KI für Produktmanager: Recherche, Spezifikationen und Urteilsvermögen

Wie lässt sich KI im Produktmanagement einsetzen?

Für Produktmanager ist KI am nützlichsten als schnelle, unermüdliche Lesehilfe und zum Schreiben erster Entwürfe. Sie kann in wenigen Minuten einen Stapel Notizen verarbeiten, Rückmeldungen gruppieren und ein Grundgerüst für eine Spezifikation erstellen. Am schwächsten ist sie bei den Dingen, die Produktmanager wertvoll machen: zu wissen, welche Belege repräsentativ sind, welche Kunden für die Strategie wichtig sind und mit welchen Kompromissen das Unternehmen leben kann.

Bei diesen Aufgaben kann ein allgemeiner Assistent helfen, wenn Sie Material verwenden, dessen Weitergabe Ihr Unternehmen erlaubt:

Was geht schief, wenn KI Kundeninterviews zusammenfasst?

Das typische Problem sind überzogene Aussagen. Ein Modell, das nach 'zentralen Themen' gefragt wird, stellt einen von zwei Personen genannten Punkt als das dar, was 'Nutzende wollen', glättet Meinungsverschiedenheiten und kann ein Zitat erzeugen, das niemand geäußert hat. Eine Produktentscheidung auf Basis dieser Zusammenfassung stützt sich auf Belege, die nicht existieren.

Ein fiktives Beispiel. Ledgerly ist eine kleine App zur Rechnungsstellung. Die Produktleitung hat Notizen aus sechs Kundeninterviews. Zwei Kunden fragten nach automatischen Zahlungserinnerungen. Einer sagte, Erinnerungen würden seine Kunden verärgern und er würde sie deaktivieren. Drei erwähnten Erinnerungen nicht und sprachen überwiegend über den langsamen Abgleich von Bankbuchungen.

Eine ungenaue Eingabe, 'Fassen Sie die wichtigsten Themen aus diesen Interviews zusammen', ergab: 'Die Nutzer wünschen sich ausdrücklich automatische Zahlungserinnerungen. Ein Kunde formulierte es so: “Für Erinnerungen würde ich extra bezahlen.” Der Zahlungsabgleich ist weniger wichtig.' Niemand hatte den zitierten Satz gesagt. Das am besten belegte Thema, der Zahlungsabgleich, wurde herabgestuft. Der Einwand verschwand.

Eine bessere Eingabeaufforderung: 'Geben Sie für jedes Thema die Anzahl der Interviews an, in denen es erwähnt wird, die Interview-IDs und ein exaktes, aus den Notizen kopiertes Zitat. Führen Sie alle Interviews auf, die dem Thema widersprechen. Ordnen Sie die Themen nicht nach Wichtigkeit.' Die geprüfte Zusammenfassung lautete dann: Kontenabgleich, angesprochen in 3 von 6 Interviews (I2, I4, I6); Zahlungserinnerungen, gewünscht in 2 von 6 (I1, I3), mit einem Einwand (I5). Der Produktmanager glich jedes Zitat mit den Notizen ab, bevor er die Zusammenfassung weitergab.

Wie schreiben Sie mit KI eine bessere Spezifikation?

Nutzen Sie KI, um Lücken in der Spezifikation zu finden, statt die Spezifikation für Sie schreiben zu lassen. Wer als Produktmanager die Problembeschreibung und die Ziele selbst formuliert, versteht sie auch. Wer eine generierte Fassung übernimmt, kann sie bei der Prüfung oft nicht begründen.

Nehmen wir im weiteren Verlauf des Ledgerly-Beispiels an, dass das Team tatsächlich eine Erinnerungsfunktion entwickelt. Der Produktmanager schreibt eine Beschreibung in einem Absatz und fragt: 'Listen Sie Sonderfälle auf, die diese Funktion berücksichtigen muss. Gruppieren Sie sie nach Abrechnung, Zeitpunkt und Kundenerlebnis.' Eine hilfreiche Liste umfasst teilweise bezahlte Rechnungen, vom Kunden beanstandete Rechnungen, Kunden in einer anderen Zeitzone, eine für einen Feiertag geplante Erinnerung, einen Kunden, der darum gebeten hat, nicht kontaktiert zu werden, sowie eine Rechnung, die nach dem Versand einer Erinnerung geändert wurde.

