Produktve­rantwortlich: Customer-Discovery, Pricing-Tests, Roadmap-Pläne

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

1. 1
   KI für Projektmanager:innen, KI und Automatisierung, KI-Management: Prompt Engineering
2. 2
   Zielsetzung
3. 3
   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.
4. 4
   Praxisbezug für Produktverantwortliche
5. 5

   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 Inhalte gliedern sich in drei Kernbereiche

   KI für Projektmanager:innen*
   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz werden erläutert, gefolgt von spezifischen KI-Anwendungen im Projektmanagement. Der Kurs behandelt Foundation Models und Open-Source-KI-Tools sowie deren Einsatz im Projektalltag. Themen wie die Implementierung von KI-Projekten, ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen sowie die Evaluation von KI-Lösungen werden behandelt. Ergänzend werden Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, vermittelt. Ein Exkurs zum Projektmanagement und ein Zusatzthema zur Arbeit mit ChatGPT runden diesen Teil ab.
   KI und Automatisierung*
   Dieser Teil führt in die Konzepte von KI und Automatisierung ein und beleuchtet deren Geschichte und Entwicklung. Grundbegriffe und Schlüsseltechnologien der Automatisierung werden vorgestellt, ebenso wie die Grundlagen von Make.com und das Datenmanagement in automatisierten Prozessen. Die Dokumentation von Workflows, Fehlerbehebung und die Automatisierung von Reports sind zentrale Themen. Ein Exkurs zu Daten als Grundlage von KI-Systemen und ein weiterer zu Large Language Models (LLMs) vertiefen das Verständnis. Die praktische Implementierung von KI-Lösungen, KI in der Prozessautomatisierung sowie Fallstudien und Best Practices werden ebenso behandelt wie Zukunftstrends und Innovationen.
   KI-Management: Prompt Engineering*
   Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Sprachmodelle bilden die Basis für die Einführung in KI-Management und Prompt Engineering. Vermittelt werden der Aufbau effektiver Prompts, die Wahl der richtigen Struktur und Sprache, Zieldefinition und Aufgabenstellung sowie Techniken der Kontextualisierung und Detaillierung. Der Kurs thematisiert zudem Halluzinationen bei KI-Modellen und das Promting von Bildern.
   Lernziele

7. 7

   Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage

   Die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement zu verstehen.
   KI-Tools und -Technologien zur Optimierung von Projektabläufen einzusetzen.
   Automatisierungspotenziale in Arbeitsprozessen zu identifizieren und zu nutzen.
   Effektive Prompts für Sprachmodelle zu entwickeln und anzuwenden.
   Ethische und rechtliche Aspekte im Umgang mit KI zu berücksichtigen.
   KI-Lösungen zu evaluieren und zu implementieren.
   Veränderungsprozesse im Zusammenhang mit KI-Einführungen zu gestalten.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten sind relevant für Rollen im Projektmanagement, IT-Management, in der Prozessoptimierung und in der strategischen Planung. Tätigkeitsfelder umfassen die Konzeption, Implementierung und Verwaltung von KI-gestützten Projekten und automatisierten Systemen. Die Weiterbildung bereitet auf Aufgaben vor, die die Anwendung von KI zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und zur Förderung von Innovation erfordern.
   Zusammenfassung
   Diese umfassende Weiterbildungsmaßnahme vermittelt theoretisches Wissen und praktische Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Prompt Engineering. Die Inhalte sind darauf ausgerichtet, Projektmanager:innen und Fachkräfte in die Lage zu versetzen, KI-Technologien zielgerichtet einzusetzen, um Projekte zu revolutionieren, Arbeitsprozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Die sachliche Darstellung von Technologien, Methoden und Rahmenbedingungen bildet die Grundlage für die erfolgreiche Anwendung im beruflichen Kontext.

1. 1

   Berlin

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

2. 2

   Bremen

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

3. 3

   Bremen

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

4. 4

   Dortmund

   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.

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen