Wird KI das Produktmanagement neu gestalten?

Aveneel Waadhwa, Produktmanager bei Microsoft und Mitarbeiter des Azure Optimization-Teams, teilt seine Gedanken zum Produktmanagement im Zeitalter der KI.

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Produktmanager die Superkraft besitzen, Kundenbedürfnisse punktgenau vorherzusagen, Arbeitsabläufe mühelos zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen – und das alles mithilfe der transformativen Kraft künstlicher Intelligenz.

In diesem Artikel gehe ich näher darauf ein, wie KI das Produktmanagement revolutioniert, die Effizienz steigert und neue Möglichkeiten schafft, und gehe gleichzeitig auf die ethische Verantwortung ein, die mit diesen Fortschritten einhergeht.

Kann KI Produktmanager ersetzen?

Lassen Sie uns das Offensichtliche ansprechen: Kann KI Produktmanager (PMs) ersetzen? Im Moment lautet die Antwort nein. Mit ihrer einzigartigen Mischung aus Hard- und Soft Skills verleihen Produktmanager der Technologie eine unersetzliche menschliche Note. Sie haben die Macht, Entscheidungen zu treffen, die Systeme verbessern oder stören können – eine Verantwortung, die KI nicht übernehmen kann. Diese Zusicherung sollte Produktmanagern Vertrauen in den Wert ihrer Fähigkeiten im Zeitalter der KI vermitteln.

Während KI in verschiedenen Aspekten des Produktmanagements hilfreich sein kann, etwa bei der Datenanalyse und Automatisierung, greift sie in Bereichen zu kurz, in denen menschliche Kreativität, emotionale Intelligenz und „Soft Skills“ erforderlich sind – die für ein effektives Produktmanagement unverzichtbar sind. Während beispielsweise Tools wie Gamma AI für Präsentationen oder Otter.ai für Besprechungsnotizen unsere Aufgaben rationalisieren, verfügen Produktmanager auf einzigartige Weise über das differenzierte Verständnis der Kundenbedürfnisse und das Einfühlungsvermögen, das für den Aufbau starker Teams erforderlich ist.

Dennoch würde ich behaupten, dass diese neue Welle der KI Produktmanager kritischer denn je machen wird . PMs sind dafür verantwortlich, verantwortungsvolle Entscheidungen über ihr gesamtes Produktportfolio hinweg zu treffen, und haben gleichzeitig die Macht, die Zukunft von KI-Produkten und damit die Zukunft unserer Welt zu gestalten. Mit viel Macht geht auch viel Verantwortung einher, was Produktmanagern das Gefühl geben sollte, kritisch, einflussreich und verantwortlich für den ethischen Einsatz von KI in ihrer Arbeit zu sein.

KI am Arbeitsplatz nutzen

In meiner Rolle bei Microsoft nutze ich regelmäßig KI, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und Prozesse zu optimieren. Beispielsweise analysiert Azure Machine Learning riesige Datenmengen, um Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die unsere Produktstrategien beeinflussen.

Kürzlich hat mein Team ein Copilot-Plugin für interne Kunden eingeführt, das die Zugriffszeit zum Anzeigen und Bearbeiten von Azure-Budgets, Prognosen und Projektionen um etwa 50 Prozent reduziert. Mit diesem Plugin können Kunden außerdem einfacher Kosteneinsparungsempfehlungen erhalten und ihre FAQs und Produktanfragen beantwortet werden.

Während eines Projekts zur Optimierung der Azure-Dienste unserer Organisation hatte ich eine der wirkungsvollsten Erfahrungen mit KI. Durch die Integration von Azure Machine Learning haben wir subtile Kundenpräferenzen identifiziert, die uns sonst entgangen wären. Dies führte zu einem persönlicheren Produkterlebnis und einer höheren Kundenzufriedenheit. Durch die Verwendung von Power BI zur Echtzeit-Datenvisualisierung können wir schnell fundierte Entscheidungen treffen und unsere Strategien nahezu augenblicklich an Marktveränderungen anpassen. Copilot hat mir unzählige Stunden beim Erstellen erster Dokumentversionen erspart, sodass ich mich auf die strategische Planung und Teamkoordination konzentrieren konnte.

Hier sind einige KI-Tools, die ich bei der Arbeit häufig verwende:

• Azure Machine Learning: Datenanalyse und Trenderkennung.
• Copilot in Microsoft 365 : Unterstützung beim Erstellen von Dokumenten wie Produktanforderungsdokumenten (PRDs).
• Power BI : Erstellen interaktiver Dashboards für Echtzeit-Einblicke.
• Dynamics 365 AI : Kundenfeedback verstehen und Markttrends vorhersagen.
• Copilot-Plugins: Verwalten interner Aufgaben und Tools, einschließlich Dogfooding des von mir gestarteten Plugins.

Durch die Integration der KI-Tools von Microsoft in meinen Arbeitsablauf steigert die Produktivität und schafft Zeit für Innovationen und kreative Problemlösungen, was zu besseren Produktergebnissen führt.

PMs für die KI-Revolution rüsten

Kenntnisse in den Grundlagen der KI und in den wichtigsten Konzepten des maschinellen Lernens sind heute wichtiger denn je. DemWeltwirtschaftsforum zufolge werden sich in den nächsten fünf Jahren 23 Prozent der weltweiten Arbeitsplätze verändern, bedingt durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und anderen Text-, Bild- und Sprachverarbeitungstechnologien.

Wenn ich über meine Entscheidung nachdenke, Data Science als Hauptfach zu studieren, schätze ich die praktische Erfahrung, die ich durch das Ausführen von Modellen für maschinelles Lernen und das Erkunden von KI-Bibliotheken und -Frameworks gewonnen habe. Dieses Wissen war von unschätzbarem Wert, um die Fähigkeiten und Grenzen von KI-Tools zu verstehen.

Zukünftige Lehrpläne für Informatik und Datenwissenschaft werden wahrscheinlich Anforderungen an verantwortungsvolle KI beinhalten. Programme wie Symbolic Systems von Stanford oder Cognitive Science meiner Alma Mater, der UC Berkeley , die technische Fähigkeiten mit Geisteswissenschaften verbindet, werden an Bedeutung gewinnen. Diese Programme bereiten PMs darauf vor, die ethischen Aspekte der KI zu bewältigen und sicherzustellen, dass Privatsphäre, Datenschutz und die Vermeidung von Vorurteilen bei der Produktentwicklung Priorität haben.

Die Priorisierung ist eine wichtige Verantwortung für jeden Produktmanager, insbesondere für diejenigen, die an KI-Produkten beteiligt sind. Neben der Geschwindigkeit müssen bei der Ausarbeitung von Produkt-Roadmaps auch Überlegungen zu Privatsphäre, Datenschutz, Ethik und Vorurteilen berücksichtigt werden. Auch wenn dieser Mentalitätswandel bei einigen Produktmanagern einige Zeit in Anspruch nehmen kann, ist er eine notwendige Veränderung. Der verantwortungsvolle Einsatz von KI ist kein vorübergehender Trend, sondern eine Voraussetzung für die Zukunft des Produktmanagements. Die Betonung der Verantwortung sollte Produktmanager stärken und ihre Verantwortung für den ethischen Einsatz von KI in ihrer Arbeit unterstreichen.

Ethischer Einsatz von KI

Der ethische Einsatz von KI ist in der heutigen Technologielandschaft von größter Bedeutung. Produktmanager müssen sicherstellen, dass KI verantwortungsvoll eingesetzt wird, um Risiken zu minimieren und den Nutzen für die Gesellschaft zu maximieren. Hier sind einige konkrete Beispiele, wie PMs KI in ihrer Arbeit ethisch nutzen können:

