KI für Product Manager — 3-Tage-Hackathon
Bring dein Product-Game auf ein neues Level mit AI
Für wen ist dieser Workshop?
Für dich, wenn...
- du als Product Owner oder Product Manager arbeitest — egal ob Scrum, Kanban oder hybrid
- du KI über ChatGPT hinaus nutzen willst — entlang des gesamten Produktlebenszyklus
- du verstehen willst, wie sich die PM-Rolle durch KI verändert
- du einen funktionierenden Prototyp bauen willst, nicht nur Folien
Eher nicht, wenn...
- du eine reine Tool-Schulung für ein bestimmtes KI-Produkt suchst
- du Programmieren lernen willst — der Workshop ist für Product-Leute, nicht Entwickler
- du einen Überblicksvortrag über KI erwartest — hier wird gebaut
Nach dem Workshop kannst du...
Kein Theoriewissen, das in der Schublade landet. Sondern Fähigkeiten, die ab Montag deinen Alltag verändern.
KI entlang des Lifecycles einsetzen
Du weißt, wie du KI in jeder Phase der Produktarbeit nutzt — von Requirements über Stakeholder-Kommunikation bis Analytics.
Einen funktionierenden Prototyp gebaut haben
Kein Mockup, kein Wireframe. Eine funktionierende Anwendung, die du selbst mit KI-Unterstützung gebaut hast.
Die neue PM-Rolle verstehen
Du verstehst, wie sich die Product-Rolle durch KI verändert — und wie du dich positionierst, statt abgehängt zu werden.
Dein PM Prompt Handbook haben
Ein umfassender Leitfaden mit wiederverwendbaren Prompts für jede Phase des Produktlebenszyklus — sofort einsatzbereit.
Die Workshop-Inhalte im Überblick
Drei Tage, sechs Kompetenzfelder. Jedes Feld verbindet Product-Methodik mit konkreten KI-Techniken — und endet mit einem fertigen Artefakt.
Discovery & Research mit KI
KI-gestützte Marktanalyse, Wettbewerbsrecherche und Nutzerfeedback-Auswertung. Was früher Wochen dauerte, erledigst du in Stunden — mit besserer Qualität.
- LLM-Grundlagen: Was sie können, wie man mit ihnen arbeitet
- Markt- und Wettbewerbsanalyse mit KI
- Nutzerfeedback systematisch auswerten
- Requirements aus Research-Daten ableiten
- Prompt-Strategien für Research-Aufgaben
Requirements & Story Writing
Strukturierte Requirements, konsistente User Stories, vollständige Acceptance Criteria — KI als Co-Autor, der deine Domain versteht.
- EPICs und User Stories mit KI schreiben
- Acceptance Criteria generieren und validieren
- Requirements-Templates aufbauen
- Konsistenz über Backlogs hinweg sichern
- Edge Cases systematisch identifizieren
Stakeholder & Roadmap
Statusberichte, Board-Updates, Roadmap-Priorisierung — die Kommunikationsarbeit, die 40% deiner Zeit frisst, wird radikal effizienter.
- Stakeholder-Updates und Board-Decks mit KI erstellen
- Datengestützte Roadmap-Priorisierung
- Meeting-Protokolle und Action Items automatisieren
- Entscheidungsvorlagen strukturiert aufbereiten
- „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchspielen
Mit KI-Entwicklern arbeiten
Dein Engineering-Team arbeitet bereits mit KI-Agenten. Verstehe, was sich im Dev-Prozess verändert hat — und wie du als PM darauf reagierst.
- Was KI am Entwicklungsprozess fundamental ändert
- Neue Erwartungen an Requirements-Qualität
- JIRA-Integration und Workflow-Automatisierung
- Review-Prozesse für KI-generierten Code
- Die PM-Rolle im agentic Engineering
Vom Artefakt zum Prototyp
Der Paradigmenwechsel: Product Manager bauen funktionierende Software. Nicht weil du Entwickler wirst — sondern weil KI die Lücke schließt.
