Innovationen mit KI: Neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln
KI-Ideen belastbar validieren und als marktfähige Services mit Business Case, Governance und Roadmap umsetzen
Die wichtigsten Themen
KI-Use-Cases priorisieren
RAG vs. Fine-Tuning bewerten
MVPs belastbar validieren
Business-Value-KPIs definieren
EU AI Act einordnen
Go-to-Market ableiten
Überblick In diesem Seminar entwickelst du aus KI-Potenzialen konkrete Produkte, Services und Geschäftsmodelle, die wirtschaftlich tragfähig, technisch realisierbar und organisatorisch anschlussfähig sind. Die KI-Innovationen...
In diesem Seminar entwickelst du aus KI-Potenzialen konkrete Produkte, Services und Geschäftsmodelle, die wirtschaftlich tragfähig, technisch realisierbar und organisatorisch anschlussfähig sind. Die KI-Innovationen Schulung verbindet Produktmanagement, KI-Grundlagen, Business-Case-Denken und Responsible AI zu einem praxisnahen Vorgehen: von der ersten Use-Case-Idee über Daten- und Architekturentscheidungen bis zum validierten MVP mit messbarem Business Value.
Du lernst, KI-Use-Cases mit echtem Impact zu identifizieren, mit Value-vs.-Feasibility-Scoring zu priorisieren und in eine belastbare Produktstory zu übersetzen. Dabei geht es nicht nur um Generative AI, sondern um produktfähige Entscheidungen: RAG vs. Fine-Tuning, Datenqualität, Human-in-the-Loop, Evaluation, Monitoring, Datenschutz, IP, EU AI Act und Security-Risiken wie Prompt Injection oder Data Leakage. Ergänzend bietet sich für strategische Vorarbeit das Seminar KI-Strategie für den Mittelstand an, während Data-Driven Entscheiden die Datenkompetenz für belastbare Produktentscheidungen stärkt.
Besonders wertvoll ist das Training für Produktverantwortliche, Innovations-Teams, Fachbereichsleitungen und Gründerinnen und Gründer, die KI nicht als isoliertes Experiment behandeln, sondern als skalierbares Produkt, Service-Angebot oder Geschäftsmodell aufbauen wollen. Wer Innovationsfelder systematisch beobachten möchte, findet mit dem Innovations- und Geschäftsmodell-Radar eine passende Ergänzung. Für datengetriebene KI-Produkte vertieft Data-Centric AI den Umgang mit Datenverträgen und Datenqualität. Am Ende des Seminars verfügst du über einen priorisierten KI-Use-Case, einen MVP- und Validierungsplan, eine Governance-Einordnung sowie einen Go-to-Market-Ansatz, den du im Unternehmen direkt weiterführen kannst.
Die Themen Innovationsfelder für Produkte, Services und Geschäftsmodelle · KI als Werttreiber für Umsatz, Effizienz, Qualität und Risikoreduktion · Build, Buy oder Partner als strukturierte Entscheidungslogik...
KI-Strategie und Produktinnovation
- Innovationsfelder für Produkte, Services und Geschäftsmodelle
- KI als Werttreiber für Umsatz, Effizienz, Qualität und Risikoreduktion
- Build, Buy oder Partner als strukturierte Entscheidungslogik
- Business Case mit Nutzen, Kosten, Risiken und Skalierungspfad
- Portfolio-Ansatz für mehrere KI-Initiativen statt isolierter Einzelprojekte
- Stakeholder-Erwartungen, Mandat und Entscheidungswege im Unternehmen
Use-Case Discovery und Priorisierung
- Jobs-to-be-done als Ausgangspunkt für relevante Kunden- und Nutzerprobleme
- Pain-Point Mapping zur Identifikation von KI-Potenzialen mit echtem Impact
- Value-vs.-Feasibility-Scoring für transparente Priorisierung
- KI-Eignung anhand von Datenlage, Latenz, Qualitätsanspruch und Compliance
- Use-Case Canvas für Produktidee, Zielgruppe, Nutzenversprechen und Risiken
- Abgrenzung von Experiment, MVP, Pilot, Produkt und Plattform-Fähigkeit
Datenfundament und KI-Produktarchitektur
- Datenquellen, Datenverträge und Datenqualität als Grundlage produktiver KI-Services
- RAG vs. Fine-Tuning als Architekturentscheidung nach Aufwand, Risiko und Nutzen
- Human-in-the-Loop, Freigabeprozesse und Qualitätskontrollen im Produktdesign
- Integration in Prozesse, Apps, Plattformen und bestehende IT-Landschaften
- Rollen zwischen Produktmanagement, Data Science, IT, Fachbereich und Governance
- Technische Abhängigkeiten für spätere Skalierung und Wartbarkeit
Prototyping, Experimentdesign und Validierung
