Eine belegte Produktchance
Research verdichten, Opportunities priorisieren und erkennen, was belegt ist und was noch geprüft werden muss.
TEAM ONE / PRODUCT:AI
Founding Cohort in PlanungBUILD BETTER
PRODUCTS.
FASTER.
Von Customer Insight bis Launch und Wachstum.
Entwickelt die Arbeitsweise, mit der euer Product Team AI über den gesamten Lifecycle produktiv einsetzt.
FÜR ERFAHRENEProduct Teams.
Mit echtem
Gestaltungswillen.
Mit echtem
Gestaltungswillen.
08Wochen gemeinsam lernen
10Pilotplätze geplant
90Tage Umsetzungsplan
BERUFSBEGLEITEND
STARTTERMIN FOLGT
01 / WARUM PRODUCT AI
VOM TOOL ZUR ARBEITSWEISEBAUEN WIRD
SCHNELLER.
DISCOVERY MUSS
MITHALTEN.
AI beschleunigt einzelne Aufgaben.
Jetzt braucht es einen gemeinsamen Produktprozess.
Insights gehen auf dem Weg zur Roadmap verloren. Prototypen beantworten nicht die entscheidende Frage. Teams produzieren schneller, ohne früher zu lernen.
Product AI verbindet Kundenverständnis, Entscheidungen und Umsetzung. Mit einem Referenzprodukt, das euch über alle acht Wochen begleitet.
01Kundenwissen nutzbar machen02Unsicherheit früh reduzieren03Qualität wiederholbar machen
FÜR MENSCHEN, DIE PRODUKTENTSCHEIDUNGEN VERANTWORTEN
Ihr bringt Produktpraxis mit. Und die Bereitschaft, jede Woche selbst zu arbeiten.
02 / WAS IHR MITNEHMT
ANWENDUNG MIT ERGEBNISEINE NEUE
ARBEITSWEISE,
DIE BLEIBT.
Vom ersten Kundensignal bis zum nächsten Schritt in eurem Team. Ihr macht Fortschritt an konkreten Ergebnissen sichtbar.
Einen getesteten Lösungsansatz
Ein Prototyp und ein passender Test mit einer klaren Entscheidungsregel.
Wiederverwendbare Workflows
Kontext, Tools und menschliche Prüfung zu einer verlässlichen Arbeitsweise verbinden.
Euren 90-Tage-Plan
Festlegen, was sich im Team verändert, wer es verantwortet und woran ihr Fortschritt erkennt.
VerstehenEntscheidenGestaltenValidierenBauenLernenSkalieren
03 / EUER PROGRAMM
08 WOCHEN / EIN GEMEINSAMER CASEDER GANZE
PRODUKTWEG.
MIT AI.
Sieben Lifecycle-Felder, eine Integrationswoche. Jede Woche baut auf der vorherigen auf. Ihr lernt den gemeinsamen Prozess kennen und vertieft ausgewählte Aufgaben aus eurer Rolle.
VORAB
04 HKNOW AI
04 H
Eine gemeinsame Basis.
Drei Stunden AI Foundations: Modelle, Prompting, Kontext, RAG, Agents und Qualität. Dazu eine Stunde Rollenprofil, erste Product-Übung und Lerncheck. Bereits beherrschte Grundlagen können nach einem passenden Nachweis gekürzt werden.
01Customer & Market IntelligenceCustomer Evidence Canvas
Was wissen wir wirklich über unsere Kunden?
Interviews, Support-Tickets und Analytics verbinden. Beobachtungen, Interpretationen und Hypothesen unterscheiden. Möglichkeiten und Grenzen synthetischer Research prüfen.
LearningsAI-gestützte Erkenntnisse auf Quellen zurückführen und auf einen anderen Datensatz übertragen.
EURE AUFGABE
Ihr verdichtet das Kundenmaterial des Referenzprodukts. Jede Erkenntnis bekommt eine Quelle; offene Fragen bleiben sichtbar.
ERGEBNISCustomer Evidence Canvas
DOZENTEN
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
02Opportunity & Product StrategyOpportunity Map & Experiment Bet
Welche Chance verdient unser nächstes Experiment?
Outcomes, Jobs to be Done und Opportunity Solution Trees. Daraus Experimente ableiten: Hypothesen schärfen, Testdesign, Erfolgs- und Abbruchkriterien. CRO-Grundlagen für messbare Lernschritte.
LearningsAus einer priorisierten Opportunity ein belastbares Experiment ableiten und die Ergebnisse an einer klaren Entscheidungsregel bewerten.
EURE AUFGABE
Ihr leitet aus der Evidenz eine priorisierte Opportunity ab, formuliert die Experimenthypothese und legt Messgrößen und Entscheidungsregel fest.
ERGEBNISOpportunity Map & Experiment Bet
DOZENTEN
NilsExperimentation
FabianCRO
03Shape Product & ExperienceExperience Blueprint & Context Kit
Wie wird aus einer Idee eine konsistente Experience?
Journeys, Interaction Patterns, Accessibility, Design Systems und AI UX. Produkt-, Marken- und Content-Kontext für wiederverwendbare Arbeitsweisen.
LearningsProdukt- und Designkontext für eine andere Nutzeraufgabe anpassen und die Qualität der Ausgabe prüfen.
EURE AUFGABE
Ihr gestaltet einen kritischen Journey-Schritt und haltet UX-, Tonalitäts- und Qualitätsregeln in eurem Product Context Kit fest.
ERGEBNISExperience Blueprint & Context Kit
DOZENTEN
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
04Prototype & ValidatePrototyp & Experiment Card
Welcher Test reduziert unsere größte Unsicherheit?
Pretotyping, Low- und High-Fidelity-Prototypen, Usability Tests, Smoke Tests, Concierge- und Wizard-of-Oz-Verfahren.
LearningsDen Test an Unsicherheit und Rahmenbedingungen anpassen und seine Aussagekraft beurteilen.
EURE AUFGABE
Ihr entwickelt Prototyp und Testplan, wertest bereitgestellte oder selbst erhobene Nutzerevidenz aus und triffst eine nächste Entscheidung. Synthetische Tests ergänzen die Vorbereitung.
ERGEBNISPrototyp & Experiment Card
DOZENTEN
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
05Build & ShipSpec mit Tests & Quality Gates
Wie wird aus validiertem Lernen ein belastbares Produkt?
Product-Engineering-Zusammenarbeit, Spezifikationen, Akzeptanzkriterien, Design-to-Code, AI Development, Testing, Evals und Observability.
LearningsPrüfbare Anforderungen und eine begründete Freigabeentscheidung für einen Produktbaustein formulieren.
EURE AUFGABE
Ihr spezifiziert einen validierten Produktbaustein so, dass Product, Design und Engineering dieselben Erfolgskriterien verwenden.
ERGEBNISSpec mit Tests & Quality Gates
DOZENTEN
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
06Measure, Experiment & GrowMessplan & Experiment-Backlog
Woran erkennen wir, ob das Produkt besser wird?
Product Analytics, Events, Funnel, Retention, A/B-Tests, statistische Grundlagen, Guardrails, CRO und Go-to-Market-Hypothesen.
LearningsEin Mess- und Testverfahren an die tatsächliche Datenlage anpassen.
EURE AUFGABE
Ihr entwickelt einen Messplan mit Erfolgsmaß und Abbruchregel. Bei zu wenig Traffic wählt ihr ein geeigneteres Lernverfahren.
ERGEBNISMessplan & Experiment-Backlog
DOZENTEN
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
07Scale, Platforms & EcosystemsEcosystem Map & Build/Buy-Entscheidung
Was bauen wir selbst, wo helfen Partner?
Plattformen, APIs, Ökosysteme, Build/Buy/Partner, Monetarisierung und organisatorische Schnittstellen.
LearningsNutzen, Kosten und Abhängigkeiten für einen veränderten Geschäftskontext gegeneinander abwägen.
EURE AUFGABE
Ihr trefft eine Skalierungsentscheidung anhand von Wertbeitrag, Kosten, Risiken und Partnerabhängigkeiten.
ERGEBNISEcosystem Map & Build/Buy-Entscheidung
DOZENTEN
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
08Your 90-Day Product Operating System90-Tage-Plan & persönliches Skill-Profil
Was verändert sich ab Montag in eurem Team?
Team-Routinen, Wissensmanagement, Entscheidungsdokumentation, Verantwortlichkeiten und Veränderung im Arbeitsalltag.
LearningsEinen geprüften AI-Workflow in die Rollen und Routinen eures eigenen Teams übertragen.
EURE AUFGABE
Ihr führt die bisherigen Ergebnisse in einem 30/60/90-Tage-Plan zusammen und zeigt im Abschlussreview eure Fortschritte in den ausgewählten Fokusaufgaben.
ERGEBNIS90-Tage-Plan & persönliches Skill-Profil
DOZENTEN
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
Dozent:inWird noch bekannt gegeben
AI, Wissensmanagement, Zusammenarbeit und Governance begleiten den gesamten Lernweg. Für die gemeinsamen Übungen sind keine Programmierkenntnisse nötig.
04 / SO LERNST DU
VERSTEHEN → ANWENDEN → ÜBERTRAGENEIN PRODUKT.
ACHT WOCHEN.
EUREN FORTSCHRITT.
Ein realistisches Referenzprodukt mit Interviews, Feedback, Analytics und technischen Einschränkungen. Jede Entscheidung verändert die Ausgangslage für den nächsten Schritt. In den Clinics übertragt ihr die Methoden auf euren eigenen Case.
Kontext aufbauen.
30–60 Minuten kuratierter Input für die nächste Aufgabe.
Gemeinsam lernen.
60–90 Minuten Live-Masterclass, Fragen und Austausch.
Selbst ausprobieren.
60–120 Minuten Challenge am Referenzprodukt.
Im Alltag verankern.
Reflexion und gezielte Case Clinics im Pilot.
Plane durchschnittlich 3–5 Stunden pro Woche plus vier Stunden Vorbereitung ein. Clinics können einzelne Wochen verlängern.
EUER AI SKILLS FRAMEWORK
Von „kann ich anwenden“
zu „kann ich anpassen“.
Ihr wählt zwei bis drei konkrete Aufgaben aus eurer Rolle. Eine erste Arbeitsprobe und das Abschlussreview machen sichtbar, wie sich eure Fähigkeiten entwickeln.
0Unknown
1Know About
2Use It
3Adapt It
4Live It
Euer Ziel: auf einen neuen Kontext übertragen. Wir halten das tatsächlich belegte Niveau fest – mit eurem Arbeitsergebnis und dem nächsten Lernschritt.
Etwa 30 Tage nach Kursende: kurzer digitaler Transfercheck mit einer dokumentierten Anwendung.
Euer Product Field Kit Sieben geplante Arbeitsvorlagen
Aufbauend auf Prompt Canvas, Context Canvas und Use-Case-Bewertung aus der Basisschulung:
- Customer Evidence Canvas
- Opportunity Solution Tree
- Assumption & Risk Map
- Experiment & Pretotype Card
- AI Product Workflow Canvas
- Product Team Ritual Redesign Canvas
- 90-Day Product Operating System Canvas
05 / KURATIERTE PRAXIS
GEFÜHRT VON TEAM ONEMEHRERE
PERSPEKTIVEN.
EIN LERNWEG.
Team One hält den roten Faden.
Wir verbinden die Sessions und begleiten euren Transfer. Dazu planen wir gezielte Beiträge aus Research, Product, UX, Engineering, Experimentation und Plattformgeschäft.
Die externe Faculty geben wir mit dem finalen Programm bekannt.
GEPLANTE PROGRAMMFÜHRUNG
Paul Krauss
Julian Richter
Benjamin Gröner
Product & ResearchDesign & EngineeringExperimentation & Growth
06 / DIE ERSTE KOHORTE
Pilot in PlanungGESTALTE
DIE ERSTE
AUSGABE MIT.
Wir starten mit einer kleinen Gruppe von zehn Teilnehmenden. Ihr arbeitet am gemeinsamen Referenzprodukt, bringt euren Case ein und helft uns, das Programm weiterzuentwickeln.
08Wochen
10Plätze geplant
Euer Beitrag: praktische Mitarbeit, zwei strukturierte Feedbacks zum Programm und eine dokumentierte Anwendung nach etwa 30 Tagen. Ein Testimonial ist freiwillig.
FOUNDING COHORT
VORAUSSICHTLICH1.490 €
pro Person zzgl. USt.
Starttermin folgt · berufsbegleitend
- AI Foundations und persönlicher Einstieg
- Acht Live-Sessions mit praktischen Übungen
- Referenzprodukt und sieben Arbeitsvorlagen
- Transfer auf euren eigenen Case
- Zwei Case Clinics in Gruppen bis fünf
- Skill-Checks und Abschlussreview
- Kurzer digitaler Transfercheck nach 30 Tagen
- Materialien zur Nachbereitung
Unverbindlich. Preis, Termine und Leistungsumfang bestätigen wir vor einer verbindlichen Buchung.
Ihr wollt als ganzes Team starten? Wir entwickeln ein passendes Inhouse-Format.
Teamprogramm besprechen07 / EUER NÄCHSTER SCHRITT
DAS TEAM-ONE-TRAININGSPORTFOLIOGEMEINSAM
STARTEN.