- Von der Idee zum funktionierenden Prototyp mit KI
- Low-Code/No-Code mit KI-Unterstützung
- Rapid Prototyping Workflows
- Validierung vor dem Development-Handoff
- MVP-Definition mit funktionierendem Proof of Concept
Analytics, Doku & Wrap-up
Inkremente reviewen, Nutzerfeedback qualifizieren, Analytics interpretieren, Dokumentation erstellen. Plus: Präsentationen, Learnings und der Plan für Montag.
- KI für Verhaltensanalyse und datengestützte Entscheidungen
- Inkremente reviewen und Feedback strukturieren
- Dokumentation erstellen und durchsuchbar machen
- Wissensmanagement mit KI aufbauen
- Persönlicher Aktionsplan: Was ändert sich am Montag?
Discovery & Research mit KI
KI-gestützte Marktanalyse, Wettbewerbsrecherche und Nutzerfeedback-Auswertung. Was früher Wochen dauerte, erledigst du in Stunden — mit besserer Qualität.
- LLM-Grundlagen: Was sie können, wie man mit ihnen arbeitet
- Markt- und Wettbewerbsanalyse mit KI
- Nutzerfeedback systematisch auswerten
- Requirements aus Research-Daten ableiten
- Prompt-Strategien für Research-Aufgaben
Requirements & Story Writing
Strukturierte Requirements, konsistente User Stories, vollständige Acceptance Criteria — KI als Co-Autor, der deine Domain versteht.
- EPICs und User Stories mit KI schreiben
- Acceptance Criteria generieren und validieren
- Requirements-Templates aufbauen
- Konsistenz über Backlogs hinweg sichern
- Edge Cases systematisch identifizieren
Stakeholder & Roadmap
Statusberichte, Board-Updates, Roadmap-Priorisierung — die Kommunikationsarbeit, die 40% deiner Zeit frisst, wird radikal effizienter.
- Stakeholder-Updates und Board-Decks mit KI erstellen
- Datengestützte Roadmap-Priorisierung
- Meeting-Protokolle und Action Items automatisieren
- Entscheidungsvorlagen strukturiert aufbereiten
- „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchspielen
Mit KI-Entwicklern arbeiten
Dein Engineering-Team arbeitet bereits mit KI-Agenten. Verstehe, was sich im Dev-Prozess verändert hat — und wie du als PM darauf reagierst.
- Was KI am Entwicklungsprozess fundamental ändert
- Neue Erwartungen an Requirements-Qualität
- JIRA-Integration und Workflow-Automatisierung
- Review-Prozesse für KI-generierten Code
- Die PM-Rolle im agentic Engineering
Vom Artefakt zum Prototyp
Der Paradigmenwechsel: Product Manager bauen funktionierende Software. Nicht weil du Entwickler wirst — sondern weil KI die Lücke schließt.
- Von der Idee zum funktionierenden Prototyp mit KI
- Low-Code/No-Code mit KI-Unterstützung
- Rapid Prototyping Workflows
- Validierung vor dem Development-Handoff
- MVP-Definition mit funktionierendem Proof of Concept
Analytics, Doku & Wrap-up
Inkremente reviewen, Nutzerfeedback qualifizieren, Analytics interpretieren, Dokumentation erstellen. Plus: Präsentationen, Learnings und der Plan für Montag.
- KI für Verhaltensanalyse und datengestützte Entscheidungen
- Inkremente reviewen und Feedback strukturieren
- Dokumentation erstellen und durchsuchbar machen
- Wissensmanagement mit KI aufbauen
- Persönlicher Aktionsplan: Was ändert sich am Montag?
KI im gesamten Produktlebenszyklus
Nicht nur ein Tool für eine Aufgabe. Sondern KI-Kompetenz entlang des kompletten Product-Lifecycles — von der Idee bis zur Dokumentation.
Die Workshop-Formate
Workshops sind hands-on. Offene Workshops verwenden ein definiertes Beispiel-Projekt, In-house-Workshops richten sich nach deinem Produkt und deiner Domäne.
Hackathon-Stil: Du baust echte Dinge. Kein passives Zuhören, kein Rollenspiel. Am Ende hältst du einen funktionierenden Prototyp in der Hand.
