So nutzen Sie Ihre Erfahrung im Produktmanagement, um auf der KI-Welle zu reiten

Künstliche Intelligenz, einst überwiegend die Domäne kapitalkräftiger Technologieunternehmen, wird heute von Organisationen auf der ganzen Welt erforscht – und bringt ihnen einen echten Mehrwert. Während der Grad der Akzeptanz je nach Branche unterschiedlich ist, sehen wir allmählich interessante Anwendungen und Investitionen über die FAAMG hinaus, wobei 61 % der leistungsstarken Unternehmen ihre KI-Einführung inmitten der COVID-19-Pandemie erhöhen.

Mit diesem Fortschritt geht auch eine neue Ebene der Komplexität einher. Unternehmen jonglieren unter anderem mit Experimenten, Konzeptnachweisen, KI-Produktisierung, Infrastrukturentwicklung und starkem Wettbewerb. Und ein wesentlicher Bestandteil all dessen ist die Herausforderung, die perfekte Teamstruktur für ihre KI-Initiativen aufzubauen.

Ich habe viele Rollen im Bereich Daten und KI innegehabt und kann bestätigen, dass es für erfahrene Produktmanager viele Möglichkeiten gibt. Allein im Jahr 2021 hat sich die Nachfrage nach KI-Produktmanagern fast verdoppelt, da Unternehmen nach Fachwissen suchten, um sie bei der Entwicklung der nächsten Generation von KI-fähigen Lösungen zu unterstützen. Diese Nachfrage wird weiter wachsen.

Wenn Sie ein erfahrener Produktmanager sind, müssen Sie Folgendes wissen, um einen Weg einzuschlagen und in der Welt der KI erfolgreich zu sein.

Der Aufgabenbereich eines KI-Produktmanagers

Während die Anfänge der KI einen sprunghaften Anstieg der Nachfrage nach Data Scientists hervorriefen, hat die Vielfalt und Granularität der für KI-Projekte erforderlichen Datenaufgaben seitdem dramatisch zugenommen. Diese Aufgaben umfassen jetzt Datenpipelining, explorative Analysen, MLOps und mehr und haben neue Rollen erforderlich gemacht, wie z. B. Data Engineer, Data Analyst und Machine Learning (ML) Engineer. Künstliche-Intelligenz-Projekte gelten heute als Mannschaftssport, wobei der KI-Produktmanager als Head Coach fungiert.

Um mehr Wert aus internen KI-Entwicklungen zu ziehen, verlagern Organisationen Implementierungen in die Produktion, schaffen neue Produktlinien oder integrieren KI-Fähigkeiten in bestehende Linien. Dies erfordert, dass Menschen Lösungen konzipieren und in die Realität umsetzen. Geben Sie den AI-Produktmanager ein.

Erfolgreiches KI-Produktmanagement vereint drei Stränge:

• Strategisch. Bevor ein Unternehmen einer Initiative ein Budget zuweist, möchte es eine Gewissheit über die Kapitalrendite haben. Die meisten Unternehmen konzentrieren sich darauf, den Umsatz für aktuelle Produktlinien zu steigern, aber einige möchten mit neuen Produkten neue Einnahmequellen erschließen. Ein Produktmanager mit einem klaren Verständnis des Potenzials von KI- oder ML-Technologien, des für die Implementierung erforderlichen Aufwands und dessen Verhältnis zu den Geschäftszielen – einschließlich der verfügbaren Infrastruktur und Personalressourcen – ist ein unschätzbarer strategischer Vorteil.
• Taktisch. Die Aufteilung zwischen Produktmanager und Produktbesitzer, die wir normalerweise sehen, kann für KI-Teams in kleineren Unternehmen unterschiedlich sein. Diese KI-Produktmanager arbeiten möglicherweise auf der täglichen Teamebene: Planung, Iteration, Durchführung von Benutzerforschung, Durchführung von Sprint-Retrospektiven und Präsentation von Demos. Auch wenn dies nicht der Fall ist, muss ein KI-Produktmanager in der Lage sein, sowohl mit Führungskräften als auch mit ihrem Team zu kommunizieren.
• Technisch. KI-Produktmanager benötigen eine solide Grundlage an technischem Wissen. Die Fähigkeit, beispielsweise Modellkompromisse, Experimentieransätze, Infrastrukturentscheidungen und Technologie-Stacks zu diskutieren, ist ein wesentlicher Bestandteil der Rolle. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Ihr technisches Wissen zu erweitern: Weiterbildung durch Online-Kurse; kontinuierliches Lernen über Blogs, Artikel, Videos und Foren; und projektbezogene Erfahrungen sammeln.

Der Umfang der Bemühungen eines KI-Produktmanagers hängt vom organisatorischen Kontext und dem zusammengestellten Team sowie von seinen individuellen Fähigkeiten und Fachkenntnissen ab. Beispielsweise muss ein KI-Produktmanager möglicherweise eine Datenanalyse durchführen, wenn dem Team ein Datenanalyst fehlt, oder er kann eine Rolle bei der Entwicklung der Architektur spielen, wenn er einen Hintergrund in einem technischen Bereich wie Softwareentwicklung hat.

Empfehlungen für den Sprung ins KI-Produktmanagement

Da immer mehr Unternehmen in KI investieren, sollten Produktmanager sicherstellen, dass sie bereit sind, die wachsenden Chancen zu nutzen. Die folgenden Empfehlungen helfen Ihnen, sich auf Ihre nächste Rolle im KI-Produktmanagement vorzubereiten, Chancen während des Verhandlungsprozesses zu analysieren und positive Auswirkungen zu erzielen, sobald Sie einem Team beitreten.

Priorisieren Sie kontinuierliches Lernen, um mit Entwicklungen Schritt zu halten

Die KI-Branche entwickelt sich ständig weiter, also sollten Sie es auch sein. Der Erwerb von Diplomen und Zertifizierungen, wie sie beispielsweise von Udacity oder MIT angeboten werden, validiert Ihr Wissen und kann Sie für Arbeitgeber attraktiver machen. Kultivieren Sie eine Denkweise des kontinuierlichen Lernens und halten Sie sich über die neuesten KI-Entwicklungen auf dem Laufenden, indem Sie sich am Diskurs beteiligen, sei es durch das Lesen von Artikeln und Büchern, die Teilnahme an Konferenzen oder die Teilnahme an Online-Kursen. Diese Ressourcen sind aktueller und granularer, während sich traditionelle Universitätslehrpläne und Zertifizierungsprogramme tendenziell langsamer entwickeln als Trendzyklen. Branchenführer, die KI-Dienste für Unternehmen anbieten, wie GitHub, Salesforce und Accenture, verfügen über lebendige Communities und Message Boards voller Fachleute, die ihr Fachwissen teilen möchten.

Bauen Sie ein starkes KI-Portfolio auf

Projekterfahrung ist sehr wertvoll und bildet einen wichtigen Aspekt Ihres Portfolios. Es ist jedoch das Henne-Ei-Rätsel: KI-Rollen erfordern KI-Erfahrung, aber um KI-Erfahrung zu sammeln, müssen Sie eine KI-Rolle bekommen. Um diese Lücke zu schließen, nutzen Sie akademische Projekte (wie kleine KI-Implementierungen in Online-Kursen oder Hackathons) und nutzen Sie Cloud-Plattformen, um KI-Funktionalitäten zu entwickeln und zu testen. Wenn Sie über branchenspezifische Erfahrung verfügen, suchen Sie nach KI-Möglichkeiten, die sich auf Ihren vorhandenen Hintergrund beziehen.

Profitieren Sie von branchenübergreifender Erfahrung

Wenn Sie branchenübergreifend gearbeitet haben, denken Sie darüber nach, wie Sie diese vielfältigen Erfahrungen auf Anwendungsfälle von KI-Projekten anwenden können. Meine Erfahrung im Umgang mit unzähligen technischen Prozessen in der Telekommunikation kann mir beispielsweise dabei helfen, Initiativen zur Roboterverarbeitungsautomatisierung in einer KI-Rolle zu leiten. Die quantitativen Methoden, die ich in der Fintech verwendet habe, könnten die Implementierung von KI- oder ML-Sicherheitslösungen unterstützen. Meine frühere Arbeit in der Lieferkettenbranche erforderte, dass ich die Kommunikation mit den Interessengruppen beherrsche und gleichzeitig viele Teile eines komplexen Systems verwalte. Dies sind Fähigkeiten, die sich bei der Einführung einer KI-fähigen Supply-Chain-Optimierungssoftware für ein Produktteam als nützlich erweisen könnten.

