Wie kann ein Produktmanager Genai bereit sein?

Produktmanager waren schon immer die Brücke zwischen Technik und Geschäft. Aber jetzt entwickelt sich diese Brücke schnell, mit freundlicher Genehmigung – generative KI. Wenn Sie im Produktmanagementberuf sind und Genai als „nur einen weiteren Pattern“ betrachten, sind Sie bereits weit zurück. Genai für Produktmanager ist heute umgestaltet, wie sich Produkte vorgestellt, gebaut und skaliert werden.

Die guten Nachrichten für Sie? Es ist leichter für Sie, genai-fähig zu werden, als Sie denken, auch das, ohne tief in die technischenwerte der Dinge einzutauchen. Hier brechen wir genau das zusammen, wie das geht.

Beginnen wir mit der Notwendigkeit der gesamten Übung – warum generative KI für das Produktmanagement benötigt wird.

Generative KI – die neue Norm für Produktmanager

Warum ist Basic-AI für das Produktmanagement doch benötigt? Lassen Sie mich die Notwendigkeit mit einem Beispiel hier feststellen.

Coca-Cola, jetzt das beliebteste Getränk der Welt, jetzt beschäftigt KI über den Betrieb hinweg. Die Marke verwendet KI nicht nur für Marketingkampagnen, sondern auch für Produktentscheidungen durch Echtzeit-Verbraucherstimmungsanalyse. Um Ihnen einen Kern zu geben, analysiert es jetzt Daten aus sozialen Medien, Kundenfeedback und regionalen Verkaufstrends.

Dies bedeutet, dass AI Coca-Cola dabei hilft, Geschmackspräferenzen zu identifizieren und daher hyperlokalisierte Produkte zu starten und sogar das Inventar durch Geographie zu optimieren. Ein Produktmanager von Coca-Cola kann schnellere und selbstbewusstere Entscheidungen treffen, da die KI ihnen ständig umsetzbare Erkenntnisse füttert.

Dies ist jetzt eine Norm in Branchen. Benutzer erwarten die AI-verbesserten Funktionen standardmäßig. Stakeholder fragen nach „etwas Chatgpt-ähnlich“. Und vor allem experimentieren Ihre Konkurrenten bereits mit Copiloten, intelligenten Assistenten und Funktionen für die Autogeneration.

Stellen Sie sich vor, ein konkurrierendes Getränkeunternehmen, das sich immer noch ausschließlich auf vierteljährliche Verkaufsberichte und manuelle Umfragen stützt. Ihre Rückkopplungsschleife ist langsam, ihre Reaktionszeit ist veraltet und ihre Produkteinführungen verpassen oft die Marke. In einer Welt, in der KI Ihnen helfen kann, Tendencies in Echtzeit zu validieren und auf Tendencies zu reagieren, ist es nicht so, als würde man einem Formel -1 -Rennen mit einem Fahrrad auftreten.

Sie möchten kein Fahrrad auf der Strecke fahren, oder? Lassen Sie uns additionally direkt in Ihren nächsten Rennwagen eintauchen – generative KI.

Verstehe Genai als dein eigenes Produkt

Stellen Sie sich Genai als Ihr eigenes Produkt vor. Sie würden es nicht versenden, ohne genau zu wissen, was es großartig ist, wo es den Wettbewerb übertrifft und wofür es einfach nicht bestimmt ist. Erlauben Sie mir, etwas Licht in diesem Bereich für Sie zu leuchten.

Was ist Genai wirklich intestine?

• Inhalte generieren: Es ist richtig im Namen – betrachten Sie dies als die Hauptstärke der generativen KI. Es kann möglicherweise Inhalte zu jedem Thema in Formaten erstellen. Denken Sie an E -Mails, Tooltips, Versionshinweise, UI -Kopie, FAQs, sogar search engine optimisation -Textual content. Als PM können Sie es verwenden, um sich in Bezug auf Dokumentation, Prototypen und Benutzerkommunikation schneller zu bewegen, wodurch large Zeit von der Ideen- bis Rollout und Suggestions gespeichert wird.
• Schnelle Ideen: Sie werden kaum jemanden als klug (definitiv nicht so schnell) als Associate für die Ideene finden. Eine einfache Abfrage oder Aufforderung kann Ihnen jede Menge Ideen in Bereichen ergeben, in denen Sie eine neue Perspektive suchen. Es fühlt sich an, als hätte ein immer wieder ein Brainstorming-Kumpel mit unendlichen Submit-ITs.
• Tiefe Forschung: Moderne Genai -Instruments können in wenigen Minuten umfangreiche Forschung durchführen. Wenn Sie sich darauf vorbereiten, Ihr nächstes Produkt auf dem Markt einzuführen, können Sie möglicherweise alle ähnlichen Produktrollout in der gesamten Geschichte mitteilen und Ihnen wichtige Einblicke in die Greatest Practices und die Fehler erhalten, von denen Sie lernen können.
• Simulation und Exams: Generative KI kann Personas nachahmen. Dies bedeutet im Grunde, dass es als verwirrtes Erstspiel oder Energy-Benutzer, der versucht, das System zu brechen, zu brechen, und Ihnen dabei hilft, die UX zu testen, bevor es jemals Ihre wirklichen Benutzer erreicht.
• Persönlicher Assistent: Dies ist die gefragteste Verwendung von generativer KI, um die geringfügigen und mühsamen Aufgaben zu erledigen, die Ihre kostbare Zeit auffressen. In Ihren alltäglichen Aufgaben als Produktmanager können Sie sie verwenden, um chaotische Besprechungsnotizen, Kundeninterviews, Assist -Protokolle und so weiter, Stunden der mentalen Bandbreite zu sparen. Das heißt, Sie konzentrieren sich auf Entscheidungen, es kümmert sich um die Dokumentation.

Was kann es nicht intestine machen?

Bei allen Pluspunkten gibt es einige Mängel. Generative KI hat zum Beispiel in ihrem gegenwärtigen Zustand ein paar Kämpfe:

• Es kann nicht komplexe, Schritt-für-Schritt-Argumentation wie Menschen ausführen.
• Es versteht die Absicht Ihres Benutzers nicht wirklich. Es kann erraten, aber nicht so denken wie sie.

Dies bedeutet im Grunde, dass Sie als Produktmanager Genai wie einen Produktpartner behandeln können. Sie sollten wissen, wann Sie sich darauf stützen und wann Sie Leitplanken einrichten müssen.

Lernen Sie die Genai -Sprache (kein Doktorand erforderlich)

Nachdem Sie wissen, wie generative KI Ihnen helfen kann, müssen Sie lernen, wie Sie es genau verwenden können. Dafür ist das Erlernen der Sprache von Genai sehr wichtig. Hier ist, worauf Sie sich konzentrieren müssen:

Schnelltechnik

Zum Beispiel müssen Sie auf der grundlegendsten Ebene ein schnelles Engineering lernen. Kontext – Eine Eingabeaufforderung ist die Abfrage oder die Richtung, die Sie Ihrem KI -Software zur Verfügung stellen. Sie können beispielsweise Chatgpt bitten, „eine E -Mail an das Crew für ein Assembly um 17 Uhr zu schreiben“. Obwohl dies ein sehr grundlegendes Beispiel ist, werden Ihre Eingabeaufforderungen immer mehr technischer Natur, wenn Sie die Verwendung von generativer KI erhöhen.

Dann müssen Sie wissen, wie Sie Ihre Anfrage am besten schreiben müssen, damit die KI die besten Ergebnisse liefert. Hier ist ein Beispiel für eine schlechte Eingabeaufforderung und eine sehr gute Aufforderung aus dem Kontext eines Produktmanagers:

Schlechte Aufforderung:

„Schreiben Sie einige Vorschläge zur Verbesserung der Benutzererfahrung.“

Tolle Aufforderung:

„Sie sind UX-Forscher für ein SaaS Analytics-Dashboard. Schlagen Sie 5 UX-Verbesserungen für den Onboarding-Fluss eines Erstmarketingmanagers vor. Halten Sie es dateninformiert und konzentrieren Sie sich auf die Reduzierung des Abfalls.“

Schnelles Engineering ist nichts anderes als die Kunst der Bereitstellung von Aufforderungen an die generative KI. Sie müssen keinen Kurs dafür nehmen. Lesen Sie einfach unsere durch Detaillierte Anleitung zum schnellen Engineering hierund Sie werden auf dem besten Weg sind, mit etwas Übung hochspezifische und fruchtbare Aufforderungen zu geben.

Erfahren Sie mehr über LLMs

LLMs sind große Sprachmodelle – was Sie eifrig als Chatgpt und Claude kennen. Dies sind KI-Systeme, die auf massiven Datensätzen geschult sind, um eine menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Du kannst Lesen Sie hier im Element über LLMs.

Als Produktmanager müssen Sie keine LLM schulen. Obwohl Sie verstehen müssen, wie sie funktionieren, welche Grenzen sind und wie schnell sie sich weiterentwickeln. Der Unterschied zwischen GPT-4-, Claude- und Open-Supply-Modellen wie Llama zu kennen ist für Sie nicht. Es verfügt über eine praktische Anwendung. Sie können das richtige Modell für den richtigen Anwendungsfall auswählen.

Sie sehen, während die Welt nach den Benchmark -Werten verschiedener LLM läuft, ist die Tatsache, dass jedes LLM über einen eigenen Fachgebiet verfügt. Dies ergibt sich einfach aus den Daten, die ihnen während des Trainings zugefügt wurden. Das bedeutet, dass ein bestimmtes LLM möglicherweise besser für Ihre Bedürfnisse geeignet ist als für andere. Wenn Sie sich mit den verschiedenen verfügbaren Modellen versuchen, finden Sie schließlich Ihren Anzug.

Kennen Sie den Ai -Lingo

Ein Teil der Aufgabe eines Produktmanagers besteht darin, Führung und Abteilungen über die gesamte Abteilung zu koordinieren. In solchen Treffen sollten Sie in der Lage sein, mit Ihren Ingenieuren, Verkäufern und Führungskräften zu sprechen, ohne verloren zu klingen. Genau deshalb müssen Sie zumindest die Bedeutung einiger wissen Schlüsselwörter, die mit generativer KI verbunden sind. Einige davon sind:

Diese Elemente können sich direkt auf die Geschwindigkeit, Genauigkeit und UX des Produkts auswirken. Sobald Sie sie kennen, werden Sie alle Bereiche zur Verbesserung kennen.

Überdenken Sie die Benutzererfahrung mit Genai im Sinn

Generative AI hat das UX -Spiel bereits verändert. Wenn Sie anders denken, lassen Sie mich Ihnen hier ehrlich und mutig sagen, dass Sie sich irren! Die alten Produktströme gelten einfach nicht, wenn ein Benutzer einfach nach dem, was er will, „fragen“ kann.

Schauen Sie sich um und es ist leicht zu erkennen. Suchfelder wurden in Chat -Fenster verwandelt. Anstatt Schlüsselwörter zu tippen, fragen Benutzer jetzt: „Was ist der billigste Flug nach Goa am nächsten Wochenende mit zusätzlichem Beinfreiheit?“ Genai -Assistenten aus Google, Bing und unzähligen anderen Diensten spucken die Antworten sofort aus.

In Canva klicken Benutzer nicht mehr durch Symbole. Sie tippen einfach „Machen Sie ein minimalistisches Brand in Grün und Schwarz“, und die KI schafft es. Die Schnittstelle ist jetzt gesprächig.

Die Änderung ist nicht nur digital. Samsungs Sensible -Kühlschränke verwenden nun KI, um Rezepte basierend auf dem zu empfehlen, was sich darin befindet. Sogar BMW führt zu genaiorbetriebenen Spracherlebnissen, die Dashboard-Warnungen erklären, Observe-up-Fragen beantworten und natürliche Gespräche über die alte Temperatur bis 22 Jahre hinaus bewältigen können.

Wenn Ihr Produkt additionally immer noch erwartet, dass Benutzer endlose Registerkarten oder Menüs durchstreichen, um etwas zu erledigen, können Sie eine fundierte Vermutung machen.

Als Produktmanager, der Genai verwendet, müssen Sie Schnittstellen, Benutzerreisen und Fehlerbehandlungen in einer Welt überdenken, in der Ausgaben probabilistisch und nicht deterministisch sind.

Blitzprototypen: mit APIs

AI Barrierefible hat sich heute so weit entwickelt, dass es selbst als Implementierungsinstrument für sich selbst fungieren kann. Das heißt, nicht mehr darauf warten, dass ein volles Tech -Crew eine KI -Funktion aufbaut. Instruments wie Openais API, Claude, Llamaindex + Langchain, können Sie in Stunden Prototypen Genai -Funktionen prototypen.

Möchten Sie ein Inhaltsvorschlag -Software in Ihrem Produkt? Bauen Sie eine Demo mit GPT-4 und einem Begriff Frontend. Hier müssen Sie keine Entschuldigung machen oder Geduld haben, um ein ganz neues Function mitzubringen. Einfach Erstellen Sie den Prototyp durch diese InstrumentsUnd sobald es Ihnen den wohlverdienten Applaus bringt, bringen Sie Ihr Tech-Crew dazu, es intern zu bauen.

Stellen Sie Fragen zur Ki-First-Produkte stellen

Die besten Produktmanager für Genai-fähige Produkte haben ihren Ansatz bereits verschoben. Ich bin mir nicht sicher, ob Sie haben oder nicht, aber ich bin mir sicher, dass es Ihnen nichts ausmacht, von den besten in Ihrer Rolle zu lernen. Bei Microsoft fungieren Produktmanager jetzt als AI-Coach für Agentenbasis. Mondelez, bekannt für seine Snacks wie Oreo und Cadbury, verwendet KI, um neue Lebensmittel schneller zu iterieren und auf den Markt zu bringen. Bei PepsiCo nutzen PMS KI für echtzeit-datengesteuerte Entscheidungen im Betrieb. Sie nennen eine bekannte Marke, und AI ist jetzt wahrscheinlich bereits Teil ihrer Produktreise.

Wenn Sie in diese Liste aufgenommen werden möchten, können Sie sich einige Fragen zu sich und Ihrer Marke stellen, die Ihnen helfen, Ihre Anforderungen an Genai auszurichten:

• Welcher Teil Ihres Workflows kann von Genai automatisiert oder verbessert werden?
• Können Sie die Erfahrung mithilfe von Benutzerdaten + LLMs personalisieren?
• Wie messen Sie den Erfolg, wenn die Ausgaben variieren?
• Was ist der Fallback, wenn das Modell es falsch macht?

Diese Fragen dienen als Roadmap für Ihre KI -Implementierung oder zumindest helfen Ihnen eine faire Vorstellung davon, wie Sie Genai am besten in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Sei die Ethik- und UX -Gatekeeper

Denken Sie daran, dass die Verwendung von AI neue Risiken einführt – Voreingenommenheit, Halluzinationen und Privatsphäre. Als Produktmanager müssen Sie viel entscheidender auf das Vertrauen aufbauen, als Sie Funktionen aufbauen möchten. Dafür sollten Sie Setzen Sie Genai, um ethisch zu verwenden und treffend als Produktmanager.

An verschiedenen Punkten der Reise eines Benutzers sind eigene Fragen wie:

• Stellen wir Benutzerdaten einem externen KI -Modell aus?
• Kann die KI etwas Offensives oder irreführendes sagen?
• Sollte der Benutzer wissen, dass er mit einem Modell interagiert?

Genai-fähig zu sein bedeutet, über Merkmale hinauszudenken. Es bedeutet verantwortungsbewusst aufzubauen.

Abschluss

Ein Genai-ready-Produktmanager zu sein, bedeutet nicht, dass Sie ein Modell von Grund auf neu codieren müssen. Es bedeutet, dass Sie die Möglichkeiten, die Risiken und den Wert verstehen, den sie auf den Tisch bringt. Mit der Verwendung von KI in Ihren Operationen können Sie potenziell schnell testen, schneller scheitern und Tremendous-Massive gewinnen, alle Produkte, die in einer KI-nativen Welt sinnvoll sind.

Wenn Sie additionally ein Produktmanager sind, ändern Sie noch heute Ihre Stellenbeschreibung. Fügen Sie ein: „Ki verstehen intestine genug, um es mit Bedacht zu verwenden.“

Denn die besten Produktmanager werden sich nicht nur an KI anpassen. Sie werden es zu ihrer Kante machen und neu definieren, was Produkt überhaupt bedeutet.