rechtliche Aspekte
- Datenschutz und Compliance bei der Nutzung von KI
- Transparenz und Verantwortung im Umgang mit Daten
- Ethische Überlegungen bei KI-Entscheidungen
Zukunft des Produktmanagements mit KI
- Ausblick auf kommende Technologien und Trends
- Strategische Planung für den langfristigen KI-Einsatz
- Best Practices und Erfolgsfaktoren
Methode
Unsere einzigartigen Ansätze machen dieses Seminar besonders wertvoll:
- Blended Learning: Kombination aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendung
- Blended Learning: Kombination aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendung
- Praxisorientiertes Lernen: Fokussierung auf realitätsnahe Aufgaben und Fallstudien
- Erfahrungsbasiertes Lernen: Lernen durch eigene Erfahrungen und Experimente mit Tools
- Konstruktivistisches Lernen: Aktive Wissenskonstruktion durch die Teilnehmenden
- Soziales Lernen: Austausch und Zusammenarbeit in Gruppenarbeiten und Diskussionen
- Reflexives Lernen: Selbstreflexion und Feedback zur Vertiefung des Gelernten
- Problem-Based Learning: Bearbeitung konkreter Herausforderungen
- Iteratives Lernen und Continuous Improvement