Feature-Reviews, Go-to-Market-Briefings und Pricing-Tests

Passt der Kurs zu dir?

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

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von Produktverantwortliche übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
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   Praxisbezug für Produktverantwortliche
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   Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Produktverantwortliche dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden

   Roadmap-Pläne
   Go-to-Market-Briefings
   Customer-Discovery
   Pricing-Tests
   Feature-Reviews
   Inhalte

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   Die Weiterbildung gliedert sich in drei Hauptmodule

   KI für Projektmanager:innen*
   Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und ihrer Anwendungen im Projektmanagement.
   Einführung in Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
   Anwendung von KI im Projektalltag, einschließlich der Implementierung von KI-Projekten.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI.
   Evaluation von KI-Lösungen und Soft Skills für KI-Projekte wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Ein Exkurs behandelt Projektmanagement-Grundlagen und die Arbeit mit ChatGPT.
   Grundlagen und Prinzipien von Kanban zur visuellen Darstellung und Steuerung von Arbeitsprozessen.
   Nutzung von Kanban-Boards, Priorisierung von Aufgaben und Reduzierung von Engpässen.
   Einsatz von Kanban-Tools wie Trello.
   Kombination von Kanban mit anderen agilen Methoden, Messung der Performance und Teamarbeit.
   Integration von Kanban in bestehende Prozesse.
   Scrum Product Owner:in (PSPO I)*
   Grundlagen von Scrum und agilen Methoden.
   Rolle, Verantwortlichkeiten und Aufgaben des Scrum Product Owners.
   Erstellung und Management von Product Value, Vision und Produktstrategie.
   Stakeholder-Management und das Product Backlog.
   Sprint-Planung, Fortschrittsüberwachung und Reporting.
   Agile Schätzmethoden, Umgang mit Komplexität und Unsicherheit.
   Skalierung von Scrum und die Integration von Kundenfeedback.
   Vorbereitung auf die Scrum Product Owner I (PSPO I) Zertifizierungsprüfung.
   Ein Exkurs behandelt die Rolle des Scrum Masters, Facilitation und Servant Leadership sowie die generative KI.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   KI-Tools und -Methoden zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -abläufen anzuwenden.
   Arbeitsprozesse mit Kanban visuell darzustellen, zu steuern und kontinuierlich zu verbessern.
   Kanban-Boards und -Tools zur Effizienzsteigerung einzusetzen.
   Die Rolle des Scrum Product Owners auszufüllen, einschließlich der Erstellung und Priorisierung des Product Backlogs.
   Scrum Events und Artefakte zu verstehen und anzuwenden.
   Agile Schätzmethoden und Techniken zur Komplexitätsbewältigung einzusetzen.
   Die ethischen und rechtlichen Aspekte des KI-Einsatzes zu berücksichtigen.
   Sich auf die PSPO I Zertifizierungsprüfung vorzubereiten.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, agile Entwicklung, Produktmanagement und IT-Service-Management. Die Weiterbildung unterstützt die Übernahme von Rollen wie Projektmanager:in mit KI-Fokus, Scrum Product Owner:in oder Kanban-Koordinator:in. Sie bietet eine Grundlage für die Anwendung von KI und agilen Methoden in unterschiedlichen Branchen und Unternehmensgrößen.

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   Bremen

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Leipzig

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Magdeburg

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   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.

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   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.

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   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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen