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Building AI-Powered Products: A Guide for Product Managers

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Building AI-Powered Products: A Guide for Product Managers

Starweaver
Karlis Zars

Dozenten: Starweaver

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Differentiate AI product opportunities from traditional software features and identify where AI creates measurable user and business value.

  • Evaluate data readiness, feasibility constraints, and solution patterns to scope viable AI features for real product use cases.

  • Define practical success metrics, trust signals, and evaluation criteria for launching AI features with confidence.

  • Apply human oversight, governance-aware practices, and risk controls to design trustworthy AI product experiences.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Governance Risk Management and Compliance
  • Kategorie: AI Product Strategy
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Product Requirements
  • Kategorie: Product Roadmaps
  • Kategorie: Product Automation
  • Kategorie: User Experience Design
  • Kategorie: Feasibility Studies
  • Kategorie: AI literacy
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Governance
  • Kategorie: Product Management
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Decision Intelligence
  • Kategorie: UI/UX Research
  • Kategorie: Project Scoping
  • Kategorie: Product Development

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Risking
  • Kategorie: Prompt Engineering

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Kürzlich aktualisiert!

September 2026

Bewertungen

2 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 2 Module

This module helps learners shift from traditional product thinking to AI product thinking. It introduces how AI-powered products differ from conventional software, how to identify strong AI opportunities, and how to validate whether a problem is actually worth solving with AI. Learners then move into scoping AI features, assessing data readiness, defining inputs and outputs, and choosing the right solution pattern such as prompt-only, retrieval-augmented generation, fine-tuning, or agents.

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 peer review2 Diskussionsthemen

This module focuses on what happens once an AI feature moves toward launch. Learners explore how to measure AI performance in product terms, interpret ML metrics such as precision, recall, accuracy, and F1, and define practical thresholds for when a model is good enough to ship. The module then shifts into trust and risk, including UX for non-deterministic outputs, transparency design, human-in-the-loop patterns, bias, fairness, privacy, and governance. Finally, learners examine how to launch, monitor, and scale AI products through phased rollouts, shadow testing, post-launch monitoring, cost awareness, and roadmap planning.

Das ist alles enthalten

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