Generative KI im Produktmanagement – durchstarten oder abwarten?

"Sollen wir jetzt richtig durchstarten oder doch noch abwarten, bis andere sich die Finger verbrannt haben?" – Diese Frage stellen sich vermutlich viele, seit generative AI den Markt aufmischt. Der Hype ist real, aber auf der anderen Seite endet es selten gut einer Sache blindlings hinterherzurennen. Doch ebenso riskant ist es, die Chancen einfach verstreichen zu lassen. Denn im Produktmanagement können wir 3-fach von der aktuellen AI Entwicklung profitieren:

Geschwindigkeit: Durch generative AI beschleunigen wir die PM Aufgaben entlang der Produktentstehung, automatisieren Routinetätigkeiten und schaffen schnelle 80% Lösungen mit geringem Aufwand.

Arbeitsqualität: Mit Hilfe der generativen AI reduzieren wir die Fehlerhäufigkeit bei Routineaufgaben, identifizieren Gaps und White Spots in unseren Konzeptionen und erweitern unsere Methoden-Kompetenzen.

Produktdesign/Customer Experience: AI bietet uns neue Möglichkeiten in der Kundeninteraktion und in Funktionalität unserer Produkte und Services. Bis hin zum Pricing, z.B. halten Pay-per-Use Modelle von AI Tools immer stärker Einzug in den Alltag.

Aber es gibt auch berechtigte Fragestellungen zu AI:

Ein Auszug der gängigen "Für & Wider" Diskussion

Hype vs. Realität – Tanz auf der AI-Rasierklinge

Befürworter rufen laut: "Jetzt zuschlagen und Wettbewerbsvorteile sichern!" Die Skeptiker hingegen warnen vor blindem Aktionismus, der nur Ressourcen verschwendet. Doch wie unterscheidet man Hype von echter Chance?

ROI – Geldverbrennung oder goldene Investition?

Klar, generative AI verspricht Effizienzsteigerungen und Qualitätsverbesserungen, die jede Management-Folie gut schmückt. Aber ohne eine klare ROI-Berechnung mutieren Investitionen schnell zu riskanten Wetten.

Use Cases – Copy & Paste funktioniert nicht immer

"Andere haben damit Erfolge erzielt" ist ein häufiges Argument. Stimmt, aber was woanders glänzt, kann bei uns schnell verblassen. Jeder Use Case sollte individuell auf die eigene Unternehmensrealität geprüft werden.

Geschwindigkeit – der schmale Grat zwischen Pionier und Bruchpilot

Frühe Adopter genießen einen Vorsprung an Know-how und Erfahrung. Aber wer unüberlegt und zu schnell handelt, riskiert Fehler, die teuer korrigiert werden müssen.

Individuell vs. generisch – maßgeschneidert ist nicht immer besser

Klar, jeder liebt maßgeschneiderte Lösungen, aber zu viel Individualisierung kann schnell in chaotischen Experimenten enden.

Warum AI gekommen ist, um zu bleiben

Das Für und Wider kann beliebig oft iteriert werden ohne klare Ergebnisse. Zudem verändert sich die Technologie rasant, Systeme die heute eingeführt werden können übermorgen schon wieder veraltet sein. Und intern fehlen oft noch die nötigen Kompetenzen. Es gibt also genug Gründe für die Skepsis und das Abwarten. Allerdings sprechen auch vier Fakten deutlich dafür, dass die AI ihren Weg weiter gehen wird. Und, dass die Vorteile und der Nutzen greifbar werden:

Technologie Fit: AI verlief seit der Geburtsstunde des Algorithmus immer in Wellen. Einer der Gründe war der Mangel an ausreichender Rechenleistung. Heute ist diese verfügbar – und die große AI Visionen wird nun Schritt für Schritt Realität.

Massive Investitionsbereitschaft: hunderte von Milliarden fließen in AI-Infrastruktur und sichern langfristige Entwicklung und Verfügbarkeit.

Sichtbare Erfolge: Harvard Business School belegt konkrete Erfolge durch den richtigen Einsatz generativer AI mit 25% mehr Geschwindigkeit und 40% mehr Qualität – Effekte, die auch im Produktmanagement spürbar sind. (https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700)

Niedrige Einstiegshürden: Heutige generative AI Modelle (z.B. ChatGPT, Google Gemini, etc) sind nutzerfreundlich, kostengünstig und „ready-to-use“. Jeder kann schnell und einfach starten.

Ins Tun kommen ist entscheidend

Der Durchstarter braucht Traktion der Skeptiker braucht Klarheit. Egal welchen Weg man einschlägt, eine Gemeinsamkeit haben beide: Sie müssen ins Tun kommen!

Was also kann ein Weg sein der einem vor teurem Lehrgeld bewahrt aber die Möglichkeit gibt die Chancen zu nutzen die AI uns verspricht.

Wichtig zu beachten ist, der Einsatz von generativer AI als dynamisches und vielseitiges Werkzeug ist ein Domänen-Thema. Keine AI Unternehmensstrategie oder IT Strategie wird den Weg aufzeigen wie AI im Produktmanagement optimal eingesetzt wird. Jede Domäne zieht aus anderen Use Cases und Funktionalitäten der generativen AI den maximalen Nutzen. Auch PM übergreifend, ein Unternehmen mit einer fragmentierten und breiten Produktpalette hat andere Use Cases wie ein Unternehmen mit einer fokussierten Ein-Produkt-Strategie. Genau da liegen am Ende die Unterschiede in den Top Use Cases.

Daher ist neben der generellen AI Unternehmensstrategie immer eine eigene Domänen-Strategie für das Produktmanagement erforderlich. Zu Beginn ist der Weg nicht klar. Aus dem Grund ist ein Schritt für Schritt Vorgehen, der mit Wissensaufbau und Verständnis für die Technologie beginnt essenziell - und der ressourcenschonend und mit einem niedrigen Invest aufgesetzt ist. Mein Framework für eine erfolgreiche AI Transformation berücksichtigt genau diese Punkte:

Phase 1: Wissensaufbau (Technologie und Anwendung, erste nutzbringende Use Cases)

Phase 2: Umsetzung (High Value Use Cases, Strategie Finalisierung, Implementierung)

Phase 3: Kontinuität (am Ball bleiben, weiterentwickeln, zukünftige Chancen nutzen)

Die Weichen richtig stellen - Checkliste zum Start

Wie startet man die generative AI Reise: Den Hype ausblenden und den eigenen Weg finden, das ist der nachhaltige Ansatz, um am Ende maximal von AI zu profitieren. Die richtige Weichenstellung in Phase 1 für ein solides AI Fundament beginnt mit folgenden Schritten:

Setzen Sie Leitplanken, die Grundsätzliches (Datenschutz/IT Governance) absichern, aber genug Spielraum zum Experimentieren geben. Das nimmt Unsicherheiten im Umgang mit AI. ✅
Schaffen Sie Einigkeit und Committment auf der Managementebene. ✅
Starten Sie lean mit Standard-Sprachmodellen (ChatGPT, Microsoft Copilot oder einem DSGVO konformen SaaS Anbieter) 20-30 EUR im Monat pro Nutzer. Es gibt für jedes Sicherheitsbedürfnis eine Lösung. Regelmäßige Updates der Modelle und Funktionalität halten Sie technologisch up-to-date. ✅
Der Startpunkt ist nicht das große individualisierte AI Projekt. High Value Use Cases kommen nach der ersten Phase. ✅
Setzen Sie auf frühzeitigen Wissensaufbau. AI muss Schritt für Schritt in die Produktmanagement-DNA einfließen. Wissensaufbau (Technologie und Anwendung) - Experimentieren - Evaluieren. So entsteht ein Fundament, dass den größten Nutzen durch AI hervorbringt.✅
Zeigen Sie als Führungskraft Interesse an AI und experimentieren Sie selbst und gehen in den Dialog mit den Mitarbeitern.✅
Interdisziplinär denken. Bringen Sie zum Start Ihre Produktmanager mit erfahrenen AI Experten zusammen. So verwandeln Sie endloses Experimentieren in schnelle Erfolge und Frustration in Motivation. ✅
Planen Sie bewusst Zeit und Ressourcen ein, es gibt keinen "AI-On" Knopf. Involvieren sie die Anwender zu Beginn in der richtigen Dosis. Die Kollegen werden es Ihnen danken – und der Erfolg wird Ihnen Recht geben.✅
Schaffen Sie von Beginn an Klarheit über das Ziel. AI ist eine Unterstützung der operativen und strategischen Arbeit im PM. AI ist kein Ersatz für die PMs.✅

Fazit

Wer der Überzeugung ist, dass AI nicht mehr weggeht und das Potential für den Mehrwert sieht sollte eher früher als später damit beginnen. Denn ein Faktum bleibt bestehen: die Herausforderung ist nicht die Technologie, es ist die Transformation - der Weg den jedes Unternehmen, jede Abteilung gehen muss bis die Technologie nutzbringend eingesetzt wird und von den Mitarbeitern akzeptiert ist. Diese Reise kann deutlich fundierter und kostengünstiger abgebildet werden wenn sie früh startet, ohne Aufholdruck - der durch zu langes Zögern entsteht. Und speziell im Produktmanagement darf der frühe Blick auf die Veränderung der Produkte und Customer Experience durch AI natürlich auch nicht fehlen.