AI för produktägare & produktchefer

En intensiv 2-dagars kurs

Vi erbjuder även skräddarsydda versioner av kursen för organisationer. Kontakta oss för en diskussion om hur vi kan anpassa innehållet specifikt för er organisation.

‍Du har koll på produktägarskapet. Nu vill du använda AI på riktigt – inte bara som chattverktyg, utan som system som jobbar för dig mellan mötena. I den här kursen bygger du feedbackslingor, agenter och strukturer som låter dig fokusera på det som gör störst skillnad – de produktbeslut som bara du kan ta.

Kursöversikt

Kursen är för dig som jobbar som produktägare eller produktchef och vill gå från att använda AI-verktyg ad hoc till att designa system och feedback-loopar som gör att rätt saker händer – utan att allt måste passera genom dig.

Praktisk kurs där vi tillsammans driver en produktidé genom hela livscykeln med AI och autonoma agenter i varje steg.

AI-området rör sig snabbt, och vi uppdaterar kursinnehållet inför varje tillfälle. Kursbeskrivningen ger en övergripande bild, men både innehåll och upplägg kommer att ha justerats. Kontakta oss på courses@abundly.ai om du vill veta exakt vad nästa kurs innehåller.

Förkunskaper

Produktägarskap: Du har t.ex. gått vår CSPO-kurs eller har motsvarande erfarenhet av produktarbete. AI: Du har viss vana av AI-verktyg som ChatGPT.

AI: Du har viss vana av ai verktyg som ChatGpt eller liknande.

Kursens upplägg

Du arbetar i ett litet team med flera frön till idéer. Genom kursen härdas idéerna – de utmanas, förfinas, slås ihop eller förkastas. Data tvingar dig att ändra riktning. AI stödjer dig genom processen.

Parallellt kopplar vi löpande tillbaka till din egen produkt. Varje moment avslutas med reflektion: vad betyder det här för din produkt, ditt team, dina intressenter? Du går därifrån med en konkret plan för hur du tillämpar insikterna.

Vissa moment förutsätter en befintlig produkt. Dessa löser vi med realistiska scenarion och exempeldata.

Genomgående teman

• Från AI-användare till agent-designer – du går från att prompta till att designa multi-agentsystem som jobbar åt dig
• Autonoma agenter – saker som händer mellan mötena: bevaka, samla, flagga, rapportera
• Produktägarens förbättrade verktygslåda – från att sortera tickets till att styra, validera och besluta
• Datadrivna beslut – AI-analysagent du frågar på naturligt språk, som proaktivt upptäcker avvikelser och förutsäger trender på faktisk data. Beslutsstödsagent som kopplar feedback till intäktspåverkan och churn-sannolikhet.
• Ansvar och styrning – vem äger beslutet när agenten agerar? Hur sätter du skyddsräcken, hanterar kunddata och förankrar AI-agenter i en organisation med regelefterlevnad? Du lär dig designa agenter som din juridikavdelning kan säga ja till.
• Kommunikation med intressenter – slipp vara flaskhalsen. Agenter som sammanfattar, delar insikter och låter teamet hämta kunddata själva – så att du slipper vara den som alltid ska "ta med sig och återkomma".

Fallstudie: Från produktidé till lansering

Under kursens två dagar börjar du med att bygga en solid AI-grund – från promptteknik till kontextdesign. Sedan driver du en produktidé genom sex steg – från problemdefinition till lanseringsstrategi. I varje steg bygger och använder du AI-agenter som gör det tunga arbetet: samla data, utmana antaganden, generera prototyper, prioritera mot intäktspåverkan och granska affärsmodellen.

1. AI-grunder – från prompt till kontext
2. Problemdefinition – koppla agenter mot faktisk data, identifiera mönster, stresstesta hypotesen
3. Flöde: AI-intervju, automatisk taggning, genererad PRD på minuter istället för timmar
4. Omvärldsanalys – löpande konkurrentbevakning, perception gap-analys, vinst/förlust-mönster
5. Prototyp – från PRD till testbar prototyp via vibe coding, direkt i befintlig kodbas
6. Prioritering & Roadmap – agentdriven omprioritering baserad på feedback, kapacitet och intäktspåverkan
7. Lanseringsstrategi och affärsmodell – ROI-modell med känslighetsanalys, multi-agent-granskning av antaganden

Verktyg & plattform

Som kursplattform använder vi Abundly (www.abundly.ai) – en agentplattform som plockar russinen ur kakan från de ledande AI-verktygen. Claude för resonemang, Gemini för bildgenerering, ChatGPT för tal-till-text, Perplexity för research – samlat i ett gränssnitt. Du fokuserar på vad du vill åstadkomma, inte på att hantera verktyg.

Vi använder även andra AI-verktyg under kursen – vilka beror på vad deltagarna har tillgång till och vad som för tillfället är bäst för uppgiften.

Det du bygger under kursen är inte låst till Abundly – agentinstruktioner och principer går att flytta till andra plattformar.