GEZIELT VERTIEFEN.
Product AI verbindet den Produktweg. Unsere spezialisierten Trainings geben euch zusätzliche fachliche und technische Tiefe – passend zu eurem Skill-Profil und eurem 90-Tage-Plan.
01 / GRUNDLAGEN
KNOW AI
Modellverständnis, Daten und verantwortlicher Einsatz als gemeinsame Basis.
02 / PRAXIS FÜR EURE ROLLE
USE AI
Rollenspezifische Arbeitsweisen für Product, Design und Engineering.
03 / TECHNISCHE UMSETZUNG
INTEGRATE & BUILD AI
AI-Services integrieren, eigenes Wissen anbinden und Qualität im Betrieb sichern.
Transfer über den Kurs hinaus. Für Teams entwickeln wir eine Begleitung nach 30, 60 und 90 Tagen: persönliches Feedback, Transfernachweise und ein zusammengefasstes Kompetenzprofil.
Vertiefungen und umfassende Transferbegleitung werden separat vereinbart.08 / GUT ZU WISSEN
NOCH
FRAGEN?
Hier findet ihr die wichtigsten Antworten zum geplanten Programm.
Frag uns direktMuss ich programmieren können?
Für die gemeinsamen Übungen nicht. Ihr solltet Produktpraxis mitbringen. In der Engineering-Woche lernt ihr, Umsetzung und Qualität gemeinsam mit Engineers zu gestalten. Für technische Vertiefungen gibt es die spezialisierten Team-One-Trainings.
Wie viel Zeit brauche ich?
Plane durchschnittlich drei bis fünf Stunden pro Woche ein, dazu vier Stunden Vorbereitung. Case Clinics können einzelne Wochen verlängern. Für den kurzen Transfercheck etwa 30 Tage nach Kursende kommt etwas Zeit hinzu. Den genauen Umfang bestätigen wir vor der Buchung.
Kann ich meinen eigenen Case mitbringen?
Ja, das ist für die Founding Cohort vorgesehen. Gemeinsam lernen wir am Referenzprodukt; in den Clinics geht es um den Transfer. Vertrauliche Daten können durch anonymisierte oder fiktive Beispiele ersetzt werden.
Passt das auch zu Legacy, Scrum oder SAFe?
Ja. Bestehende Systeme und Abläufe sind der Ausgangspunkt. Wir prüfen, welchen Zweck eine Routine erfüllt und wie Vorbereitung, Entscheidungen und Wissensverteilung verbessert werden können.
Ersetzen synthetische Nutzer echte Research?
Synthetische Antworten behandeln wir als ergänzende Hinweise und testen ihre Grenzen. Aussagen über reale Kunden brauchen passende Evidenz aus echten Kundensignalen. Die Herkunft jeder Erkenntnis bleibt sichtbar.
Welche Tools und Zugänge brauche ich?
Die Toolliste und mögliche Zusatzkosten teilen wir vor der Buchung mit. Wir wählen Werkzeuge passend zur Aufgabe aus. Kostenfreie Premium-Lizenzen oder Beta-Zugänge sind bislang nicht zugesagt.
Gibt es Aufzeichnungen oder ein Zertifikat?
Materialien zur Nachbereitung sind vorgesehen. Aufzeichnungen stimmen wir mit den Dozierenden ab. Ein formales Zertifikat ist noch nicht festgelegt. Geplant sind ein Abschlussreview und ein persönliches Skill-Profil mit den tatsächlich gezeigten Fähigkeiten. Die Teilnahme allein gilt nicht als Kompetenznachweis.
Was passiert nach den acht Wochen?
Euer 90-Tage-Plan beschreibt die Umsetzung nach Kursende. Im Pilot ist außerdem ein kurzer digitaler Transfercheck nach etwa 30 Tagen vorgesehen. Eine umfassende Begleitung mit persönlichen Gesprächen und Teambericht vereinbaren wir separat.
Wann startet die Founding Cohort?
Der Starttermin ist in Planung. Melde unverbindlich Interesse an, um die nächsten Informationen zu erhalten. Preis, Termine und Leistungsumfang bestätigen wir vor einer verbindlichen Buchung.
09 / LET’S BUILD BETTER
TEAM ONE / PRODUCT:AIWAS VERÄNDERT
SICH ALS NÄCHSTES
IN EUREM TEAM?
Lass uns besprechen, ob Product AI zu eurer Rolle,
eurem Team und eurer Herausforderung passt.
PAUL KRAUSS / PARTNER AI / TEAM ONE DEVELOPERS