Wenn Sie ein Produktmanager sind, haben Sie wahrscheinlich bemerkt, dass der Aufbau eines KI-Produkts ein ganz anderes Biest ist als traditionelle Software. Es geht nicht nur darum, das übliche agile Handbuch zu befolgen. Die meisten Produktteams bewegen sich durch das, was der britische Incubator for Artificial Intelligence als "Nebel der Ungewissheit" bezeichnet. Sie arbeiten mit Systemen, die nicht immer zweimal die gleiche Antwort geben, vollständig von Daten abhängig sind und eine neue Reihe von Benutzererwartungen erfüllen müssen, alles ohne einen klaren Fahrplan.
Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, diesen Nebel zu durchqueren. Wir bieten Ihnen ein praktisches Rahmenwerk für KI für Produktmanager, das sich auf drei Dinge konzentriert: neue Arbeitsabläufe, die Experimente willkommen heißen, intelligente Eingabeaufforderungen, die Arbeit erledigen, und die richtigen Metriken, um zu beweisen, dass Ihr Produkt tatsächlich funktioniert.
Was macht die Rolle der KI für Produktmanager einzigartig?
Bevor wir uns mit dem Wie beschäftigen, ist es wichtig zu verstehen, warum die Dinge so anders sind. Ihre Kernkompetenzen als PM, benutzerorientiert und datengetrieben zu sein, sind nach wie vor Ihre Grundlage. Aber KI bringt einige neue Herausforderungen mit sich, die Ihre Herangehensweise an die Arbeit verändern. Es geht weniger darum, einem vorhersehbaren Plan zu folgen, als vielmehr um geführte Erkundung.
Hier sind die wichtigsten Dinge, die KI-Produktmanagement auszeichnen:
- Alles beginnt mit Daten. KI-Produkte werden nicht nur mit Code erstellt; sie werden durch Daten geformt. Das bedeutet, dass die Datenqualität, wie Sie sie sammeln und wie sie gekennzeichnet sind, jetzt erstklassige Produktanliegen sind. Wenn Ihre Daten ein Chaos sind, wird Ihr Produkt es auch sein. So einfach ist das.
- Unsicherheit annehmen. Traditionelle Software ist vorhersehbar. Sie klicken auf einen Knopf, und jedes Mal passiert dasselbe. KI-Modelle hingegen arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten. Ein großer Teil Ihrer Aufgabe besteht darin, diese Mehrdeutigkeit zu managen und Erlebnisse zu gestalten, die den Benutzern helfen, der KI zu vertrauen, selbst wenn sie nicht zu 100 % sicher ist.
- Menschen im Prozess halten. KI wird durch Feedback intelligenter. Ihr Produktworkflow benötigt eine eingebaute Möglichkeit für Benutzer oder Ihre internen Teams, die Fehler der KI zu korrigieren. Dies schafft eine Feedback-Schleife, die das Produkt ständig verbessert.
- Ethische Leitplanken einbauen. Dinge wie das Management von Vorurteilen, den Schutz der Privatsphäre der Benutzer und die Transparenz darüber, wie die KI funktioniert, sind nicht mehr nur rechtliche Kontrollkästchen. Sie sind Kernmerkmale des Produkts. Deshalb ist ein Tool wie eesel AI darauf ausgelegt, nur auf den eigenen sicheren Daten eines Unternehmens zu trainieren, sodass Sie wissen, dass jede Antwort relevant, privat und aus einer vertrauenswürdigen Quelle stammt.
Überdenken Sie Ihren Prozess: Wesentliche Workflows
Die alten Produkt-Workflows benötigen oft eine Auffrischung, wenn Sie mit KI arbeiten. Sie bewegen sich nicht mehr in einer geraden Linie von einer Idee zu einem ausgelieferten Feature. Stattdessen befinden Sie sich in einem ständigen Zyklus des Experimentierens, Lernens und Anpassens.
Der Entdeckungs-Workflow
Ihre Entdeckungsphase dreht sich nicht mehr nur darum, "Welche Features sollten wir entwickeln?" Jetzt fragen Sie, "Welches Nutzerproblem können wir mit KI lösen, das wir vorher nicht lösen konnten?" Diese Phase dreht sich weniger um detaillierte Mockups und mehr um Erkundung. Sie werden von Tag eins an mit Datenwissenschaftlern sprechen, um zu sehen, was technisch möglich ist, und kleine Tests durchführen, um herauszufinden, ob ein Modell das Problem überhaupt lösen kann, bevor Sie einen ganzen Sprint darauf verwenden. Sie entwerfen nicht nur eine Lösung; Sie entdecken, ob eine existiert.
Der Entwicklungs- und Experimentier-Workflow
Dies ist kein standardmäßiger Entwicklungssprint. Denken Sie eher an ein wissenschaftliches Experiment, das innerhalb Ihres Produktteams läuft. Das Team arbeitet in einem engen Kreislauf: ein Modell trainieren, testen, wie es sich verhält, und es dann basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen feinabstimmen. PMs, Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure müssen ständig kommunizieren.
Ein großer Teil davon ist, einen sicheren Raum zu schaffen, um Dinge zu testen, selbst wenn sie scheitern. Sie können nicht einfach ein neues KI-Modell auf Ihre Kunden loslassen und die Daumen drücken. Zum Beispiel ermöglicht eesel AI Teams, seinen AI Agent in einem Simulationsmodus laufen zu lassen, indem vergangene Support-Tickets verwendet werden, um zu sehen, wie er sich verhalten würde. Dies ermöglicht es PMs, die Genauigkeit der KI zu überprüfen und Kosteneinsparungen in einer Sandbox-Umgebung abzuschätzen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht, wodurch das Risiko beim Start minimiert wird.
Der Start- und Iterations-Workflow
Der Start eines KI-Produkts ist wirklich nur der Anfang. Als Produktmanager müssen Sie einen gestaffelten Rollout planen. Beginnen Sie mit Ihren internen Teams oder einer kleinen Benutzergruppe, um Daten darüber zu sammeln, wie die KI in der realen Welt funktioniert. Nach dem Start geht es darum, auf "Modellverschiebung" zu achten, was bedeutet, dass die Leistung der KI im Laufe der Zeit schlechter wird, weil sich die realen Daten ändern. Sie müssen auch klare Feedback-Kanäle einrichten, damit Sie die KI kontinuierlich neu trainieren und sicherstellen können, dass sie effektiv bleibt.
Effektive Eingabeaufforderungen gestalten: Eine Schlüsselkompetenz
Da generative KI immer häufiger wird, ist eine gut gestaltete Eingabeaufforderung das Geheimnis eines Produktmanagers. Dies hilft auf zwei Arten: Sie können Eingabeaufforderungen verwenden, um Ihre eigene Arbeit zu beschleunigen, und Sie können eingabebasierte Steuerungen in die Produkte einbauen, die Sie verwalten.
Eingabeaufforderungen zur Beschleunigung von Aufgaben verwenden
KI kann ein großartiger Assistent für die alltäglichen Aufgaben des Produktmanagements sein. Durch das Schreiben klarer Eingabeaufforderungen mit genügend Kontext können Sie Teile Ihrer Analyse, Brainstorming und Dokumentation automatisieren. Dies gibt Ihnen die Freiheit, sich auf das große Ganze zu konzentrieren, das das Produkt tatsächlich voranbringt.
| Aufgabe | Beispielaufforderung |
|---|---|
| Nutzerfeedback zusammenfassen | "Analysiere diese 50 Nutzerinterview-Transkripte und finde die 5 größten Schmerzpunkte in unserem Onboarding heraus. Gib mir für jeden drei direkte Zitate als Beweis." |
| Nutzerstories generieren | "Du bist ein leitender Produktmanager. Schreibe drei Nutzerstories für ein Feature, das es Admins ermöglicht, benutzerspezifische Berechtigungen festzulegen. Stelle sicher, dass detaillierte Akzeptanzkriterien enthalten sind." |
| Wettbewerbsanalyse | "Schau dir die G2- und Capterra-Bewertungen der Wettbewerber X und Y der letzten 6 Monate an. Fasse ihre am meisten gelobten Funktionen und häufigsten Beschwerden in einer einfachen Vergleichstabelle zusammen." |
Eingabekonfiguration aufbauen: Eine Strategie für Produktmanager
Die besten KI-Produkte sind keine mysteriösen Black Boxes; sie geben dem Benutzer eine gewisse Kontrolle. Wir sehen immer mehr KI-Produkte, die nicht-technischen Benutzern eine Möglichkeit bieten, das Verhalten der KI mit einfachem Englisch zu steuern. Anstatt eines Bildschirms voller verwirrender Schalter erhalten sie einfach ein einfaches Textfeld.
