KI im Produktmanagement
erfolgreich umsetzen.
Das nextPM.ai Transformer Programm. Vom KI-Wissen zur Umsetzung, mit deinem Use Case, den Tools deines Unternehmens und deinen Daten.
Werde mit zwei Masterclasses und 4 Sprints zum KI-Umsetzer und Vorreiter in deinem Team. Offene Kohorte.
Mach dein ganzes PM-Team KI-fit. KI-Transformation, angepasst auf dein Team.
Für Produktmanagement rund um technische Produkte und Dienstleistungen.
Technische ProdukteDigitale ServicesDienstleistungen
Ohne KI-Vorwissen oder IT-Hintergrund. Mit deinen freigegebenen Tools.
Die Tools sind längst verfügbar.
Im Tagesgeschäft bleibt Umsetzung liegen.
Der nextPM.ai Transformer schließt die Lücke.
Live-Online-Training
Dein Anwendungsfall
Begleitete Umsetzung
Deine Arbeitsumgebung
Lernen. Entscheiden. Umsetzen.
Drei Phasen, ein Ziel: ein KI-Anwendungsfall, der in deiner Produktarbeit wirklich läuft.
Lernen.
In 12 Stunden Live-Training lernst du online, wie du KI konkret im Produktmanagement einsetzt. Die Grundlage: das nextPM.ai KI Operating System.
Entscheiden.
Im persönlichen Einzeltermin wählen wir deinen Anwendungsfall aus und legen den Lösungsweg fest. Passend zu deinem Reifegrad und deinen freigegebenen Tools.
Umsetzen.
Du setzt deinen Anwendungsfall, von uns kuratiert, in deiner Umgebung in vier Sprints (Gruppen-Calls) um. Der Austausch mit Gleichgesinnten gibt zusätzliche Inspiration für mehr.
Ein System für den ganzen Produktzyklus.
Das nextPM.ai KI Operating System ordnet KI entlang der fünf Phasen des Produktmanagements, von Research bis Go-to-Market. Es läuft in den Tools, die bei dir schon freigegeben sind, z. B. Microsoft Copilot oder UnternehmensGPT.
Du lernst entlang deiner echten Produktarbeit.
Von Research bis Go-to-Market: Du arbeitest im Programm mit ausgewählten Fallbeispielen, die in deinem Alltag tatsächlich anfallen.
Research & Analyse
- Voice of Customer synthetisieren (aus Interviews, Feedback und Supportmeldungen etc.)
- Wettbewerbsvergleiche automatisieren
- Marktbeobachtung strukturiert aufsetzen und analysieren
- Trends erkennen und strategisch einordnen
Konzeption & Strategie
- Anforderungen schärfen und priorisieren
- Konzepte erstellen und mit Kunden verifizieren
- Roadmap-Entscheidungen vorbereiten
- KI als richtigen Sparringspartner aufbauen
- Hypothesen mit datenbasierten Evidenzen belegen
Projektphase
- Statusberichte und Entscheidungsvorlagen für Gremien
- Stakeholder managen
- Kundennutzen verifizieren und Produktreife erhöhen
- Dokumentationen erstellen (BA, Datenblätter, etc.)
- Projekt managen
Go-to-Market
- Positionierung und Nutzenargumentation ausarbeiten
- Vertrieb und Service schulen
- Launchplanung und -vorbereitung
- Argumente für Kunden aufbereiten
- Markterfolg sicherstellen
Dein KI-Handwerk
Nach dem nextPM.ai Transformer beherrschst du die Fähigkeiten mit KI-Systemen richtig umzugehen. Die gezeigten Methoden-Grundlagen sind in allen gängigen KI-Tools anwendbar.
/01 Mit KI richtig arbeiten
Möglichkeiten und Limitierungen von KI verstehen. Mit der richtigen Bedienung zu verlässlichen Ergebnissen. Umgang mit KI Herausforderungen (Halluzination, Bias, Interpretation und großen Datenmengen).
/02 KI-Helfer bauen und einrichten
Arbeiten in unterschiedlichen Frameworks (Chat, Assistent, Agent) · Erkennen, wann ein Assistent reicht und wann ein Agent nötig ist. Werde fit in jedem Framework.
/03 Erweiterte Möglichkeiten mit KI
Advanced Analytics (Analyse von qualitativen und quantitativen Daten).
Erstelle deine eigenen Helfer für deine tägliche Arbeit, als Mini-App (Vibe Coding).
Weitere Möglichkeiten mit KI Tools für Storytelling, Research, etc.
/04 Datenmanagement mit KI
Der richtige Umgang mit Daten ist die Grundlage für qualitative KI Arbeit.
So arbeitest du effizient mit KI und verhinderst KI „Slop“.
Dein Mehrwert nach dem Transformer.
Ein Werkzeug, das läuft.
Auf der Plattform, die dein Unternehmen bereits nutzt.
Abläufe mit Wirkung.
Erprobte Workflows für Aufgaben, bei denen KI einen konkreten Unterschied macht.
Kompetenz, die bleibt.
Du hast das Handwerkszeug, um dich in deinem Produktmanagement als KI-Lead zu positionieren.
So wird KI im Produktmanagement konkret.
Umsetzungen aus dem Transformer Programm aus Industrie, Maschinenbau und angrenzenden Bereichen.
gespart bei über 400 Meldungen
Feedback wird Erkenntnis.
Supportmeldungen und Interviews strukturieren, nach Themen sortieren und regelmäßig zusammenfassen.
drei Berichte aus einer Notiz
Notizen werden Berichte.
Aus einer Wissensgrundlage passende Statusberichte für verschiedene Gremien erstellen.
beim Abgleich hunderter Anforderungen
Ausschreibungen in Stunden statt Tagen.
Ausschreibungsunterlagen kontrolliert extrahieren und die Anforderungen automatisch mit dem eigenen Portfolio abgleichen.
Kundenfeedback auswerten, ohne alles zu lesen
Über 400 Supportmeldungen und Interviewnotizen lagen ungenutzt herum. Zum Lesen fehlte die Zeit.
Die Meldungen wurden bereinigt und strukturiert. Danach sortierte ein KI-Helfer sie nach Themen.
Neue Meldungen werden automatisch einsortiert und monatlich zusammengefasst. Ersparnis: rund vier Stunden pro Monat.
Statusberichte, die sich selbst schreiben
Jede Woche derselbe Bericht für drei Gremien – jeweils in anderer Form und Tiefe.
Projektvorlagen und Berichtsmuster wurden als Wissensgrundlage hinterlegt. Der Helfer erzeugt daraus die passenden Fassungen.
Aus Notizen entstehen drei fertige Berichte. Aus zwei Stunden wurden zwanzig Minuten.
Vom Konzept zum klickbaren Entwurf
Eine Produktidee ließ sich im Steering mit Folien allein nicht vermitteln.
Der Teilnehmer beschrieb die Funktionen. Die KI baute den klickbaren Prototyp, den er prüfte und weiter schärfte.
Ein klickbarer Entwurf in einem halben Tag, ohne Entwicklungsteam.
Ausschreibungen bearbeiten
Hunderte Anforderungen, verteilt über viele Dokumente, bedeuteten tagelanges Lesen.
Ausschreibungsunterlagen werden kontrolliert extrahiert. Ein Helfer gleicht die Anforderungen mit dem eigenen Portfolio ab.
Der Abgleich zeigt, was passt, was fehlt und wo nachgefragt werden muss. Aus Tagen wurden Stunden.
Produktlaunch in allen Landessprachen
Englisch als Firmensprache reichte nicht. Vertrieb und Service verloren in der Launchvorbereitung wichtige Produktdetails.
Deutsche Originalvideos wurden mit KI und passender Lippensynchronisation in die Landessprachen übersetzt. Muttersprachler prüften die Fachbegriffe.
Produktdetails und Argumente kommen vollständig an. Kosten: mittlerer vierstelliger Bereich statt Studioproduktion.
Wettbewerbsvergleich / Benchmarking
Ein Benchmark kostete rund einen Arbeitstag. Bei breitem Portfolio war das nicht leistbar.
Prospektdaten werden kontrolliert extrahiert und als saubere Datenbasis für den KI-gestützten Vergleich aufbereitet.
Ein Arbeitstag wurde zu etwa einer Stunde. Jedes Ergebnis ist auf seine Quelle rückführbar.
Anforderungen, die vollständig ankommen
Lose Feature-Wünsche lassen offen, welche Herausforderung dahintersteckt. Rückfragen kosten viel Zeit.
Der Bot erfragt im Dialog die Herausforderung, Zielgruppen, Stakeholder und mögliche Akzeptanzkriterien.
Das Produktmanagement bekommt vollständigere Informationen zu Anforderungen. Rückfragen reduzieren sich.
Eine verlässliche Quelle für Produktfragen
Produktwissen lag verteilt über Datenblätter, Kataloge, Handbücher und Wikis. Das Produktmanagement beantwortete ständig dieselben Fragen.
Quellen wurden zusammengeführt und bereinigt. Der Bot beantwortet Standardfragen und verlinkt bei Bedarf ins Originaldokument.
Antworten sind sofort verfügbar, rund um die Uhr und mehrsprachig. Das Produktmanagement kommt bei weitergehenden Fragen ins Spiel.
Entscheidungen auf gemeinsamer Wissensbasis
Verstreutes Wissen aus Kundengesprächen und Service-Einsätzen erreichte das Produktmanagement nicht zuverlässig.
Wissen wird per Sprache oder Foto erfasst, um Recherche ergänzt, automatisch sortiert und strukturiert abgelegt. Ein Chatbot und vorbereitete Reports machen es zugänglich.
Ein gemeinsames Bild von Markt, Kunden und Wettbewerb unterstützt Produktentscheidungen und das Stakeholdermanagement.
Neue Themen strategisch einordnen
Innovationsfelder sollen sicherstellen, dass Produkt- und Innovationsaktivitäten zur Unternehmensstrategie und zur Portfoliovision passen. Neue Trends, Kundenbedürfnisse und Ideen einheitlich zuzuordnen, kostet viel Abstimmung.
Ein Assistent ordnet neue Trends, Bedürfnisse und Ideen den bestehenden Innovationsfeldern zu und begründet jede Zuordnung. Themen, die in kein Feld passen, werden gesondert ausgewiesen.
Ein konsistentes Bild, welche Themen zur Strategie passen – und frühe Hinweise, wo sich ein neues Innovationsfeld lohnen könnte.
Marktanforderungen mit belegter Evidenz
Vor Projektstart wird ein Dokument mit den Marktanforderungen (Market Requirements Specification) verlangt. Die Grundlagen dafür liegen verteilt in Kundenwissen, Marktdaten, Wettbewerbsinformationen und Marktforschung.
Ein Assistent erstellt aus diesen Quellen einen ersten Entwurf der Marktanforderungen. Jede Aussage erhält eine Quelle, einen Evidenzgrad und eine offene Frage zur Validierung.
Ein nachvollziehbarer Startpunkt für die Anforderungsdefinition – transparent belegt und mit klaren nächsten Schritten zur Validierung.
Das sagen unsere Kunden.
Produktmanager geschult
Produktteams transformiert
Der passende Einstieg für dich.
2 Masterclasses + 4 Sprints Umsetzung
- Zwei Masterclasses, à 6 Std., Live-Online (wähle einen passenden Kohorten-Termin)
- Use Case Analyse: Ein Einzeltermin zu deinem Anwendungsfall
- Vier Gruppen-Calls (jeden Dienstag 10:30 Uhr) für die Umsetzung + E-Mail-Support und Microlearnings
- Inspiration durch Gleichgesinnte mit ähnlichen Herausforderungen
Gemeinsam im Unternehmen vorankommen
- Alle Lerneinheiten zugeschnitten auf euer Team
- KI-Potenzialanalyse eurer wichtigsten PM-Aufgaben
- Maßgeschneiderte, sprintbasierte Umsetzungsbegleitung
Alle Preise netto zzgl. USt.
Wähle deine Kohorte.
Ablauf:
1. Wähle deinen Kohorten-Termin für die Masterclasses
2. Einzeltermin zur Use Case Definition (wird individuell vereinbart)
3. 4 Sprints, frei einteilbar, jeden DI 10:30 Uhr Gruppencall.
Masterclasses · live online
Masterclasses · live online
Masterclasses · live online
jeweils 9:00 – 16:00 Uhr
individuell abgestimmt
Gruppen-Calls (90 min)
immer dienstags, 10:30 Uhr
Gut zu wissen, bevor du startest.
Deine Frage ist nicht dabei? Schreib uns direkt.
Was passiert in den 12 Stunden Live-Training?
Zwölf Stunden live online, aufgeteilt auf zwei Masterclasses à 6 Stunden. Etwa 40 Prozent Theorie, 60 Prozent Praxis an echten Produktmanagement-Aufgaben.
Inhaltlich arbeiten wir die vier Phasen der Produktarbeit an konkreten Beispielen durch: Research und Analyse, Konzeption und Strategie, Projekt- und Stakeholdermanagement, Go-to-Market. Parallel dazu bauen wir das methodische Handwerk auf, von „richtig fragen“ bis zu eigenen KI-Agenten.
Was lerne ich methodisch?
Vier Fähigkeiten, die du in jeder Phase deiner Produktarbeit anwenden kannst:
- Mit KI richtig arbeiten – mit dem richtigen Prompten zu verlässlichen Ergebnissen und der richtige Umgang mit KI-Herausforderungen wie Halluzination, Bias, Interpretation und großen Datenmengen
- KI-Helfer bauen und einrichten – Arbeiten in unterschiedlichen Frameworks (Chat, Assistent, Agent) und erkennen, wann ein Assistent reicht und wann ein Agent nötig ist
- Erweiterte Möglichkeiten mit KI – Advanced Analytics mit qualitativen und quantitativen Daten sowie eigene Helfer als Mini-App bauen („Vibe Coding“)
- Datenmanagement mit KI – der richtige Umgang mit Daten als Grundlage für qualitative KI-Arbeit, die den Output auf ein neues Level hebt
Wie läuft die Umsetzung nach dem Training ab?
Zuerst ein Einzeltermin: Wir wählen deinen Anwendungsfall aus.
Danach setzt du in 4 Sprints um, jeweils mit einem Gruppen-Call. Du baust, wir helfen sofort weiter, und du siehst, woran die anderen arbeiten.
Was passiert im 1:1 Einzeltermin?
Wir definieren gemeinsam deinen Use Case. Dazu gehen wir deine Ideen und Aufgaben durch, identifizieren umsetzbare KI-Use-Cases und gleichen diese mit den Tool Möglichkeiten bei dir ab. So entsteht ein realisierbarer Rahmen, den wir in den 4 Sprints gemeinsam umsetzen.
Kann ich die Umsetzung frei einteilen?
Ja. Du hast ein Kontingent von vier Sprints und kannst frei wählen, wann du teilnimmst. Jeden Dienstag 10:30 Uhr findet ein Call statt.
Wie sieht die Umsetzungsbegleitung konkret aus?
Du hast viermal die Möglichkeit, an einem Gruppen-Call teilzunehmen, in dem wir deinen Use Case besprechen und Herausforderungen lösen. Zusätzlich kannst du den E-Mail-Support nutzen, MO-FR. Wir arbeiten so lange an deinem Case, bis er funktioniert.