- MVP-Formate für KI-Produkte, darunter Concierge, Wizard-of-Oz und funktionale Prototypen
- Hypothesen, Testdesign und Erfolgskriterien für belastbare Experimente
- Offline- und Online-Evaluation mit KPIs, Benchmarks und Qualitätsmetriken
- Prompt-Tests, Retrieval-Tests und Regressionen für stabile Ergebnisse
- Messbarer Nutzen über Zeitgewinn, Qualitätssteigerung, Umsatzbeitrag und Risikoreduktion
- Entscheidungskriterien für Fortführung, Anpassung oder Stopp eines KI-Vorhabens
Responsible AI, Recht und Security
- Datenschutz, Vertraulichkeit, IP-Fragen und urheberrechtliche Risiken in KI-Produkten
- EU AI Act mit Risikoklassen, typischen Pflichten und Produktimplikationen
- Prompt Injection, Data Leakage und Missbrauchsszenarien als Security-Risiken
- Governance mit Rollen, Policies, Dokumentation und Freigabeprozessen
- Risikobasierte Anforderungen an Tests, Monitoring und Nachvollziehbarkeit
- Abwägung zwischen Innovationsgeschwindigkeit, Compliance und Produktqualität
Go-to-Market, Pricing und Skalierung
- Positionierung von KI-Services entlang Zielgruppe, Nutzenversprechen und Differenzierung
- Pricing-Modelle wie Usage, Seat, Outcome und hybride Ansätze
- Produktmetriken für Adoption, Retention, ROI, Qualität und Kundenzufriedenheit
- MLOps- und LLMOps-Grundlagen mit Monitoring, Drift und Feedback-Schleifen
- Roadmap vom validierten Pilot zur skalierbaren Produkt- oder Plattformlösung
- Entscheidungsvorlagen für Management, Fachbereich und technische Umsetzung
Wer hier richtig ist
- Produktmanagerinnen und Produktmanager, Product Ownerinnen und Product Owner mit Verantwortung für digitale Produkte, KI-Services oder datenbasierte Features
- Innovationsmanagerinnen und Innovationsmanager, Business Developerinnen und Business Developer, die KI-Use-Cases in tragfähige Geschäftsmodelle übersetzen
- Leiterinnen und Leiter aus IT, Data, Digital, Strategie und Fachbereichen, die KI-Initiativen priorisieren, bewerten und steuern
- Gründerinnen und Gründer sowie Intrapreneurinnen und Intrapreneure, die aus KI-Ideen validierte MVPs, Angebote und Go-to-Market-Ansätze entwickeln
Das lernst du
- Strukturierte Identifikation und Priorisierung von KI-Use-Cases mit Business Impact
- Nachvollziehbare Architekturentscheidungen zu RAG, Fine-Tuning, Datenqualität und Human-in-the-Loop
- Eigenständige Planung von MVPs, Experimenten und Evaluationen für KI-Produkte
- Messbare Bewertung von Business Value über KPIs, Benchmarks und Produktmetriken
- Sichere Einordnung von Governance, EU AI Act, Datenschutz, IP und Security in Produktentscheidungen
- Belastbarer Go-to-Market-Entwurf mit Pricing-Logik, Roadmap und Skalierungsperspektive
So arbeiten wir
- Fachliche Impulse zu KI-Produktstrategie, Architekturentscheidungen, Evaluation, Governance und Go-to-Market
- Arbeit an realistischen Fallbeispielen und optional an eigenen Use Cases aus dem Unternehmen
- Canvas-Übungen für Use-Case Discovery, Value-vs.-Feasibility-Scoring und Business-Case-Struktur
- Gruppenübungen zu MVP-Design, Experimentplanung, KPI-Definition und Risikoanalyse
- Entscheidungslogiken und Checklisten für RAG vs. Fine-Tuning, Governance und Skalierung
- Transferarbeit mit konkreten nächsten Schritten für Pilot, Produktstory und interne Abstimmung
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Produktentwicklung, Service-Design, Innovationsmanagement oder Prozessdesign
- Bereitschaft, mit Hypothesen, Kennzahlen, Business Cases und Entscheidungslogiken zu arbeiten
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Eigene KI-Ideen oder Use Cases aus dem Unternehmen sind hilfreich, aber nicht notwendig
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag beginnt mit der Frage, wo KI in Produkten, Services und Geschäftsmodellen realen Wert erzeugt. Behandelt werden Innovationsfelder, Werttreiber, Kosten- und Risikobetrachtung, Build-Buy-Partner-Entscheidungen sowie der Aufbau eines KI-Portfolios. Anschließend werden Use Cases mit Jobs-to-be-done, Pain-Point Mapping, Use-Case Canvas und Value-vs.-Feasibility-Scoring strukturiert bewertet.
