Foto: VesnaArt - shutterstock.com
Der Einsatz von KI (Künstliche Intelligenz) in der Produktentwicklung revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Innovationen vorantreiben und auf die Bedürfnisse der Nutzer eingehen. Angesichts dieser massiven Veränderungen müssen Technologie-Leader sicherstellen, dass ihre Bemühungen sich tatsächlich auswirken und nicht nur leere Worte sind.
Eine solide Grundlage ist ein klares Verständnis der Kundenbedürfnisse, der Marktdynamik und der technologischen Rahmenbedingungen. Dies erfordert eine ausgewogene Mischung aus Nutzerzentrierung, einer bewussten Beschränkung der KI-Optimierung auf relevante Bereiche und der Prüfung, ob die grundlegenden Voraussetzungen und Prozesse für die Integration von KI-Technologien bereit sind. Damit können Unternehmen dann innovative, nachhaltige und nutzerfreundliche Lösungen schaffen, die den wahren Wert von KI in der Produktinnovation zum Tragen bringen.
Die Nutzer im Fokus
KI ist derzeit in aller Munde, aber im Gegensatz zu den letzten Trendwellen haben die natürlichen Sprach- und Argumentationsfähigkeiten von Large Language Models (LLMs) tatsächlich das Potenzial, eine breite Wirkung in einer Vielzahl von Produktbereichen zu entfalten. Doch die Idee, ein gut funktionierendes Produkt nur aufgrund eines aktuellen Trends mit KI auszustatten, mag verwirrend für viele Nutzer sein.
Bevor sie die KI implementieren, sollten sich Unternehmen fragen, ob diese tatsächlich Probleme oder Lücken schließen kann. Die Evaluation der Nutzer ist dabei der Schlüssel. Wie kann KI die Nutzererfahrung verbessern, ohne die Produktstrategie aus den Augen zu verlieren? Wichtig können auch Interaktionen sein, die von einer Schnittstelle in natürlicher Sprache profitieren würden, oder manuelle Arbeitsabläufe, die dadurch rationalisiert werden könnten.
Ein bekanntes Beispiel: Bei der Suche auf dem Onlineportal AirBnB filtern Nutzer die Optionen nach Buchungskriterien wie dem Preis oder der Zimmeranzahl. Das Ersetzen eines einfachen Filters durch die Eingabe einer Frage in natürlicher Sprache eröffnet keine neuen Möglichkeiten und führt zu einem schwerfälligeren Prozess mit einem höheren Risiko unerwarteter Ergebnisse.
Aber selbst mit mehreren Filtern ist es nicht immer einfach, die gewünschten Ergebnisse zu finden. Es ist schwierig, die Fülle der persönlichen Kriterien als effektiven Filter zu modellieren. Die Fähigkeit der KI, die Nuancen der natürlichen Sprache zu verstehen, kann einen entscheidenden Unterschied machen. Mit einer KI-gestützten Suche sind der Personalisierung keine Grenzen gesetzt. Zeitgleich sollte auf schnelle, sinnvolle und funktionierende Filter nicht verzichtet werden.
Während es relativ einfach ist, mit neuen KI-Technologien eine überzeugende Demo zu erstellen, ist es herausfordernd, ein nützliches Produkt zu entwickeln. Der Aufbau eines schrittweisen Prozesses ermöglicht es, aus dem Nutzerfeedback zu lernen und ist entscheidend für eine wertvolle und überzeugende Erfahrung.
Vorsicht vor verfrühtem Finetuning
Ein spannender Aspekt dieser neuesten Welle der KI ist ihre Fähigkeit, sehr individuell zu sein. Was früher ein menschliches Verständnis von Nuancen und Absichten erforderte, kann nun digitalisiert und in großem Maßstab zugänglich gemacht werden.
Diese Faszination darf jedoch nicht den Blick auf die praktische Produktentwicklung trüben. Die Feinjustierung eines maßgeschneiderten Modells mag verlockend erscheinen, legt aber eine Reihe von Optionen fest, bevor das richtige Produkt gefunden ist. Die verfrühte Verfeinerung eines KI-Modells verlangsamt die Iterationsrate und erhöht die Wartungskosten, was letztlich die Innovationsgeschwindigkeit beeinträchtigt.
Wie kann man also ein maßgeschneidertes Erlebnis schaffen? Hier kommt das Stichwort "Prompt" ins Spiel. Die Eingabeaufforderung ist der ideale Ort, um den Ton für die Interaktion zu setzen, zum Beispiel Vertrauen, branchenspezifische Anpassungen oder die Stimme einer Marke. Dazu sollten alle proprietären Informationen, die das Modell verwenden soll, kommuniziert werden. Der Prompt sollte auch den Kontext zusammenfassen, der neuen Mitarbeitern angeboten werden muss, um die Aufgabe zu erfüllen.
Dieser Ansatz bietet die Flexibilität zur schrittweisen Verbesserung und sich anzupassen, wenn sich sowohl die zugrundeliegende Technologie als auch das Verständnis, wie sie genutzt werden kann, weiterentwickeln. Der Grad der Ausgereiftheit bei der Strukturierung der Aufgabenstellung ist letztlich ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal für ein Produkt. KI-Modelle sind wie Black Boxes - ein Prompt führt zu einer Antwort. Selbst kleine Änderungen können zu massiven Qualitätsveränderungen führen. Die frühe Einführung eines Qualitätssicherungsprozesses ermöglicht es, Verbesserungen effektiv zu bewerten und Verschlechterungen schnell zu erkennen.
Basis für schnelle Innovation
Um mit dem Tempo der Veränderungen in der KI Schritt halten zu können, muss ein Team in der Lage sein, schnell weiterzuentwickeln. Eine solide Grundlage beginnt mit dem Aufbau einer KI-Plattform, die den Entwicklern den Weg ebnet und sowohl schnelle Iterationen als auch Kohärenz im gesamten Produkt ermöglicht. Eine Standardisierung auf zugelassene Anbieter und Modelle, ein grundlegendes Prompt-Framework, ein Ansatz für Qualitätstests sowie grundlegende Muster und Funktionen für die Extraktion relevanter Daten aus gängigen Datenquellen, die als Kontext im Prompt dienen, sollten ebenfalls in Betracht gezogen werden.
Obwohl es viele Herausforderungen in der Vereinfachung einer KI-Plattform geben kann, sollte nicht zu sehr auf Zentralisierung gesetzt werden. Es geht nicht um die Technologie, sondern darum, wie sie in das Produkt integriert wird. Teams, die für einen bestimmten Aspekt eines Produkts verantwortlich sind, können am besten geeignete Anwendungsfälle identifizieren und optimieren. Daher sollten alle Mitglieder eines Produktentwicklungsteams KI in ihrem jeweiligen Bereich erfolgreich einsetzen können.
Mehr zum Thema KI:
Chance & Risiko
Der Channel und die generative KI
KI im Personalwesen
KI, die 4-Tage-Woche und Aussichten auf 2030
Managed Services skalieren