• Transparenz und Erklärbarkeit: Stellen Sie sicher, dass KI-Modelle transparent sind und ihre Entscheidungen erklärt werden können. Der Einsatz von KI-Tools wie Explainable AI (XAI) kann Produktmanagern helfen, zu verstehen und zu kommunizieren, wie KI Entscheidungen trifft, was für die Aufrechterhaltung des Benutzervertrauens von entscheidender Bedeutung ist. Mangelnde Transparenz kann zu Misstrauen bei Benutzern und Stakeholdern führen und möglicherweise zur Ablehnung von KI-Lösungen führen. Beispielsweise kann ein Mangel an Transparenz bei KI-Algorithmen, die bei Einstellungsverfahren verwendet werden, zu rechtlichen Herausforderungen und Reputationsschäden für Unternehmen führen.
• Minderung von Vorurteilen: Arbeiten Sie aktiv daran, Vorurteile in KI-Modellen zu identifizieren und zu mindern. Dazu gehört die Verwendung vielfältiger Datensätze und die regelmäßige Überprüfung von KI-Systemen auf diskriminierende Muster. Tools wie AI Fairness 360 von IBM können bei diesem Prozess helfen. Wenn Vorurteile nicht angegangen werden, kann dies zu diskriminierenden Praktiken führen, die zu einer unfairen Behandlung bestimmter Gruppen führen. Dies kann den betroffenen Personen erheblichen Schaden zufügen und das Unternehmen rechtlichen und regulatorischen Konsequenzen aussetzen. So hat beispielsweise voreingenommene KI in Kredit-Scoring-Systemen zu unfairen Kreditverweigerungen und verstärkter regulatorischer Kontrolle geführt.
• Datenschutz: Datenschutz und -sicherheit haben Priorität. Stellen Sie sicher, dass KI-Systeme Vorschriften wie DSGVO und CCPA einhalten, und implementieren Sie robuste Datenanonymisierungstechniken, um Benutzerinformationen zu schützen. Die Vernachlässigung des Datenschutzes kann zu schwerwiegenden Datenschutzverletzungen führen, die erhebliche Geldstrafen und einen Verlust des Kundenvertrauens zur Folge haben. Beispielsweise hat die DSGVO Unternehmen bei Datenschutzverletzungen mit hohen Geldstrafen belegt, was die Bedeutung der Einhaltung unterstreicht.
• Richtlinien für die ethische Nutzung von KI: Entwickeln und durchsetzen Sie Richtlinien für die ethische Nutzung von KI innerhalb der Organisation. Dazu gehört die Festlegung klarer Richtlinien für die akzeptable Nutzung von KI und die Schulung der Mitarbeiter in ethischen KI-Praktiken. Ohne klare Richtlinien riskieren Unternehmen einen unethischen Einsatz von KI, der zu öffentlichen Gegenreaktionen führen und den Ruf des Unternehmens schädigen kann. Ethische Verfehlungen beim Einsatz von KI können auch langfristig negative Auswirkungen auf die Markenwahrnehmung und die Kundentreue haben.
• Beteiligung der Stakeholder: Beziehen Sie verschiedene Stakeholder in die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen ein. Dadurch wird sichergestellt, dass unterschiedliche Perspektiven berücksichtigt werden und das KI-System den Werten und Bedürfnissen verschiedener Benutzergruppen entspricht. Das Ignorieren der Stakeholder-Eingaben kann zu KI-Lösungen führen, die den Benutzerbedürfnissen oder ethischen Standards nicht gerecht werden, was zu einer schlechten Akzeptanz und potenziellen Fehlern führt. Die Einbindung der Stakeholder ist für die Entwicklung effektiver und ethisch einwandfreier KI von entscheidender Bedeutung.

Die Zukunft der KI im Produktmanagement

Die Weiterentwicklung der KI wird tiefgreifende Auswirkungen auf das Produktmanagement und die breitere Technologielandschaft haben. Eine stärkere Regulierung der KI-Technologien soll einen ethischen und verantwortungsvollen Einsatz sicherstellen. Der AI Act der Europäischen Union beispielsweise zielt darauf ab, einen Rechtsrahmen für KI zu schaffen, der sich auf Transparenz, Rechenschaftspflicht und ethischen Einsatz konzentriert. Dieses Gesetz wird KI-Systeme anhand von Risikostufen kategorisieren und sicherstellen, dass Anwendungen mit höherem Risiko einer strengen Prüfung unterzogen werden. In ähnlicher Weise erwägen die Vereinigten Staaten den Algorithmic Accountability Act , der Unternehmen verpflichten würde, die Auswirkungen ihrer KI-Systeme zu bewerten und potenzielle Verzerrungen oder Schäden zu mildern. Das Erkennen von Deepfakes und KI-generierten Inhalten ist ebenfalls eine Herausforderung, an der Unternehmen wie Reality Defender und GPTZero mit Regierungen und Universitäten zusammenarbeiten, um dieses Problem zu lösen.

Produktmanager müssen sich mit diesen Vorschriften gut auskennen, um die Einhaltung und ethische Produktentwicklung sicherzustellen. Dies erfordert eine kontinuierliche Aktualisierung ihres Wissens, um neuen gesetzlichen Anforderungen und gesellschaftlichen Erwartungen gerecht zu werden. Da KI-Tools immer ausgefeilter werden, werden PMs eine entscheidende Rolle bei der Interpretation von KI-generierten Erkenntnissen spielen und sicherstellen, dass diese Technologien den Benutzern und der Gesellschaft zugute kommen.