Was, wenn mein Anwendungsfall nicht funktioniert?
Wir wählen ihn gemeinsam aus und prüfen vorher, ob er tragfähig ist. Wenn er im Verlauf nicht funktioniert, wechseln wir. Am Ende steht etwas, das funktioniert.
Was ist eine Kohorte und wer ist darin?
Eine feste, kleine Gruppe (max. 10) von Produktmanagern aus Industrie, Maschinenbau und Dienstleistung. Ihr durchlauft das Programm gemeinsam. Das ist kein Beiwerk: Die Fälle der anderen sind oft deinen sehr ähnlich, und genau daraus entstehen weitere gute Ideen.
Auf welchen Plattformen arbeite ich?
Auf der, die bei dir freigegeben ist: z.B. Microsoft Copilot, ChatGPT, UnternehmensGPT, Langdock, etc.
KI im Team systematisch verankern.
In den meisten Produktteams sind KI-Tools wie Copilot längst freigegeben. Genutzt werden sie punktuell, von wenigen und ohne gemeinsamen Standard.
Das nextPM.ai Transformer Team-Programm schließt diese Lücke. Wir verankern KI in den echten Produktmanagement-Aufgaben deines Teams, mit euren Daten und den Tools, die bei euch freigegeben sind. Dafür gehen wir drei Stufen: Training, Potenzialanalyse, Umsetzung.
- 01
Training
2 TageDein Team lernt KI praxisnah an echten PM-Aufgaben – mit den Tools, die bei euch freigegeben sind.
ErgebnisGemeinsames KI-Verständnis und erste Quick Wins
- 02
Potenzialanalyse
Workshop · BewertungWir gehen eure PM-Aufgaben und Prozesse durch und bewerten sie nach KI-Eignung, Nutzen und Aufwand.
ErgebnisPriorisierte KI-Roadmap
- 03
Umsetzung
Sprints · Key UserDie Top-Use-Cases setzen wir gemeinsam um: Prompt-Guides und KI-Agenten in euren Tools.
ErgebnisTop-3-Use-Cases im Einsatz, Key User befähigt
Was hat das Team danach?
- Eine gemeinsame Arbeitsweise mit KI statt Einzellösungen weniger Kollegen
- Ein eingeführtes KI Operating System (KI OS), unabhängig vom Tool
- KI-Assistenten und Agenten für wiederkehrende PM-Aufgaben, nutzbar für das ganze Team
- Eine KI-Roadmap, die festlegt, welche Use Cases als Nächstes kommen
Wie läuft es ab?
- Training: Masterclasses, zugeschnitten auf eure Produkte und Rollen
- Potenzialanalyse: eure Aufgaben und Prozesse durchgehen und nach Aufwand und Nutzen priorisieren
- Umsetzung: in Sprints, arbeitsbegleitend und an echten Aufgaben
Was braucht es intern?
- Zeit: arbeitsbegleitend, ca. 2–3 Stunden pro Woche
- Tools: eure vorhandenen, freigegebenen KI-Tools, z. B. Microsoft Copilot, keine neue Software
- Rahmen: frühe Abstimmung mit IT und Datenschutz, gearbeitet wird nur innerhalb eurer Freigaben
- Eine Ansprechperson im Team, die Prioritäten setzt und Entscheidungen trifft
Wie lässt sich der Erfolg zeigen?
- Vorher-Nachher-Vergleich: Zeitaufwand für ausgewählte Aufgaben zu Beginn und am Ende
- Umgesetzte Use Cases, die im Arbeitsalltag laufen und nicht nur im Workshop
- Nutzung im Team: wie viele Kollegen die Assistenten regelmäßig einsetzen
Alle reden über KI.
Zeit, es umzusetzen.
KI scheitert selten an der Technologie. Sondern an der Lücke zwischen
„Das sollten wir mal ausprobieren“ und einem Workflow, der jeden Tag läuft.
Während andere noch testen, arbeitest du schon anders.