Im zweiten Teil steht das Daten- und Architekturfundament im Mittelpunkt. Die Teilnehmer analysieren Datenquellen, Datenqualität, Datenverträge und Integrationsanforderungen. RAG vs. Fine-Tuning, Human-in-the-Loop, Freigabeprozesse und technische Abhängigkeiten werden als Produktentscheidungen betrachtet, nicht als reine IT-Detailfragen.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Innovationen mit KI: Neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln
Brauche ich Programmierkenntnisse für dieses KI-Innovationsseminar?
Nein. Das Seminar richtet sich an Personen, die KI-Produkte, Services oder Geschäftsmodelle planen, bewerten und steuern. Technische Grundlagen werden so erklärt, dass du Architekturentscheidungen, Datenfragen, Qualitätskriterien und Risiken mit Fach- und IT-Teams fundiert besprechen kannst.
Geht es im Seminar eher um Generative AI oder klassische Machine-Learning-Use-Cases?
Beides wird berücksichtigt. Der Schwerpunkt liegt auf produktfähigen Entscheidungen für KI-Innovationen. Dazu gehören Generative-AI-Szenarien mit RAG, Fine-Tuning, Prompt- und Retrieval-Tests ebenso wie klassische Machine-Learning-Anwendungen, bei denen Datenqualität, Evaluation, Monitoring und Business Value entscheidend sind.
Welche konkreten Ergebnisse nehme ich aus dem Training mit?
Du erarbeitest einen priorisierten KI-Use-Case, eine nachvollziehbare Architekturentscheidung, einen MVP- und Validierungsplan, passende KPIs, eine erste Governance- und Risiko-Einordnung sowie einen Go-to-Market-Entwurf. Diese Ergebnisse dienen als Grundlage für interne Abstimmungen, Pilotentscheidungen oder die Weiterentwicklung zur Produkt-Roadmap.
Kann ich einen eigenen KI-Use-Case aus meinem Unternehmen mitbringen?
Ja. Eigene Beispiele sind ausdrücklich sinnvoll, wenn du eine konkrete Produktidee, einen Service-Ansatz oder ein Geschäftsmodell mit KI prüfen möchtest. Der Use Case wird mit Canvas, Scoring, MVP-Design, KPI-Logik und Risiko-Check weiterentwickelt. Alternativ stehen praxisnahe Fallbeispiele bereit.
Welche Rolle spielen EU AI Act, Datenschutz und Security?
Responsible AI ist ein fester Bestandteil des Seminars. Du lernst, KI-Use-Cases grob nach Risiko einzuordnen, typische Anforderungen an Dokumentation und Governance abzuleiten und Security-Risiken wie Prompt Injection oder Data Leakage in Produktentscheidungen einzubeziehen.
Ist das Seminar für Produktmanagement oder eher für IT-Teams gedacht?
Das Seminar verbindet beide Perspektiven. Produktmanagerinnen und Produktmanager erhalten Werkzeuge für Discovery, Business Case, MVP und Go-to-Market. IT-, Data- und Digital-Verantwortliche gewinnen Struktur für Architekturentscheidungen, Datenfundament, Evaluation, Monitoring und Governance.
Wie unterscheidet sich ein KI-MVP von einem klassischen digitalen MVP?
Bei KI-MVPs müssen neben Nutzerwert und Funktionsumfang auch Modellqualität, Datenbasis, Fehlertoleranz, Evaluation, Human-in-the-Loop und regulatorische Risiken validiert werden. Das Seminar zeigt, wie Experimente so aufgebaut werden, dass Nutzen, Qualität und Risiko messbar werden.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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