Die Produktverantwortlichen entscheiden anschließend, welche Sonderfälle zur ersten Version gehören, welche ausdrücklich nicht zu den Zielen zählen und welche eine Einschätzung der Entwicklung erfordern. Diese Entscheidung und ihre Begründung sind der wichtigste Teil der Spezifikation und sollten nicht delegiert werden.

Kann KI Produkte gestalten oder die Arbeit eines Produktmanagers übernehmen?

KI kann bei Teilen von beidem helfen. Sie kann Texte für Benutzeroberflächen entwerfen, Layoutvarianten vorschlagen, in manchen Werkzeugen grobe Prototypen erstellen und schnell viele Varianten erzeugen. Das ist hilfreich, um Möglichkeiten auszuloten. Welche Option zu den Nutzern, der Marke und den Rahmenbedingungen passt, muss weiterhin ein Designer oder Produktmanager beurteilen.

Die Kernaufgabe von Produktverantwortlichen besteht darin, Entscheidungen zu treffen: welches Problem, welche Kunden, welcher Kompromiss und was nicht entwickelt wird. Diese Entscheidungen hängen von Kontext ab, den ein Modell nicht hat, etwa von der Unternehmensstrategie, von Zusagen an bestimmte Kunden und davon, was das Entwicklungsteam dauerhaft leisten kann. Wir treffen keine Vorhersagen dazu, welche Rollen sich wie schnell verändern werden.

Ist ein KI-Produktmanager dasselbe wie ein Produktmanager, der KI nutzt?

Nein. Mit einer KI-Produktmanagerin oder einem KI-Produktmanager ist in der Regel jemand gemeint, der KI-Funktionen entwickelt: das gewünschte Modellverhalten definieren, Evaluierungen konzipieren, Fehlerfälle behandeln und die Kosten der Inferenz steuern. Das ist ein Spezialgebiet mit eigenen Kursen und einem eigenen Arbeitsmarkt.

Dieser Leitfaden richtet sich an die wesentlich größere Gruppe von Produktverantwortlichen, die KI-Werkzeuge nutzen, um ihre bestehende Arbeit besser zu erledigen. Wenn Sie KI-Funktionen entwickeln, brauchen Sie beides: die Alltagsfertigkeiten auf dieser Seite und separate Grundlagen zur Bewertung und zum Verhalten von Modellen, die diese Seite nicht behandelt.

Welche Produktnachweise gehören nicht in KI-Tools?

Alles, was Ihr Unternehmen nicht für das verwendete Werkzeug freigegeben hat. Interviewnotizen enthalten oft Namen, Arbeitgeber und Angaben, anhand derer sich Personen identifizieren lassen. Entfernen Sie diese vor dem Einfügen und ersetzen Sie sie durch Interviewkennungen. Unveröffentlichte Punkte der Produktplanung, Preispläne und Vertragsbedingungen können internen Beschränkungen unterliegen.

Nutzen Sie den freigegebenen Arbeitsbereich Ihres Unternehmens statt eines persönlichen Kontos und prüfen Sie die KI-Richtlinie Ihrer Organisation, bevor Sie Aufzeichnungen oder Transkripte aus Recherchen hochladen. Wenn personenbezogene Daten betroffen sind, hat die Organisation unabhängig vom verwendeten Tool Datenschutzpflichten.

Wie sollte ein Produktteam den Umgang mit KI üben?

Üben Sie anhand einer früheren Entscheidung, deren Belege und Ergebnis Sie bereits kennen.

Wann ist dieser Ansatz nicht die richtige Lösung?

Wenn Ihre Recherche nur aus wenigen Interviews besteht, lesen Sie diese selbst. Die Zeitersparnis durch eine KI-Zusammenfassung ist gering, und das Lesen der Notizen vermittelt Ihnen Zusammenhänge, die eine Zusammenfassung nicht liefern kann. KI ist dann sinnvoll, wenn mehr Material vorliegt, als eine Person sorgfältig lesen kann. Selbst dann sollte sie Ihnen zeigen, was Sie lesen sollten, statt das Lesen zu ersetzen.

Tosheo.ai ist kein Kurs für KI-Produktmanagement oder Modellbewertung. Es wird konzipiert, um Beschäftigten den Einsatz allgemeiner KI-Werkzeuge im Arbeitsalltag zu vermitteln, mit einem geplanten Lernpfad für die Rolle Produkt, kurzen Lektionen und Übungsaufgaben, die anhand eines einsehbaren Bewertungsrasters bewertet werden. Wenn Sie ein berufsorientiertes Programm zur Entwicklung von KI-Produkten benötigen, ist ein spezialisierter Kurs die bessere Wahl.