Dies ist eine Kernidee hinter eesel AI. Sein AI Agent ist kein starres System, mit dem man feststeckt. Stattdessen können Admins seine Persönlichkeit, den Tonfall und die Regeln für die Eskalation eines Problems mit einfachen Eingabeaufforderungen festlegen. Dies verwandelt ein kompliziertes Stück KI in ein Werkzeug, das ein Supportleiter problemlos verwalten kann, ohne Code zu schreiben oder das Engineering-Team zu belästigen.
Über oberflächliche Kennzahlen hinaus: Wie KI für Produktmanager das Wesentliche misst
Standard-SaaS-Kennzahlen wie monatlich aktive Nutzer oder die Verweildauer in der App erzählen nicht immer die ganze Geschichte für KI-Produkte. Es ist wichtig zu messen, ob die Funktion nicht nur genutzt wird, sondern ob die KI tatsächlich genau, effektiv und vertrauenswürdig ist.
Kernmetriken des KI-Modells
Man braucht keinen Doktortitel in Datenwissenschaften, aber man muss die Sprache sprechen. Das Verständnis der grundlegenden Metriken, die Ihr technisches Team zur Überprüfung der Gesundheit des Modells verwendet, ist ein Muss.
- Genauigkeit, Präzision und Rückruf: Diese drei Metriken beantworten einige ziemlich grundlegende Fragen. Wie oft liegt die KI richtig? Wie zuverlässig ist die Antwort, wenn sie eine gibt? Und findet sie alles, was sie finden soll?
- Latenz: Wie schnell gibt die KI eine Antwort? Für alles, was benutzerorientiert ist, ist eine langsame Antwort ein No-Go, egal wie genau sie ist.
Geschäftsorientierte Metriken
Letztendlich muss eine KI-Funktion dem Unternehmen echten Mehrwert bieten. Ihre Metriken sollten die Verbindung zwischen der Leistung des Modells, den Benutzerergebnissen und den Zielen Ihres Unternehmens herstellen.
- Aufgabenerfolgsrate: Hat der Benutzer tatsächlich das erreicht, was er mit Hilfe der KI tun wollte?
- Ablenkungsrate: In einem Kundensupport-Kontext ist dies der Prozentsatz der Fragen, die die KI vollständig alleine bearbeitet hat, ohne dass ein Mensch eingreifen musste.
- Benutzervertrauensscore: Dies kann mit einfachen In-App-Umfragen verfolgt werden, wie z.B. die Frage "Wie sicher sind Sie sich bei dieser Empfehlung? (1-5)", um zu sehen, wie sich das Benutzervertrauen im Laufe der Zeit verändert.
- ROI und Effizienzgewinne: Um die Zustimmung der Stakeholder zu gewinnen und zu behalten, müssen Sie eine Rendite nachweisen. Deshalb haben Tools wie eesel AI klare Dashboards, die KI-Interaktionen, Ablenkungsraten und geschätzte Kosteneinsparungen anzeigen. Dies hilft Produktteams, den geschäftlichen Einfluss ihrer KI-Funktionen von Anfang an zu beweisen.
