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Vollständiger Lernkurs

Product Manager + AI

AI Product Discovery, Metriken, Economics und Lifecycle

Ein Lernpfad für Product Manager zu AI-Feature-Discovery, Capabilities, Evaluation, AI UX, Unit Economics, Experimentation, Safety und Lifecycle Management.

Beende den Kurs mit einem kontrollierten AI-Product-Dossier statt mit einer „AI-first“-Präsentation: Problemdefinition, Capability Fit, evidenzgestützter Prototyp, Evaluation-Vertrag, Unit Economics, Risikogrenzen, Rollout, Telemetrie, Rollback und Sunset-Kriterien.

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8–14 Wochen3 Module10 Lektionen2 Assessments

Lern-Betriebssystem

So arbeitest du den Kurs durch und behältst ein belastbares Ergebnis

1. Mit dem Problem beginnen, nicht mit dem Modell

Definiere für jedes Thema User oder Job, Häufigkeit, Baseline des aktuellen Prozesses, Failure Impact und das Kriterium, das zeigt, dass AI wirklich besser ist als einfachere Automatisierung.

2. Evidenz vor dem Prototyp definieren

Lege vor der Demo repräsentative Fälle, Acceptance-Schwellen, verbotene Outcomes und die Business-Metrik fest. Sonst beweist der Prototyp vor allem, dass ein Prototyp existiert.

3. Über Evals experimentieren

Vergleiche jede Änderung an Modell, Prompt, Kontext oder Tool mit demselben Evaluation-Vertrag und derselben Baseline. Online-Experimente erst nach bestandenen Offline-Quality- und Safety-Gates.

4. Als Betriebssystem launchen

Canary, Budget, Monitoring, Human Review, Incident-Pfad, Rollback und Sunset gehören ins Produktdesign. „Operations kümmert sich nach dem Launch“ bedeutet bei AI meist: Überraschung inklusive.

Kursregeln

Nicht nur gelesen — sondern nachgewiesen

  • Beginne Discovery nicht mit der Modellauswahl. Beginne mit Problem, Baseline, Evidence und Failure Impact.
  • Nutze keinen A/B-Test, um herauszufinden, ob das System grundsätzlich sicher ist. High-severity-Failures müssen durch Offline-Gates abgefangen werden.
  • Berechne Cost per Successful Task inklusive Retries, Review und Failure Handling. Der Token-Preis allein sagt einem PM fast nichts.
  • Übernimm vendor-gemeldete Adoption, Accuracy oder Revenue Uplift nicht ohne Prüfung von Attribution und Transfer Assumptions in den eigenen Forecast.
  • Jede High-impact-Production-Korrektur aktualisiert das Eval Set; jede Änderung an Modell, Prompt, Kontext oder Tool braucht eine versionierte Release-Entscheidung.

Modul 1

Gemeinsamer AI-Kern

Modellgrenzen, Structured Outputs und Evaluation für Produktentscheidungen.

ErgebnisDer Product Manager versteht, was Nutzern versprochen werden kann und wie sich diese Zusagen überprüfen lassen.

  1. AI-Grundverständnis und Modellgrenzen

    Kern

    Fähigkeiten, Halluzinationen, Kontextgrenzen, Datenschutz und verantwortungsvolle Nutzung.

    Material →

  2. Prompt- und Context Engineering

    Kern

    Anweisungen, Beispiele, Constraints, Kontext und Prüfung der Ergebnisse.

    Voraussetzungen: AI-Grundverständnis und Modellgrenzen

    Material →

  3. Structured Outputs und Evaluation

    Kern

    Antwortschemata, deterministische Checks, Testfälle und Akzeptanzkriterien.

    Voraussetzungen: Prompt- und Context Engineering

    Material →Ressource →

Checkpoint nach dem Modul

Product-Evidence-Baseline

  • ✓ Problem und User-Segment sind ohne Bindung an ein bestimmtes Modell formuliert
  • ✓ Success Metric hat Baseline und Owner
  • ✓ für High-impact-Failure ist ein inakzeptables Outcome definiert

Szenario-Transfer-Lab

Transfer Lab: vom AI-Case zum Problem- und Evidence-Vertrag

Nutze den OpenAI-Inbound-Sales-Case als Referenzprozess. Übernimm gemeldete Metriken nicht als eigenen Business Case. Erstelle für ein anderes Unternehmen Problem Tree, Baseline Funnel, Evidence Plan und Gründe, warum derselbe Workflow nicht übertragbar sein könnte.