Offene Teilnahme
- 3 Tage Präsenz-Workshop
- 8–15 Teilnehmer
- Gemeinsames Hackathon-Projekt: ein Micro-SaaS komplett mit KI bauen
- Passend für PMs, POs und Produktverantwortliche
- Kostenfreie Stornierung bis 14 Tage vor Beginn
- Zahlung auf Rechnung nach dem Workshop
In-house für dein Team
- Individualisierte Vorbesprechung und Vorbereitung
- 3 Tage bei euch vor Ort
- 5–12 Teilnehmer
- Auf eure Domäne und eure Produkte zugeschnitten
- Echte Produkt-Herausforderungen als Übungsmaterial
- Individualisierte Inhalte und Schwerpunkte
Über den Trainer
15+ Jahre als Entwickler, Architekt und Engineering Lead — davon 7+ Jahre in Product-Rollen (PO/PM). Die Übersetzung zwischen Product und Engineering ist keine Abstraktion, sondern tägliche Praxis.
Was mich antreibt: Menschen zeigen, was mit der richtigen Methodik möglich ist — und ihnen vertrauen, dass sie den Rest selbst schaffen.
Zusammengearbeitet mit
Chris erklärt komplexe technische Themen verständlich, geduldig und mit einer sympathischen Leichtigkeit. Durch sein Coaching fühle ich mich heute deutlich sicherer und fachlich besser aufgestellt.
Was du mitnimmst
Prompts für den gesamten Lifecycle
Umfassender Leitfaden mit wiederverwendbaren Prompts für jede Phase — von Requirements über Stakeholder-Kommunikation bis Analytics.
Alle Workshop-Inhalte
Vollständiger Foliensatz zum Nachschlagen und Teilen mit dem Team.
Follow-up nach dem Hackathon
Nachbesprechung vier Wochen später: Was hat sich im Alltag verändert? Wo brauchst du Unterstützung? Momentum halten.
Ansprechpartner bei Fragen
Per E-Mail erreichbar für Rückfragen nach dem Hackathon. Direkte Antwort, kein Ticket-System.
Häufige Fragen
Brauche ich Programmiererfahrung?
Nein. Der Workshop ist für Product-Leute, nicht für Entwickler. Du brauchst keine einzige Zeile Code zu schreiben. Die KI-Tools, die wir nutzen, sind für Product-Arbeit — nicht für Softwareentwicklung.
Welche Tools werden eingesetzt?
Verschiedene KI-Tools entlang des Produktlebenszyklus — von Research über Story Writing bis Prototyping. Kein einzelnes Tool, sondern die richtige Kombination für jede Phase.
Kann ich eigene Produkt-Herausforderungen mitbringen?
Im In-house-Format: ja. Dein Team arbeitet an euren echten Produkten. Im offenen Format arbeiten alle an einem gemeinsamen Hackathon-Projekt — einem Micro-SaaS, das den kompletten Lifecycle abdeckt.
Wie hoch ist der Praxisanteil?
Circa 80%. Kurze Theorie-Inputs, dann sofort Hands-on. Am Ende von Tag 3 hältst du einen funktionierenden Prototyp in der Hand — kein Folienvortrag.
Wie groß sind die Gruppen?
Offene Teilnahme: 8–15 Personen. In-house: 5–12 Personen. Klein genug für individuelle Betreuung, groß genug für Austausch.
Was kostet der Workshop?
Offene Teilnahme: €1.800 pro Person zzgl. MwSt. In-house: Preis auf Anfrage, abhängig von Teamgröße und Anpassungsaufwand.
Lass uns klären, ob der Hackathon zu deinem Team passt
Wir schauen auf deine Situation und klären, ob das Format — offen oder in-house — zu deinen Anforderungen passt.
Alle Workshop-Tracks im Überblick → Workshops & Training. Systemische Lücken? → IT Assessment.
Unverbindliches Erstgespräch (30 min.) — wir sprechen über deine Situation, ich gebe dir eine ehrliche Ersteinschätzung und konkrete nächste Schritte. Kostenlos.