KI für Produktforschung & Produktentwicklung

Dieser Kurs wurde unter Zuhilfenahme von künstlicher Intelligenz erstellt. Die meisten KI-Schulungen für Produktmanager enden bei „Hier sind zwölf Prompts“. Dieser Kurs lehrt den Arbeitsablauf: wie Evidenz in ein KI-System gelangt, was es entscheiden darf, wie die Ausgabe geprüft wird und was Sie gegenüber Stakeholdern, der Rechtsabteilung oder einer Aufsichtsbehörde verteidigen können.

Denn der Unterschied zwischen einem Produktteam, das KI gut nutzt, und einem, das nur schneller in die falsche Richtung läuft, liegt nicht im Prompt. Er liegt darin, ob jemand nachgeprüft hat. Sie sehen zu, wie ein erfundener Wettbewerberpreis in einer Quelle steckt, von einer Recherche-Anfrage abgerufen, mit Quellenangabe wiederholt und von vier fähigen Menschen durchgewinkt wird, bevor es jemand merkt.

Sie sehen zu, wie ein synthetisches Nutzerpanel begeistert einer Funktion zustimmt, die echte Stationsleitungen in den ersten zehn Minuten der ersten Sitzung ablehnen. Sie sehen zu, wie sich Priorisierungswerte über drei identische Läufe verschieben. Solche Lektionen wirken als Vorführung und verpuffen als Aufzählungspunkt, und genau deshalb ist dieser Kurs so aufgebaut.

Was diesen Kurs unterscheidet Ehrlich zu synthetischen Daten. Ein ganzes Kapitel dazu, wo generierte Befragte vertretbar sind und wo nicht — gestützt auf den Befund, dass rund 97 % der Researcher inzwischen irgendwo in ihrem Ablauf KI nutzen, aber nur etwa 8 % regelmäßig Tools mit synthetischen Befragten. Diese Lücke ist keine technische Verzögerung.

Sie ist ein wohlüberlegtes professionelles Urteil derer, die am meisten davon hätten, wenn es funktionierte. Rückverfolgbarkeit als Disziplin. Jede Erkenntnis ist mit einem echten Zitat und einer Quellenkennung verknüpft.

Jede Marktaussage trägt zwei unabhängige Quellen. Am Ende können Sie diese Kette in beide Richtungen in unter einer Minute gehen, vor jemandem, der Ihnen widerspricht. Regulierung auf aktuellem Stand.

Was Sie nach Artikel 50 der KI-Verordnung der EU (AI Act) heute bindet und was auf Dezember 2027 und August 2028 verschoben wurde — und warum der Schluss „die Verordnung wurde verschoben“ ein Team in Schwierigkeiten bringt. Ein durchgehender Fall. Brightline Software, ein B2B-Anbieter für Personaleinsatzplanung im Gesundheitswesen mit 480 Mitarbeitenden, 14.

000 ungelesenen Support-Tickets und elf Wochen von der Idee zum Prototyp, trägt eine Geschichte, die sich in jedem Kapitel weiterentwickelt. Am Ende steht ein Zyklus von drei Wochen — und dass diese Zahl erst in Lektion 50 statt in Lektion 1 erscheint, hat einen Grund: Tempo ohne Disziplin liefert nur dieselben Fehler früher. Die Demonstrationen und Labs sind animierte Nachbildungen mit deutschen Texten auf dem Bildschirm; sie zeigen keine Aufzeichnung einer echten Tool-Sitzung.