Während KI-Tools aufgrund der höheren Effizienz auf eine geringere Nachfrage nach Produktmanagern schließen lassen, sieht die Realität differenzierter aus. KI wird viele Aufgaben rationalisieren, aber die Rolle der Produktmanager wird sich auch um neue Verantwortlichkeiten erweitern, wie etwa die Sicherstellung der Übereinstimmung der KI mit regulatorischen Anforderungen und die Interpretation von KI-generierten Erkenntnissen. Dies wird wahrscheinlich den Bedarf an qualifizierten Produktmanagern erhöhen, die sich in dieser komplexen Landschaft zurechtfinden.

KI-Tools für Produktmanager

Hier sind einige KI-Tools, mit denen Produktmanager ihre täglichen Aufgaben optimieren können:

• Gamma AI : Für KI-gestützte Präsentationen.
• Copilot auf Word oder Notion AI : Zum Verfassen von Dokumenten.
• ChatPRD oder WriteMyPRD : Zum Erstellen von 1-Pagern und PRDs
• ClickUp : Zur Automatisierung von Arbeitsabläufen.
• Mixpanel : Für KI-gesteuerte Produktanalysen.
• Productroadmap.ai : Zum effizienten Erstellen von Produkt-Roadmaps.
• Copilot auf Teams oder Otter.ai : Zum mühelosen Erstellen von Besprechungsnotizen.
• Enterpret : Zur kanalübergreifenden Analyse von Kundenfeedback.

Diese Tools sparen erheblich Zeit und bieten einen Einblick in eine spannende Zukunft, in der sich PMs mehr auf strategische Entscheidungen und weniger auf alltägliche Aufgaben konzentrieren können.

KI und Techno-Optimismus

Techno-Optimismus ist der Glaube, dass Technologie, insbesondere neue Technologien wie KI, letztendlich unser Leben verbessern und viele Probleme der Menschheit lösen wird. Ich bin optimistisch, was das Potenzial der KI angeht, technische und soziale Kompetenzen in der Technologiebranche in Einklang zu bringen. Die Entwicklung von Empathie und Teamfähigkeit wird im Zeitalter der KI von entscheidender Bedeutung sein. Technologieunternehmen, denen oft mangelnde Menschlichkeit vorgeworfen wird, können von diesem Wandel profitieren, da KI eine stärker menschenzentrierte Entscheidungsfindung fördert.

Ein großartiges Beispiel hierfür ist Blank Street Coffee . Das Unternehmen nutzt Automatisierung zur Erledigung von Routineaufgaben, sodass seine Servicemitarbeiter sich auf die Kundenbetreuung und die Verbesserung ihres Erlebnisses konzentrieren können. Anstatt nur Kaffee zuzubereiten, können die Mitarbeiter mehr Zeit damit verbringen, Beziehungen zu den Kunden aufzubauen, was die allgemeine Zufriedenheit steigert. Dieses Modell zeigt, wie KI bessere zwischenmenschliche Interaktionen fördern kann, indem sie es den Mitarbeitern ermöglicht, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können – hervorragenden Kundenservice zu bieten.

Da wir am Rande der KI-Revolution stehen, ist es klar, dass Produktmanager in einer einzigartigen Position sind, diese Technologie für tiefgreifende Auswirkungen zu nutzen. KI wird das Produktmanagement, die Technologie und die Welt verändern. Indem sie KI verantwortungsbewusst einsetzen und mit Empathie und Innovation führen, können Produktmanager eine Zukunft gestalten, in der Technologie der Menschheit auf sinnvolle und ethische Weise dient. Lassen Sie uns Lösungen für bedeutende Probleme vorantreiben und sicherstellen, dass KI, während sie intelligenter wird, unsere menschliche Erfahrung verbessert und uns in eine bessere und bessere Zukunft führt.

Aveneel Waadhwa ist Produktmanager bei Microsoft mit Sitz in New York City und arbeitet im Azure Optimization-Team. Er ist außerdem Mitbegründer von Aspiring Product Manager, einer gemeinnützigen Organisation, die aufstrebenden Produktmanagern den Einstieg in die Technologiebranche durch Mentoring, Beratung und Feedback zu Bewerbungen erleichtert. Aveneel hat einen Hintergrund in Data Science von der UC Berkeley und verfügt über umfassende Kenntnisse zu KI und ihren Anwendungen im Produktmanagement. Außerhalb der Arbeit reist Aveneel gerne in neue Länder, geht wandern, veranstaltet Kaffeeveranstaltungen, spielt Fußball und sieht Filme.