Abgabe

Einseitiger Problem/Evidence-Vertrag: User oder Job, Baseline, Target Outcome, Non-Goals, repräsentative Fälle, inakzeptable Failures und Attribution Plan.

ChatGPT/OpenAI AI-Case →AI² Business →Wissenskarte →Product Manager + AI Roadmap →
  • ✓ vendor-gemeldete Metrik wird nicht als eigene Baseline verwendet
  • ✓ mindestens drei Transfer-Risk-Hypothesen sind dokumentiert
  • ✓ Business-Metrik ist von Model-Quality-Metrik getrennt
  • ✓ Ground-Truth-Quelle für das Outcome ist definiert

Modul 2

AI-Product-Discovery

Problemdefinition, Capability Fit und Nutzenhypothesen.

ErgebnisDas AI-Feature adressiert ein klares Problem, einen definierten Nutzer und messbare Erfolgsmetriken.

  1. Capability Fit und Problemauswahl

    Kern

    Erkennen, wo AI Mehrwert schafft und wo sie unnötiges Risiko erzeugt.

    Material →

  2. AI UX, Vertrauen und Unsicherheit

    Kern

    Feedback, Erklärbarkeit, Freigaben, Fehler und Nutzerkontrolle.

    Material →

  3. Projekt: AI-Feature-Discovery-Dossier

    ProjektPraxis + Assessment

    Problem, Prototyp, Metriken, Risiken, Wirtschaftlichkeit und Experimentplan definieren.

    Voraussetzungen: Capability Fit und Problemauswahl, AI UX, Vertrauen und Unsicherheit

    Material →Praxis →Assessment →

Checkpoint nach dem Modul

Validiertes Discovery-Paket

  • ✓ Prototyp wurde an repräsentativen Fällen getestet
  • ✓ Quality- und Safety-Acceptance-Schwellen sind vor dem Test definiert
  • ✓ Human Review und Authority Boundaries sind für folgenreiche Aktionen beschrieben

Szenario-Transfer-Lab

Transfer Lab: AI-Feature-Discovery mit Kill-Kriterien

Wähle ein Consumer- oder internes AI-Feature und führe Discovery so durch, dass das Team die Idee nicht nur freigeben, sondern auch früh stoppen kann. Ergänze Capability Fit, Prototyp, Eval Set, Human-Review-Grenze, Abuse Cases und eine einfachere Non-AI-Alternative.

Abgabe

AI-Feature-Discovery-Dossier plus Vergleich AI vs. deterministische Automatisierung und vorab registrierte Go/Iterate/Kill-Kriterien.

AI² Consumer →AI Product Discovery →Discovery-Dossier-Praktikum →Human in the loop →
  • ✓ Non-AI-Baseline existiert
  • ✓ repräsentative Eval Cases decken Happy Path und High-impact-Failures ab
  • ✓ Kill-Kriterium ist vor den Testergebnissen definiert
  • ✓ Human Review ist an Risiko statt an einen zufälligen Traffic-Prozentsatz gekoppelt

Modul 3

Metriken, Wirtschaftlichkeit und Lifecycle

Qualität, Sicherheit, Kosten, Experimente und Betrieb.

ErgebnisDas AI-Feature wird über messbare Gates vom Prototyp bis zum Sunset gesteuert.

  1. Qualitäts- und Sicherheitsmetriken

    Kern

    Task Success, Groundedness, Latenz, Kosten, Fehlerrate und Vertrauen.

    Material →

  2. AI Unit Economics

    Kern

    Kosten pro Aufgabe, Model Routing, Budget und Marge.

    Material →

  3. Evaluationsgetriebene Experimente

    Kern

    Offline-Evaluations, Online-Tests, Release-Gates und Rollback.

    Material →

  4. Milestone: kontrollierter Launch eines AI-Features

    MeilensteinPraxis + Assessment

    Metriken, Sicherheit, Kosten, Rollout, Monitoring und Incident-Plan.

    Voraussetzungen: Qualitäts- und Sicherheitsmetriken, AI Unit Economics, Evaluationsgetriebene Experimente

    Material →Praxis →Assessment →

Checkpoint nach dem Modul

Governed Launch Readiness

  • ✓ Unit Economics werden pro erfolgreichem Task berechnet, nicht nur über Token-Kosten
  • ✓ Rollout enthält Canary-, Rollback- und Stop-Kriterien
  • ✓ Production Feedback fließt in Eval- und Regression-Backlog

Szenario-Transfer-Lab

Transfer Lab: Eval → Economics → Staged Rollout → Incident

Verwandle einen funktionierenden Prototyp in eine Launch-Entscheidung. Berechne Cost per Successful Task, setze Quality- und Safety-Gates und entwirf Canary, Telemetrie, Eskalation, Rollback und Post-Incident-Regression-Loop.

Abgabe

Launch-Control-Sheet: Eval-Baseline, Release-Schwellen, Unit-Economics-Budget, Rollout-Stufen, Telemetrie-Dashboard-Spezifikation, Rollback-Trigger und Incident-to-Regression-Workflow.

Production Evaluation →Kostenoptimierung →AI Incident Response →AI² Government →
  • ✓ Quality, Safety, Latenz und Kosten haben getrennte Schwellen
  • ✓ Kosten sind auf erfolgreichen Task normalisiert
  • ✓ Canary hat einen expliziten Rollback-Trigger
  • ✓ Production Incident oder High-severity-Korrektur erzeugt einen Regression Case

Capstone-Vertrag

Capstone: Dossier für einen kontrollierten AI-Feature-Launch

Entwirf ein AI-Feature vom Problem Framing bis zum Production Lifecycle. Ein anderes Team muss eine Go/No-Go-Entscheidung ohne Glauben an Modellmagie und ohne „Risiken klären wir nach der Beta“ treffen können.

Was abzugeben ist

  • — Problem Brief mit User oder Job, Baseline Workflow, Non-Goals und messbarem Business Outcome
  • — Capability-Fit-Entscheidung: AI, deterministische Automatisierung oder Hybrid mit expliziten Trade-offs
  • — repräsentativer Evaluation-Datensatz, Quality-/Safety-Acceptance-Vertrag und Regression Policy
  • — Prototype Evidence Pack mit Traces, Failure Taxonomy und Human-Review-Entscheidungen
  • — Unit Economics: Cost per Attempt, Cost per Successful Task, Review Cost, erwartetes Volumen und Budget Guardrail
  • — Risk-/Authority-Matrix mit Datenklassen, folgenreichen Aktionen, Approvals, Audit und Escalation Owner
  • — Staged Rollout Plan für Shadow, Draft, Canary, General Availability, Telemetrie, Rollback und Kill-Kriterien
  • — 30-Tage-Operating-Plan für Metric Review, Incident Loop, Eval Refresh, Model-/Prompt-Change-Control und Sunset Trigger

Wann es als fertig gilt

  • ✓ Business Success, Model Quality und Safety Metrics werden nicht in einem Vanity Score vermischt
  • ✓ Go/No-Go basiert auf vorab definierten Schwellen und repräsentativer Evidenz
  • ✓ High-impact-Aktion erhält ohne Authority-/Control-Evidenz keine zusätzliche Autonomie
  • ✓ Unit Economics bleiben bei erwartetem Volumen und Human-Review-Rate im Budget
  • ✓ Rollout kann über ein klares Runtime-Signal gestoppt oder zurückgerollt werden
  • ✓ Vendor-Metriken sind als externer Kontext markiert und nicht als kausaler Beweis des eigenen ROI

Abschlusspraxis und Assessment

Der Kurs endet mit einem praktischen Artefakt und einer Abnahmerubrik. Das Ergebnis gilt erst nach erfüllten Akzeptanzkriterien als abgeschlossen, nicht bloß nach dem Lesen der Materialien.

Projekt: AI-Feature-Discovery-Dossier →Milestone: kontrollierter Launch eines AI-Features →Roadmap öffnen →