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AI Experimentation Frameworks for Product Teams

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Ironhack Germany GmbH.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
LERNORT
Berlin
NÄCHSTER START
12.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Grundlegende Sicherheit mit Maus, Tastatur und Dateiordnern, da die Übungen ab der ersten Stunde in den Programmen stattfinden.
  2. 2
    Klarheit, ob dein Zielbetrieb die Desktop-Version von Office oder die Cloud-Variante mit Teams, SharePoint und Copilot nutzt.
  3. 3
    Für eine Förderung ein Beratungsgespräch bei der Agentur für Arbeit vor Kursbeginn und einen Bildungsgutschein nach § 81 SGB III.

Das lernst du

  • AI Experimentation Frameworks for Product Teams bietet eine spezialisierte Einführung in die Entwicklung, Implementierung und Bewertung von KI-gesteuerten Experimenten in produktorientierten Teams. Anders als allgemeine Kurse zu AI Product Manager oder Künstliche Intelligenz konzentriert sich dieses Modul speziell auf die Verknüpfung von Product Management, AIUse Cases und expliziten AI Experimentation Frameworks für KI-Produktmanager. Sie analysieren, wie Machine Learning, GenerativeAI und LLM gezielt zur Validierung und Steuerung datengetriebener Produktentscheidungen eingesetzt werden. Im Fokus stehen moderne Frameworks zum Design von Experimenten, Monitoring von MVPs und datengestützter Innovationsförderung. Anwendungen reichen vom Prototyping neuer KI-Produkte über Experiment Lifecycle Management bis zu agilen Prozessen im Produktentwicklungskontext.
  • Grundlagen von AI Product Manager
  • Einführung in den KI-Produktmanager, wichtige Schnittstellen zwischen Product Management, Analytics und Artificial Intelligence
  • Verständnis von AI Product-Konzepten, Rollenverteilung und Anforderungserhebung in Tech Product-Teams
  • Bedeutung von KI-Produkt und AIUse Cases für MVP, Roadmapping und datenbasierte Produktentwicklung
  • Ethik, ResponsibleAI und regulatorische Anforderungen bei AI Experimentation Frameworks
  • Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen LLM und klassischem Machine Learning für AI Produkte
  • Herausforderungen und Lessons Learned aus KI-Experimenten in verschiedenen Unternehmensumgebungen
  • Stakeholder Management und Kommunikation im Kontext AI Product und AI Product Manager
  • Technologien und Implementierungsstrategien
  • Vergleich moderner Frameworks für AI Experimentation (z. B. MLflow, Kubeflow, DataRobot)
  • Architekturentscheidungen: Cloud versus On-Premise, Integration von Analytics und Data-Driven Workflows
  • APIs, sichere Datenflüsse, Datenschutz und Produktintegration bei KI-Produktimplementierung
  • Agiles Arbeiten (Scrum) bei der Entwicklung von KI-Produkten und Experiment Lifecycle Management
  • Tools für Monitoring, Deployment und kontinuierliche Verbesserungsprozesse in AI Product-Projekten
  • Automatisierung, Datensicherheit und Audit-Trails in experimentellen AIUse Cases
  • Anpassung bestehender Frameworks an individuelle Anforderungen im Product Management
  • Praktische Anwendung und Best Practices
  • Planung, Durchführung und Auswertung von experimentellen KI-Produkt-Tests
  • Product Discovery für neue AIUse Cases mit Analytics und datengetriebenen Methoden
  • MVP-Validierung durch Hypothesentests und strukturierte Datenerhebung
  • Dokumentation der Experimentergebnisse und KPI-basierte Erfolgsmessung
  • Reporting-Tools, Dashboarding und agile Retrospektiven im AI Product-Team
  • Incident Response bei unerwarteten Experimentergebnissen und Maßnahmen zur Qualitätssicherung
  • Wissenstransfer und Experimente als Bestandteil kontinuierlicher Produktverbesserung
  • Monitoring, Optimierung und Governance

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Berlin

    12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Online

    12.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Berlin

    13.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Online

    13.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Berlin

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Microsoft Office (Word/Excel/PowerPoint)→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Tabellen auswerten statt abtippen

    Mit Pivot-Tabellen, bedingter Formatierung und Verweisfunktionen fasst du lange Listen in wenigen Schritten zusammen. Ein Aufbaukurs übt das an Umsatz-, Lager- oder Personallisten. Beispiel: Du fasst die Monatsumsätze aller Filialtabellen in einer einzigen Pivot-Auswertung zusammen.

  2. 2

    Wiederkehrende Abläufe automatisieren

    VBA-Kurse zeigen, wie du Makros aufzeichnest und anpasst, damit Excel Berichte selbst formatiert oder Daten aus mehreren Dateien zusammenführt. Copilot-Kurse ergänzen, wie du Entwürfe und Formeln per Texteingabe anforderst und das Ergebnis kontrollierst. Beispiel: Ein Makro erstellt jeden Montag den Wochenbericht im Firmenlayout, den du bisher von Hand formatiert hast.

  3. 3

    Kenntnisse mit dem MOS-Zertifikat belegen

    Das Zertifikat Microsoft Office Specialist (MOS) weist geprüfte Fähigkeiten in einzelnen Office-Programmen nach. Für die Stufe Associate bestehst du drei Prüfungen in unterschiedlichen Programmen, etwa Word, Excel und PowerPoint. Beispiel: Eine Bewerberin für die Teamassistenz legt ihren Unterlagen das MOS-Zertifikat für Word, Excel und Outlook bei.

04 · Anbieter

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Themen

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05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir