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Digitale Produktportfolios für KI-Projektmanager

Laut Katalog dauert der Kurs 6–12 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im virtuellen Klassenzimmer. Anbieter ist Forward Education GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 2 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
6–12 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
Online
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LERNFORM
Virtuelles Klassenzimmer

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Digitale Produktportfolios für KI-Projektmanager bündeln Projektergebnisse so, dass Beiträge zu KI-Produkten, Research und Produktvalidierung nachvollziehbar dargestellt werden. Portfolio-Fallstudien verbinden Artefakte, Produktentscheidungen und den eigenen Anteil an digitalen Vorhaben.
  • 1. Grundlagen des Produktmanagements im IT-Bereich für Produktportfolios
  • Produktziele und Marktwert mit dem PM Portfolio strukturieren
  • Zielgruppen und Nutzenversprechen im Market Value Canvas dokumentieren
  • Rollen und Verantwortlichkeiten im Produktmanagement einordnen

Kursinhalt

  1. 1

    Market & User Research

    • Märkte und Wettbewerber systematisch vergleichen
    • Nutzergruppen und Aufgaben analysieren
    • Research-Ergebnisse in prüfbare Annahmen überführen
  2. 2

    Agile Methoden & Anforderungsmanagement

    • Anforderungen als priorisierte Arbeitspakete formulieren
    • Aufwände für Produktvorhaben schätzen
    • Agile Arbeitsabläufe in Jira abbilden
Alle 10 Themen zeigenWeniger zeigen
  1. 3

    Customer Experience Design

    • Nutzerprobleme entlang von Customer Journeys erfassen
    • Ideen und Prototypen in Figma visualisieren
    • Erkenntnisse aus Tests zur Produktverbesserung nutzen
  2. 4

    Berufliche Positionierung in der IT mit Produktmanager Portfolio

    • Portfolio-Inhalte in Onepage strukturieren
    • KI-bezogene Projektbeiträge verständlich beschreiben
  3. 5

    Validierung und Entscheidungsfindung

    • Entscheidungsfragen und Annahmen klar formulieren
    • Entscheidungs-Frameworks auf Produktoptionen anwenden
    • Validierungsergebnisse nachvollziehbar dokumentieren
  4. 6

    Roadmapping für digitale Produktportfolios

    • Roadmap-Formate für Produktvorhaben auswählen
    • Roadmap-Items nach Nutzen und Aufwand priorisieren
    • Abhängigkeiten und Phasen in einer Roadmap darstellen
  5. 7

    Geschäftsausrichtung & Business Model

    • Strategische Ziele in Produktentscheidungen übersetzen
    • Business Models vergleichen
    • Service- und Preismodelle bewerten
  6. 8

    Leadership für Produktmanager und IT- & Software Berater

    • Ziele für Teams transparent vereinbaren
    • Veränderungen in Produktvorhaben begleiten
    • Entscheidungen mit relevanten Stakeholdern abstimmen
  7. 9

    Eigenes digitales Projekt für ein Produktportfolio

    • Ein Produktvorhaben als Portfolio-Fall strukturieren
    • Artefakte aus Research, Roadmapping und Validierung bündeln
    • Den eigenen Beitrag und die Resultate dokumentieren
  8. 10

    Technologische Grundlagen für KI-Projekte

    • Grundbegriffe der Softwareentwicklung einordnen
    • Data Flows zwischen Systemen skizzieren
    • Künstliche Intelligenz für PMs einordnen
  • Kompetenzen und Projektergebnisse für ein Produktmanager Portfolio auswählen

Lernziele

  • Portfolio-Fallstudien aus digitalen Produktvorhaben strukturieren
  • KI-Projekte mit Research- und Validierungsartefakten dokumentieren
  • Eigene Produktbeiträge und Resultate verständlich darstellen
  • Portfolio-Roadmaps für mehrere Produktoptionen ausarbeiten
  • Einsatzfelder
  • Die Kenntnisse werden für die Positionierung in Produktmanagement, IT-Projektmanagement und AI Product Management genutzt. Sie passen zu Rollen, die Projekterfahrungen aus KI-nahen Vorhaben als Portfolio Manager oder Digital Product Manager darstellen.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    Online

    Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

  3. 3

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 6–12 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    München

    Blended Learning · Teilzeit · über 1 Jahr · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

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03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Forward Education GmbH: 773 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

773Kurse mit aktuellem Termin
1Angebotsort

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Themen

KI & Machine LearningVertriebBusiness Development & VertriebsmanagementScrum & agiles ProjektmanagementSoftwareentwickler

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir