KKC_0203 | Innovationen mit KI: Neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln

KI kann Innovation beschleunigen, aber nur, wenn Sie aus Ideen belastbare Produktentscheidungen machen. In diesem Seminar arbeiten Sie entlang eines praxiserprobten Pfads von der Problemdefinition bis zum validierten KI-Produkt. Sie starten mit Innovationsfeldern rund um neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle und übersetzen strategische Ziele in ein handhabbares Use-Case-Portfolio. Danach lernen Sie, Use Cases mit Jobs-to-be-done und Pain-Point Mapping zu schärfen und mit Value-vs.-Feasibility Scoring zu priorisieren.

Ein Schwerpunkt liegt auf der KI-Eignung: Welche Daten werden benötigt, welche Qualität ist realistisch, welche Latenz ist akzeptabel und welche Compliance-Anforderungen begrenzen den Lösungsraum? Auf der Umsetzungsseite klären Sie zentrale Architekturfragen: Wann ist RAG sinnvoll, wann Fine-Tuning, und wie integrieren Sie Human-in-the-Loop und Freigabeprozesse, ohne den Nutzen zu zerstören? Sie entwerfen Prototypen und MVPs, die für KI funktionieren, inklusive Experimentdesign, Offline- und Online-Evaluation sowie Regressionstests für Prompts und Retrieval. Parallel bauen Sie ein Risikobild auf: Datenschutz, IP, EU AI Act, Security-Risiken wie Prompt Injection und Data Leakage.

Abschließend entwickeln Sie einen Go-to-Market-Ansatz mit Pricing-Optionen, Produktmetriken und einem Plan für Skalierung inklusive Monitoring und Drift-Erkennung. Sie gehen mit einer konkreten, argumentierbaren KI-Produktentscheidung und einem Umsetzungsfahrplan zurück in Ihren Alltag.

• Sie übersetzen strategische Ziele in ein handhabbares KI-Use-Case-Portfolio.
• Sie schärfen Use Cases mit Jobs-to-be-done, Pain-Point Mapping und Value-vs.-Feasibility Scoring.
• Sie prüfen KI-Eignung anhand von Datenbedarf, Datenqualität, Latenz und Compliance-Anforderungen.
• Sie entscheiden zwischen RAG, Fine-Tuning, Human-in-the-Loop und Freigabeprozessen.
• Sie entwerfen Prototypen und MVPs mit Experimentdesign, Evaluation und Regressionstests.
• Sie bewerten Risiken zu Datenschutz, IP, EU AI Act, Prompt Injection und Data Leakage.
• Sie entwickeln Go-to-Market-Ansätze, Pricing-Optionen, Produktmetriken und Skalierungspläne.

Das Seminar richtet sich an Produktmanager/innen, Innovationsverantwortliche, Geschäftsführungen, Fachbereichsleitungen, Business Development, IT- und KI-Teams sowie Entscheider/innen, die neue KI-basierte Produkte, Services oder Geschäftsmodelle strukturiert entwickeln möchten.

• Grundverständnis von Produktentwicklung oder Prozessdesign
• Keine Programmierung nötig, aber Bereitschaft, mit Kennzahlen und Hypothesen zu arbeiten

• KI-Strategie für Produktinnovation
  • Innovationsfelder: Produkt, Service, Geschäftsmodell
  • Build, Buy, Partner: Entscheidungslogik
  • Werttreiber, Kosten, Risiken als Business Case
  • Portfolio-Ansatz statt Einzelprojekt
• Use-Case Discovery mit Impact
  • Jobs-to-be-done und Pain-Point Mapping
  • Value vs. Feasibility Scoring
  • KI-Eignung: Daten, Latenz, Qualität, Compliance
  • Use-Case Canvas für Stakeholder
• Von Daten zu Produkt: KI-Produktarchitektur
  • Datenquellen, Datenverträge, Datenqualität
  • RAG vs. Fine-Tuning: wann was sinnvoll ist
  • Human-in-the-Loop und Freigabeprozesse
  • Integration in Prozesse, Apps und Plattformen
• Prototyping, Experimentdesign, Validierung
  • MVP, Concierge, Wizard-of-Oz für KI
  • Offline- und Online-Evaluation (KPIs, Benchmarks)
  • Prompt- und Retrieval-Tests, Regressionen
  • Messbarer Nutzen: Zeit, Qualität, Umsatz, Risiko
• Responsible AI, Recht, Security
  • Datenschutz, IP, Urheberrecht, Vertraulichkeit
  • EU AI Act: Risikoklassen und Pflichten
  • Threats: Prompt Injection, Data Leakage
  • Governance: Rollen, Policies, Dokumentation
• Go-to-Market und Skalierung
  • Pricing-Modelle: Usage, Seat, Outcome
  • Produktmetriken: Adoption, Retention, ROI
  • MLOps/LLMOps Grundlagen: Monitoring, Drift
  • Roadmap: vom Pilot zur Plattform-Fähigkeit