Innehållet mer i detalj

1. AI-grunder – från prompt till kontext

Hur generativ AI faktiskt fungerar – LLM:er, tokens och varför modellen ibland ljuger. Inte djup teknik, utan det du behöver veta för att fatta varför en prompt ger bra eller dåligt resultat Prompt engineering som hantverk: roller, instruktioner, few-shot-exempel och chain-of-thought. Skillnaden mellan "skriv en user story" och en prompt som konsekvent levererar Context engineering – det som avgör om AI:n gör rätt sak: vilken data ger du den? Vilka dokument, instruktioner och begränsningar sätter du? Du lär dig designa kontexten, inte bara skriva prompten Från engångsprompt till återanvändbart system – bryggan till resten av kursen: hur prompt + kontext + verktyg blir en agent som jobbar åt dig

2. Problemdefinition

• Koppla AI mot faktisk produktdata (t.ex. BigQuery) – låt agenter identifiera mönster i användarbeteende, korrelera med kundbortfall och generera problembrief
• Multi-agent stress-test av problemformuleringen: agenter med olika roller utmanar hypotesen från olika vinklar – affärslogik, användarrisk, konkurrensperspektiv
• Sätt upp en agent som bevakar ett problemområde löpande och flaggar nya mönster
• AI-driven avvikelsedetektering på verklig produktdata: flagga beteendeförändringar som korrelerar med churn eller supporttoppar
• ARR-viktad feedback: tagga varje ärende med kundens intäkt så problem rankas efter hotad intäkt, inte bara frekvens

3. Användarundersökning

• AI-modererade intervjuer utan mänsklig moderator – dynamisk uppföljning, färdig rapport som resultat
• AI-drivna mikro-enkäter i produkten för löpande utforskande
• Agent som samlar feedback från alla kanaler och sammanfattar veckovis
• Flöde: AI-intervju, automatisk taggning, genererad PRD på minuter istället för timmar

4. Omvärldsanalys

• Löpande konkurrentbevakning: AI övervakar webbsidor, prissättning, release notes, jobbannonser och flaggar förändringar
• Levande konkurrenslandskap som uppdaterar sig självt, sökbart i naturligt språk
• Analys av uppfattningsskillnader: kör NLP på konkurrentrecensioner och egna säljsamtal parallellt – hitta var konkurrenter hyllas och du kritiseras
• Sluten vinst/förlust-analys: varje avslutad affär taggad med konkurrentkontext – identifiera vilka konkurrentrörelser som korrelerar med era förluster

5. Prototyp

• Vibe coding: från PRD eller skiss till testbar prototyp – iterera snabbt för att få fram något användare kan reagera på i riktiga användartester
• Generera prototyper inom din befintliga kodbas som pull requests – prototypen är inte engångs
• Inverterat flöde: PM genererar första versionen, designer förfinar UX, utvecklare refaktorerar

6. Prioritering & Roadmap

• AI-agent tar in all feedback, applicerar bedömningsramverk och genererar tänk-om-scenarion
• Dynamisk omprioritering: när en konkurrent lanserar identifierar agenten berörda roadmap-objekt och föreslår omprioritering utan manuell input
• Kapacitetsmedveten prioritering: väg in teamets faktiska kapacitet, inte bara effekt
• Sluten loop från feedback till roadmap: AI taggar feedback, kör kohortanalys, kopplar till intäktspåverkan och genererar roadmap-objekt med färdiga prioritetspoäng

7. Lanseringsstrategi och affärsmodell

• AI-genererad ROI-modell med känslighetsanalys: ändra antaganden, se utfallet direkt
• Multi-agent-granskning av affärsmodellen: en agent bygger det optimistiska scenariot, en granskar antaganden kritiskt, en modellerar konkurrentrespons – PM:en väger samman och tar det slutliga beslutet

Det här går du hem med

• En konkret handlingsplan för hur du tillämpar kursens insikter på din egen produkt – inte en generisk mall, utan något du kan börja agera på veckan efter kursen
• Egna agenter som du byggt och testat under kursens gång, redo att vidareutveckla
• Ett nätverk av produktägare och produktchefer som delar dina utmaningar
• Kursmaterial
• Kursintyg

Praktisk information

Plats: Centralt i Stockholm, nära Hötorget Tid: 09:00–16:30 Lunch, fika med morgonsmörgås och frukt ingår.

Kurshållare

Hans Brattberg och Reza Farhang har tillsammans utbildat över 3 000 produktägare under 20 års tid. Deras Certified Scrum Product Owner-kurs har ⭐ 4.98 av 5.0 på Trustpilot (102 omdömen).

Hans Brattberg – Medgrundare och produktansvarig på Abundly, en plattform för autonoma AI-agenter. När han inte håller kurs hjälper han företag att designa och implementera agenter i sina produktprocesser – samma typ av system som du bygger under kursen. Medverkade som expert i URs Uppdrag AI och utvecklade AI-journalisten i SVTs Generation AI. Författare till boken Prioritera – fokusera – leverera.

Reza Farhang – Certified Scrum Trainer (CST) och produktcoach på Crisp med bakgrund som utvecklare, produktchef och VD. Civilingenjör från KTH och Executive MBA från Stockholms Business School. Har coachat 50+ företag i produktledning och är ängelinvesterare i 20+ startups.Anmäl dig nu!