AI-nativer Produktentdeckungs-Workshop mit Codex (persönlich)

KI macht es dramatisch schneller, Prototypen zu erstellen. Aber schneller zu bauen bedeutet nicht, schneller das richtige Produkt zu entdecken. In diesem Live-Workshop mit praktischen Übungen lernen Sie einen AI-nativen Produktentdeckungsablauf kennen, um von einem realen Kundenproblem zu einem fokussierten Experiment zu gelangen. Mit Codex werden Sie Arbeitsabläufe untersuchen, Annahmen herausfordern, konkurrierende Hypothesen erkunden, das kleinste nützliche Experiment erstellen, überprüfen, was funktioniert, und entscheiden, was weitere Investitionen verdient. Sie werden lernen, wie man KI-Agenten einsetzt, um bessere Produktentscheidungen zu treffen; dies ist kein Workshop, um „eine App mit KI zu bauen“. Problem → Beweis → Hypothesen → Kritische Annahme → Experiment → Verifizierung → Lernen → Entscheidung Was Sie Lernen Werden Die Teilnehmer arbeiten durch einen praktischen Entdeckungszyklus unter Verwendung eines realen Kunden- oder internen Arbeitsablaufs: Wer Soll Teilnehmen Entwickelt für Gründer, Produktmanager, KI-/Produkteingenieure, Designer, technische Produktleiter und Innovationsteams. Programmierungserfahrung ist hilfreich, aber nicht erforderlich. Der Zugriff auf Codex wird empfohlen. Was Mitzubringen Ist Bringen Sie einen Laptop und einen realen Kunden- oder internen Arbeitsablauf mit, den Sie verbessern möchten. Dozent Andrew Tsintsiruk https://www.linkedin.com/in/tsintsiruk/ ist Gründer & CEO von Rohic Inc., Managing Partner im Data Strategy Lab und KI-Workshop-Dozent bei The Upskilling Labs. Er verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in den Bereichen Technologie, Produktentwicklung, Datenstrategie, Kundenentdeckung und KI-gestützte Produktlieferung. Andrew baut KI-native Produkte und agentische Arbeitsabläufe mit Fokus auf Multi-Agenten-Orchestrierung, Toolaufrufe, retrieval-augmented generation (RAG), Evaluierung und Mensch-in-der-Schleife-Kontrollen. Format & Materialien Format: Live-Workshop mit praktischen ÜbungenDauer: 1,5 StundenMaterialien enthalten: AI-Native Discovery Notebook, Hypothesentemplates, Experimentcanvas, Verifikationscheckliste, Verteidigungsrahmen, Codex-Workflowaufforderungen und Entscheidungsrubrik. Bringen Sie einen echten Arbeitsablauf mit. Verlassen Sie den Workshop mit Beweisen, einem Experiment und einer schärferen Produktentscheidung.