Synergie zwischen KI und Produktmanagement

Der Einsatz von KI kann Ihr Unternehmen erheblich st\u00E4rken, indem er einen sch\u00FCtzenden Burggraben um es herum errichtet, der es gegen Nachahmung durch Wettbewerber resistent macht. KI geh\u00F6rt zu einer begrenzten Gruppe von Technologien, die das Potenzial haben, einen Netzwerkeffekt f\u00FCr Ihre Organisation, Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung auszul\u00F6sen. Dies geschieht, indem Kundendaten in eine Produktverbesserung umgewandelt werden, die andere ohne Zugang zu den Daten nicht replizieren k\u00F6nnen. Der Netzwerkeffekt ist das Geheimrezept hinter gesch\u00E4ftlicher \u00DCberlegenheit im Tech-Bereich. Bei richtiger Umsetzung k\u00F6nnen KI-Technologien Ihre Organisation zu beispiellosem Erfolg katapultieren und Ihnen helfen, dort zu bleiben, indem sp\u00E4t eintretende Wettbewerber auf Abstand gehalten werden.

Allerdings erfordert der Aufbau eines KI-Unternehmens mehr als nur die Nutzung von KI-Technologien f\u00FCr Ihr Produkt. Sie m\u00FCssen einen tugendhaften KI-Kreislauf in Gang setzen: Ihre Modelle sollten exklusive, schwer zug\u00E4ngliche Daten nutzen, um Ihr Produkt zu verbessern. Die daraus resultierende Produktverbesserung sollte mehr propriet\u00E4re Daten liefern, um Ihre Modelle weiter zu verbessern. Dieser Prozess bildet eine positive R\u00FCckkopplungsschleife, den Eckpfeiler jedes Netzwerkeffekts.

Diese Schleife entsteht jedoch nicht mühelos. Zwei Schlüsselaspekte erfordern Aufmerksamkeit, um sich in ein KI-zentriertes Unternehmen zu verwandeln, das Kundendaten nutzt.

1. Verbesserte Modellleistung sollte den wahrgenommenen Produktwert erhöhen.

Das Verständnis dessen, was Ihre Kunden als Produktwert wahrnehmen, ist absolut entscheidend. Da Sie Ihre Daten von Kunden beziehen, sollte ein überlegenes Modell den Kundenstamm vergrößern und die Kundeninteraktion mit dem Produkt steigern (wodurch mehr Daten geliefert werden, wenn die Modellleistung steigt) oder beides. Das Szenario wird komplexer, wenn mehrere Modelle verschiedene Aspekte Ihres Produkts verbessern.

Das Übersehen wichtiger Wertpunkte und die Investition in KI-Modelle, die nur sekundäre Wertpunkte bedienen, kann Ihren KI-Kreislauf gegenüber spät einsteigenden Wettbewerbern unterlegen machen. Ein anderes Unternehmen könnte einen überlegenen KI-Kreislauf aufbauen und Sie vom Markt drängen. Es ist wichtig zu bedenken, dass KI-Produkte dazu neigen, einem „Winner-takes-all“-Prinzip zu folgen, und das zweitbeste Produkt könnte um Größenordnungen geringere Renditen erzielen als das erste — denken Sie an Google Search und Bing.

Daher sollten Ihre KI-Strategie und -Praktiken primär produktfokussiert sein. Ihre Machine-Learning-Ingenieure und Forscher müssen jede KI-Initiative konsequent an der Wertschöpfung und dem Produktdesign messen. Selbst die leistungsstärksten Modelle, die nicht zum wahrgenommenen Produktwert beitragen, verbrauchen lediglich unnötig Ressourcen.

2. Ein überlegenes Produkt sollte mehr Daten generieren, um Ihre Modelle zu verbessern.

Die Identifizierung der wahrgenommenen Wertpunkte ist entscheidend, aber nicht ausreichend. Die Kundeninteraktion mit dem Produkt sollte ausreichend Daten liefern, die Sie nutzen können, um Ihre KI-Modelle weiter zu trainieren. Um dies zu erreichen, sollten Sie zwei Faktoren im Auge behalten.

Erstens stammen Daten aus der Kundeninteraktion mit Ihrem Produkt. Die Customer Journey bestimmt diese Interaktionspunkte und ihre Reihenfolge — ein Produktdesign-Bauplan, der beschreibt, wie der Kunde durch die Interaktion mit Ihrem Produkt Wert schöpfen wird. Für ein KI-Unternehmen sollte Ihre Customer Journey datenfokussiert sein: Ihre Produktmanager und Teams sollten die Datengenerierung bei jedem Schritt des Produktdesignprozesses priorisieren.

Zweitens sollten die Daten für die Verfeinerung Ihrer bestehenden Machine-Learning-Modelle anwendbar sein. Die Leistung dieser Modelle trägt zum wahrgenommenen Produktwert bei, daher müssen sie sich mit zunehmenden Nutzern und Engagement verbessern. Wenn Ihr Produktteam eine Customer Journey gestaltet, die Daten generiert, die für das KI-Team ungeeignet sind, um die Modelle zu verbessern, kommt Ihr tugendhafter KI-Kreislauf zum Stillstand und lässt Ihr Unternehmen anfällig für spät eintretende Wettbewerber, die ein ähnliches Produkt schaffen, aber eine bessere Customer Journey gestalten.