Bereiten Sie sich auf eine Vielzahl von Interviewstilen vor

Es gibt keinen Industriestandard für die Befragung und Validierung von KI-Fähigkeiten. Sie können auf hypothetische Fragen, hypertechnische Interviews mit Data Scientists und Ingenieuren, produktmanagementorientierte Diskussionen und HR-Interviews mit KI-Schlagwort-Checklisten stoßen. Bereiten Sie sich auf eine Reihe potenzieller Szenarien vor, um Ihr Selbstvertrauen zu stärken und Ihre Erfolgschancen zu verbessern.

Suchen Sie nach ausgewogenen multidisziplinären Teams

Seien Sie bei der Auswahl eines neuen Projekts vorsichtig – ein unausgewogenes Team könnte Ihre Arbeit als KI-Produktmanager erschweren. Wenn sich ein Unternehmen in der Anfangsphase seiner KI-Reise befindet, hat es möglicherweise nur einen oder zwei Data Scientists eingestellt – KI-Architekten und ML-Ingenieure können später hinzukommen. Achten Sie bei der Bewertung einer Gelegenheit auf diese Details und fragen Sie nach den Entscheidungen, die in Bezug auf die Talentakquise und die Arbeitsteilung getroffen wurden. Ein junges Team kann die Parameter Ihrer Rolle ändern.

Stellen Sie erfahrene Talente ein, um Sie zu unterstützen

Wenn Sie mit einem Unternehmen mit geringer KI-Reife zusammenarbeiten und die Möglichkeit haben, Teammitglieder einzustellen, finden Sie Personen mit genau der erforderlichen Erfahrung. Die Einstellung von Best-in-Class-Talenten mag am Anfang teuer erscheinen, kann Ihnen aber dabei helfen, Fehler zu vermeiden und letztendlich die Gesamtprojektkosten zu senken. Erwägen Sie, weniger erfahrenen Fachleuten eine Chance zu geben, sobald die Initiative ausgereifter ist und Sie besser positioniert sind, um Talente zu entwickeln. Sie sollten auch interne und externe Talente nutzen. Berücksichtigen Sie die Beschaffung von Auftragnehmern nicht – die Gesamtkosten können niedriger sein als die Einstellung fest angestellter Mitarbeiter, insbesondere wenn Sie hochspezialisierte KI-Experten suchen. Die Unterstützung des Führungsteams bei der Einstellung der richtigen Talente ist für die Rolle eines KI-Produktmanagers von entscheidender Bedeutung.

Vergessen Sie nicht den Wert von Soft Skills

Unternehmen neigen dazu, den Bedarf an technischen Fähigkeiten zu erhöhen, aber um KI-fähige Lösungen liefern zu können, ist viel Management, Erklärung, Erleichterung und Motivation erforderlich. KI-Produktmanager müssen mit einem Team zusammenarbeiten und es leiten, sich mit Führungskräften abstimmen und mit einem hohen Maß an Unsicherheit umgehen. Die Entwicklung und Demonstration von Fähigkeiten wie Kreativität, kritischem Denken, Kommunikation und emotionaler Intelligenz ist in KI-Rollen genauso wichtig wie in anderen Bereichen.

Verbinde die Punkte

Wenn Sie über eine starke Teamstruktur, technische Ressourcen und Unterstützung durch die Geschäftsführung verfügen, sind Sie bereit, die Punkte zu verbinden. Ihre KI-Initiativen sollten sich an Datenverwaltungsstrategien (um Ihre aktuellen Datenerfassungs- und Integrationsaktivitäten zu verbessern), der Infrastrukturentwicklung (um gute On-Prem- versus Cloud-Ansätze zu entwickeln) und anderen Produktmanagementaktivitäten (um andere Produkte mit Ihren KI-Entwicklungen zu füttern) ausrichten. . Als hochqualifizierter KI-Produktmanager bringen Sie diese Elemente zusammen.

Allgemeines KI-Wissen wird bald zur Commodity und Produktmanager müssen Schritt halten. Konzentrieren Sie sich auf kontinuierliches Lernen, den Aufbau von Erfahrungen und die Identifizierung der Kombination von Fähigkeiten, die Ihren Wert in diesem schnell wachsenden Bereich steigern.