KI Product Owner für KI-Produkte

Kursüberblick

KI Product Owner verantworten die inhaltliche Ausrichtung von KI-Produkten und -Funktionen: Sie priorisieren das Backlog, formulieren Anforderungen und entscheiden, was in welcher Reihenfolge entsteht. Die Weiterbildung vermittelt diese Rolle mit ihren KI-spezifischen Besonderheiten - operativ am Produkt, im Unterschied zum strategisch ausgerichteten Produktmanagement. Die Product-Owner-Rolle im KI-Kontext KI-Produkte verhalten sich anders als klassische Software - das prägt die Rolle. - Verantwortung für Wert, Backlog und Abnahme im KI-Produkt - Umgang mit probabilistischen Ergebnissen statt fester Funktionslogik - Zusammenspiel mit Entwicklung, Daten-Fachleuten und Anwendern Anforderungen an KI-Funktionen formulieren - Nutzerprobleme in überprüfbare KI-Anwendungsfälle übersetzen - Qualitätskriterien für KI-Ausgaben definieren: wann ist ein Ergebnis gut genug - Beispielsammlungen und Testfälle als Teil der Anforderung pflegen - Verhalten bei Fehlern und Unsicherheit bewusst gestalten Backlog-Arbeit und Priorisierung Der Wert einer KI-Funktion zeigt sich oft erst im Experiment. - Priorisierung nach Nutzerwert, Erkenntnisgewinn und Risiko - Experimente und Prototypen als eigenständige Backlog-Einträge - Abwägung zwischen neuen Funktionen, Qualität und Datenarbeit Abnahme und Qualitätssicherung - Abnahmekriterien für KI-Funktionen praktikabel festlegen - Stichproben, Testabfragen und Rückmeldungen der Nutzer auswerten - Verschlechterungen nach Modell- oder Datenänderungen erkennen Stakeholder und Verantwortung - Erwartungen an KI realistisch verhandeln und Roadmaps kommunizieren - Rechtliche Leitplanken wie Datenschutz und EU AI Act in Anforderungen übersetzen - Transparenz gegenüber Nutzern über Fähigkeiten und Grenzen des Produkts Zusammenarbeit im Produktalltag Die Rolle lebt vom täglichen Zusammenspiel mit dem Team. - Refinement-Arbeit: Anforderungen gemeinsam schärfen und schätzen lassen - Entscheidungen zu Zielkonflikten schnell und begründet treffen - Nutzerfeedback systematisch erheben und ins Backlog übersetzen - Produktdokumentation und Release-Kommunikation verantworten - Umgang mit Modell- und Anbieterwechseln in der Produktplanung - Priorisierung von Datenqualitätsarbeit gegenüber sichtbaren Funktionen - Abnahme-Rituale etablieren, die Qualität sichern, ohne den Fluss zu bremsen - Zusammenarbeit mit Support und Vertrieb: Rückmeldungen aus dem Feld nutzen Nach Abschluss können Teilnehmende die Product-Owner-Rolle für KI-Produkte ausfüllen - vom Anforderungsschnitt über die Priorisierung bis zur Abnahme.

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