Erfolgreiche KI-Unternehmen basieren auf nahtloser Zusammenarbeit zwischen Produkt- und KI-Teams. Diese Zusammenarbeit erfordert gegenseitiges Verständnis: Das KI-Team muss die Wertschöpfung des Produkts, die Kundenentwicklung, aktuelle und erwartete Nutzerforschung, A/B-Testergebnisse und andere Produktmanagement-Methoden verstehen. Andererseits sollte das Produktteam verstehen, welche Art von Daten die KI-Modelle des Unternehmens verbessert, die bestehenden Datenqualitäts- und Mengenprobleme, mögliche Verzerrungen in den Datensätzen und welche Daten die Leistung der aktuellen Modelle optimieren könnten.

Diese Verbindung zwischen KI- und Produktteams ist kein einmaliges Ereignis; sie muss zyklisch sein. Hier schlagen wir eine Checkliste für beide Teams vor, um sicherzustellen, dass dieser kooperative Zyklus funktioniert und das Unternehmen einen robusten KI-Produktentwicklungszyklus aufrechterhält.

Checkliste für das KI-Team

Zur Selbstbewertung sollte das KI-Team konsequent die folgenden Fragen prüfen:

1. Was ist die Wertschöpfung unseres Produkts? Welche Probleme löst unser Produkt?
2. Was nehmen Kunden als wichtigste Wertpunkte unseres Produkts wahr? Welche sind am kritischsten? Woher wissen wir das? Haben wir Daten und Forschung, die unser Verständnis stützen?
3. Verbessern unsere Modelle direkt die wahrgenommenen Wertpunkte?
4. Wie messen wir den Einfluss unserer Modelle auf den wahrgenommenen Produktwert? Welche Produktmetrik sollte sich mit erhöhter Modellleistung für jedes unserer KI-Modelle verbessern?
5. Nutzen wir wahrgenommene Produktwertpunkte, um unsere neuen KI-Initiativen zu planen und zu priorisieren?
6. Sind unsere Machine-Learning-Bemühungen auf die User Journey im Produkt abgestimmt? Berücksichtigen wir, wie wir Daten erfassen können, die für die Verbesserung von Produkt und Nutzererlebnis vorteilhaft wären?
7. Kommunizieren wir regelmäßig mit dem Produktteam, um die Produkt-Roadmap, potenzielle neue Features und wie unsere KI-Initiativen diese unterstützen können, zu verstehen?
8. Was sind die aktuellen Einschränkungen und Verzerrungen unserer Datensätze, und wie beeinflussen sie unsere KI-Modelle? Wie können wir diese Einschränkungen überwinden und die Qualität unserer Daten verbessern?
9. Prüfen wir unsere Modelle regelmäßig auf Verzerrungen, und haben wir Strategien, um deren Auswirkungen zu minimieren?
10. Haben wir effektive Systeme zur Überwachung und Wartung unserer Modelle im Produktivbetrieb? Stellen wir die kontinuierliche Leistung unserer KI-Modelle mit Echtzeit-Metriken sicher?

Wenn Ihr KI-Team Antworten auf die meisten oder alle diese Fragen hat, deutet dies auf einen robusten produkt- und geschäftszentrierten Ansatz in Ihren KI-Praktiken und -Strategien hin.

Checkliste für das Produktteam

Das Produktteam sollte routinemäßig eine eigene Selbstüberprüfung durchführen, um sicherzustellen, dass seine Produktdesigns mit der KI-Strategie des Unternehmens synchronisiert sind. Es sollte die folgenden Fragen berücksichtigen:

1. Verstehen wir, welche KI-Modelle zu welchen Produktwertpunkten beitragen?
2. Verstehen wir, welche Daten die Leistung jedes dieser Modelle verbessern können?
3. Kennen wir die Verzerrungen und Einschränkungen unserer aktuellen Datensätze und die Daten, die unser Produkt generiert?
4. Generiert unsere User Journey Daten, die das KI-Team zur Verbesserung der Modellleistung nutzen kann? Verfeinern wir die User Journey regelmäßig, um nützlichere Daten zu produzieren, ohne den wahrgenommenen Produktwert zu beeinträchtigen?
5. Wissen wir, welche Daten die Leistung der KI-Modelle am ehesten und am wenigsten verbessern?
6. Berücksichtigen wir die Datengenerierung bei der Bewertung und Priorisierung neuer Produktinitiativen?
7. Nutzen wir das Feedback des KI-Teams, um unsere Produkt-Roadmap und Feature-Priorisierung zu aktualisieren?
8. Beziehen wir das KI-Team in unsere frühen Produktdesign- und Brainstorming-Sitzungen ein? Stellen wir sicher, dass KI-Perspektiven von Beginn des Produktentwicklungszyklus integriert werden?
9. Verstehen wir klar die Metriken, die das KI-Team zur Messung der Modellleistung verwendet, und wissen wir, wie diese mit unseren Produktmetriken zusammenhängen?
10. Integrieren wir routinemäßig Nutzerfeedback, um unsere Annahmen über den von unseren KI-Modellen gelieferten Wert zu validieren oder zu widerlegen?

Fazit

Genau wie beim Tango braucht der Aufbau eines KI-Produkts zwei Partner. Erfolgreiches KI-Produktmanagement dreht sich nicht nur um die unabhängige Exzellenz von KI- und Produktteams; es geht um ihre Synergie. Es ist ein dynamischer Prozess, der ständige Iteration erfordert, ähnlich wie Ihre KI-Modelle. In der heutigen hart umkämpften Landschaft ist die Harmonisierung Ihrer KI- und Produktteams eine unverzichtbare Voraussetzung, um einen Wettbewerbsvorsprung zu halten.

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