| Wenn Sie normalerweise verfolgen… | Für KI, auch verfolgen… | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|
| Funktionsübernahmerate | Modell-Interaktionsrate | Nutzen die Leute die KI tatsächlich, oder ignorieren sie sie? |
| Zeit für Aufgabe | Aufgabenabschlusszeit mit KI | Macht die KI die Benutzer schneller, oder steht sie im Weg? |
| Kundenzufriedenheit (CSAT) | KI-spezifische CSAT / Vertrauensscore | Sind die Benutzer mit den Antworten der KI zufrieden, nicht nur mit dem Produkt insgesamt? |
KI für Produktmanager für Sie und Ihr Produkt nutzbar machen
Ein großartiger KI-Produktmanager zu sein, bedeutet mehr als nur die Technologie zu kennen. Sie müssen Ihre Arbeitsweise mit neuen, für Experimente entwickelten Prozessen anpassen, neue Fähigkeiten wie das Schreiben guter Eingabeaufforderungen erlernen und neue Wege zur Erfolgsmessung finden, die sich auf Effektivität und Vertrauen konzentrieren. Das Ziel ist nicht, einfach nur "KI-Funktionen" um ihrer selbst willen zu veröffentlichen. Es geht darum, intelligente, zuverlässige Systeme zu bauen, die echte Probleme lösen und das Vertrauen Ihrer Benutzer bei jeder Interaktion gewinnen.
Bereit, es in Aktion zu sehen?
Wenn Sie sehen möchten, wie das in einem echten Tool aussieht, wurde eesel AI von Grund auf mit diesen modernen Workflows, eingabeaufforderungsgesteuerten Steuerungen und klaren Metriken entwickelt. Es funktioniert mit den Tools, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk, Slack und Confluence, um sofortigen Mehrwert zu bieten. Starten Sie eine kostenlose Testversion oder buchen Sie eine Demo noch heute, um zu sehen, wie.
Häufig gestellte Fragen
Nein, Sie benötigen keinen tiefen technischen Hintergrund. Ihre Rolle besteht darin, das Nutzerproblem und den Geschäftswert zu verstehen, während Sie eng mit Data Scientists zusammenarbeiten, um herauszufinden, was technisch machbar ist. Konzentrieren Sie sich darauf, grundlegende Konzepte wie Genauigkeit und Latenz zu lernen, damit Sie die gleiche Sprache wie Ihr technisches Team sprechen können.
Beginnen Sie mit einem klar definierten Nutzerproblem, das KI einzigartig lösen kann, anstatt KI nur um ihrer selbst willen hinzuzufügen. Führen Sie dann ein kleines Experiment oder einen Proof-of-Concept mit Ihrem Data-Science-Team durch, um zu validieren, ob ein KI-Modell dieses Problem tatsächlich lösen kann, bevor Sie sich auf ein umfassendes Projekt festlegen.
Konzentrieren Sie sich auf Metriken, die die Leistung der KI direkt mit den Geschäftsergebnissen verbinden. Anstatt nur die Modellgenauigkeit zu berichten, zeigen Sie, wie diese Genauigkeit zu einer höheren Erfolgsquote bei Aufgaben für Benutzer, einer besseren Ablenkungsrate bei Support-Tickets oder direkten Kosteneinsparungen führt.
Der Schlüssel ist, von Anfang an einen “Human-in-the-Loop”-Prozess zu entwerfen. Geben Sie den Benutzern eine einfache Möglichkeit, falsche Antworten zu kennzeichnen und Feedback zu geben, das dann verwendet werden kann, um das Modell neu zu trainieren und zu verbessern. Außerdem sollten für kritische Aufgaben klare Regeln festgelegt werden, wann die KI an einen menschlichen Experten eskalieren sollte.
Ja, das können Sie, da nur sehr wenige Unternehmen perfekte Daten haben. Datenaufbereitung ist ein Standardteil jedes KI-Projekts, und die Entdeckungsphase ist der perfekte Zeitpunkt, um die Qualität Ihrer Daten zu bewerten. Sie können dann Zeit für die erforderliche Reinigung und Kennzeichnung einplanen, um ein zuverlässiges Modell zu erstellen.
Es wird zu einer bedeutenden Fähigkeit, aber es muss nicht Ihre ganze Woche in Anspruch nehmen. Betrachten Sie es als eine neue Möglichkeit, Analysen durchzuführen und Dokumentationen effizienter zu erstellen, wodurch Sie mehr Zeit für die Strategie haben. Wenn Ihr Produkt benutzerorientierte Prompt-Steuerungen hat, wird die Definition der Richtlinien für diese Prompts zu einer wichtigen Designaufgabe.
