Zertifizierte:r KI-Expert:in Produktmanagement

Modul 1: Einführung in KI & Automatisierung im Produktmanagement (2 Tage)

Einführung Künstliche Intelligenz und Generative KI

• Allgemeine Definition von KI und grundlegende Konzepte generativer KI im PM-Kontext.
• Typische Einsatzfelder für KI entlang des Produktlebenszyklus.
• Best Practices aus Produktentwicklung, Marketing und Marktforschung.
• Veränderungen durch KI für Produktrollen, Teams und Geschäftsmodelle.

Prompt Engineering & CustomGPT

• Einführung in das Prompt Engineering und seine Bedeutung für PM-Aufgaben.
• Grundlagen & Muster für effektives Prompting.

Grundlagen und Planung von Automatisierungen im PM-Kontext

• Analyse eigener Produktprozesse und Pain Points (Quick Wins erkennen).
• Erstellung eines Anforderungskatalogs für Automatisierung.
• Kriterien zur Toolauswahl und Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen.

Einführung und Arbeiten mit No-Code-Tools

• Einführung in das Tool Make.com anhand eines einfachen Workflows.
• Übung: Bau und Test einer einfachen Automatisierung.
• Feedback, Fehleranalyse und Optimierung der Workflows.
• Grenzen und Risiken automatisierter Inhalte im PM-Umfeld.

Modul 2: KI-Agenten und Automatisierung mit Low-Code-Tools (2 Tage)

Was sind AI-Agenten?

• Unterschiede zwischen Prompts, Automatisierung und Agentensystemen.
• Prompt Engineering für AI Agents vs. ChatGPT.
• Einführung in n8n für PM-Aufgaben.

Planung eines intelligenten PM-Agenten

• Erstellung eines Produktmanagement-Agents.
• Definition der Aufgaben und Ziele.
• Identifikation relevanter Datenquellen und Tools.

Einführung und Arbeiten mit Low-Code-Tool n8n

• Einführung in das Tool anhand eines einfachen Workflows.
• Feedback, Fehleranalyse und Optimierung der Workflows.
• Grenzen und Risiken automatisierter Inhalte im PM-Umfeld.

Entwicklung eines PM-Agenten

• Umsetzung eines Trend-Scout Agents basierend auf News-Agent.
• Umsetzung eines Pitch-Agents für Management Summary.
• Automatische Präsentationserstellung in GammaAI.

Eigene KI-Roadmap und Transfer in den Arbeitsalltag

• Identifikation relevanter Aufgaben für zukünftige KI-Unterstützung.
• Definition erster Schritte, Tools und Use Cases im individuellen Kontext.
• Nächste Schritte zur Umsetzung im Team oder Unternehmen.