KI-Technik & Entwicklung

Produktentwicklung mit KI: Ideen prüfen, Anforderungen klären, MVPs testen

Zwischen erster Produktidee und Marktreife liefert KI an vielen Punkten verwertbares Material: Trendsignale, ausgewertetes Kundenfeedback, User Stories, Mockups oder Testfälle. Dieser Tag geht die Innovationskette Etappe um Etappe durch und zeigt, welche Methoden von Machine Learning bis GPT an welcher Stelle passen. In Übungen entstehen ein Feature-Vorschlag und eine MVP-Spezifikation, am Ende eine KI-Roadmap für Ihr eigenes Produktvorhaben. Danach wissen Sie, wo KI Ihren Entwicklungsprozess beschleunigt und welche Qualitäts-, Datenschutz- und Ethikfragen Sie dabei klären müssen.

Für wen

Produktmanagement, Entwicklungsleitung, Innovationsverantwortliche, UX-Design, Data Science sowie alle, die Produkte mit KI konzipieren, entwickeln oder weiterentwickeln.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

KI entlang der Innovationskette einsetzen, von der Idee über das MVP bis zum Test

Das nehmen Sie mit

  • Sie ordnen Machine Learning, Deep Learning und LLMs den Etappen von Ideenfindung bis Marktreife zu.
  • Sie haben mit KI einen Feature-Vorschlag und eine MVP-Spezifikation erarbeitet.
  • Sie verlassen den Tag mit einer KI-Roadmap für ein eigenes Produktvorhaben.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Grundlagen: Welche Aufgaben KI zwischen Idee und Markteinführung übernimmt

    • Die Etappen von der Idee bis zur Marktreife und die Aufgabe, die KI jeweils übernehmen kann
    • Methoden im Überblick und ihre Stärken: Machine Learning, Deep Learning sowie LLMs
    • Strategischer Nutzen und wie sich daraus ein belastbarer Business Case ableitet
    • Beispiele: eine Produktidee gegen Marktdaten validieren, Trends automatisiert aufspüren
  2. Teil 2

    Modul 2 – Ideen und Markt: Chancen finden und Wettbewerber einschätzen

    • Brainstorming und Ideation: GPT liefert Rohideen, das Team sortiert und schärft sie
    • Trends per Webscraping einsammeln und mit NLP auswerten
    • Wettbewerber mit KI-gestützten Analysetools vergleichen: Funktionen, Preise, Positionierung
    • Übung: Einen Feature-Vorschlag mit KI generieren und gemeinsam bewerten
  3. Teil 3

    Modul 3 – Anforderungen: Aus Kundenstimmen Features und User Stories ableiten

    • Rezensionen, Kundenfeedback und Support-Tickets per KI nach Wünschen und Beschwerden durchsuchen
    • Feature-Wünsche per Topic Modeling zu Clustern bündeln
    • Aus den Clustern User Stories mit generativer KI formulieren lassen
    • Beispiel: Eingehende Feature Requests mit GPT priorisieren
  4. Teil 4

    Modul 4 – Prototyp und Test: Vom MVP zur abgesicherten Version

    • Rapid Prototyping: Klickbare Entwürfe in No-Code- oder Low-Code-Baukästen mit GPT-Assistenz
    • Mockups, Spezifikationen und Testdaten generieren lassen, Usability KI-gestützt prüfen
    • Übung: Für eine Produktidee eine MVP-Spezifikation mit KI-Hilfe entwerfen
    • A/B-Tests mit synthetischen Daten simulieren, Regressionen mit ML-Modellen erkennen
    • Testfälle mit GPT erzeugen, User Flows automatisiert testen, Fehler klassifizieren
  5. Teil 5

    Modul 5 – Verankern: Qualität, Verantwortung und Skalierung im Produktprozess

    • Qualitätssicherung und Feedbackschleifen, in denen KI-Systeme laufend mitlernen und geprüft werden
    • Datenschutz und ethische Fragen, die im Entwicklungsprozess früh geklärt werden müssen
    • Skalierbarkeit und Einbindung in vorhandene Produktpipelines
    • Abschlussübung: Ihr eigenes Produktvorhaben in eine KI-Roadmap mit Etappen übersetzen

VoraussetzungenGrundkenntnisse in Produktmanagement oder Entwicklung. Technisches Grundverständnis und Offenheit für datengetriebene Methoden erleichtern die Übungen.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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