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KI im Produktmanagement

KI im Produktmanagement: Zwischen Hype, Realität – und echter Veränderung

KI ist nicht gleich KI: Warum die Unterscheidung für das Produktmanagement wichtig ist

Für Produktmanager ist es wichtig, zwischen verschiedenen Arten von KI zu unterscheiden:

  • Generative KI: Erstellt Inhalte, Vorschläge, Texte, Designs – ideal für kreative oder analytische Aufgaben mit unstrukturierten Daten. Sie eignet sich hervorragend für Aufgaben wie Marktanalysen, Roadmap-Entwürfe oder Prototyping.
  • Spezialisierte KI: Arbeitet auf Basis strukturierter Daten, trifft Vorhersagen, segmentiert Zielgruppen oder optimiert Prozesse – hochpräzise, aber auf klar definierte Use Cases begrenzt. Klassische Anwendungen sind z. B. Kunden-Scoring, Forecasting oder Anforderungsmanagement.

Diese Unterscheidung ist essenziell: Nicht jede Aufgabe im Produktmanagement profitiert vom gleichen KI-Typ. Wer KI differenziert einsetzt, nutzt ihre Stärken gezielt und vermeidet unnötige Komplexität.

PM1-Praxis: So setzen Produktmanager KI heute bereits erfolgreich ein

Bei PM1 begleiten wir Unternehmen dabei, KI entlang des gesamten Produktmanagement-Lebenszyklus gezielt und wirksam einzusetzen: fundiert, systemisch und mit tiefem Anwendungs- und Branchenverständnis.
Unser Referenzrahmen ist der PM1 Prozess-Navigator, der sämtliche relevanten Aktivitäten im Produktmanagement strukturiert und miteinander vernetzt.

Beispiele zur KI im Produktmanagement

Beispiel 1: Marktanalysen mit generativer KI

KI-gestützte Tools eröffnen völlig neue Möglichkeiten: Sie verknüpfen Daten aus verschiedensten Quellen und liefern in Rekordzeit fundierte Marktanalysen – inklusive Wettbewerbsvergleiche, Trendprognosen und Einblicke in Kundenbedarfe.

Doch bei PM1 sagen wir ganz klar: Es reicht nicht, KI einfach nur zu nutzen.

Entscheidend ist, wie du sie einsetzt – und mit welchen Fragen du sie fütterst. Deshalb vermitteln wir unseren Trainees nicht nur den Zugang zu intelligenten Tools, sondern vor allem das, was den Unterschied macht: die richtigen Prompts, basierend auf den bewährten Methoden des strategischen Produktmanagements.

Denn nur wer die richtigen Marktcharakteristiken erkennt, Hypothesen methodisch sauber aufstellt und KI gezielt strategisch nutzen.

Beispiel 2: Automatisierte Roadmaps & Use Cases

Sprachmodelle können heute historische Projektdaten, Kundenfeedback und Marktinformationen analysieren – und daraus strukturierte Roadmaps ableiten. Features werden priorisiert, Entwicklungsschritte visualisiert, Abhängigkeiten sichtbar gemacht. Das schafft einen datenbasierten Ausgangspunkt für die Produktplanung.

Doch bei PM1 gehen wir weiter:
Wir zeigen unseren Trainees nicht nur, wie man KI-Tools bedient, sondern wie man sie methodisch führt – mit den passenden Frameworks, Templates und Fragestellungen aus dem modernen Produktmanagement.

Wir vermitteln wie man Roadmap-Generierung mit strategischen Zielen verknüpft (z. B. mit dem 3-Horizonte Modell), wie man KI-Ergebnisse kritisch bewertet und validiert (z. B. mithilfe von Kano-Modell oder Nutzen-Risiko-Matrix), und wie man die KI so promptet, dass nicht nur Output entsteht, sondern ein echtes Diskussions- und Entscheidungsfundament für das Team.

Denn Roadmaps sind kein Selbstzweck – sie sind Kommunikationsinstrument, Abstimmungsgrundlage und Führungswerkzeug. Genau das machen wir bei PM1 erlebbar: KI als Tool – der Mensch als Entscheider.

Beispiel 3: Segmentierung & Prognose mit spezialisierter KI

Spezialisierte Algorithmen analysieren Verkaufsdaten, Nutzungsverhalten und Interaktionen, um Kunden in präzise Segmente zu clustern. Predictive Modelle prognostizieren zusätzlich, wie sich diese Segmente im Zeitverlauf entwickeln – ein entscheidender Vorteil in dynamischen Märkten.

Doch bei PM1 bleibt es nicht bei Datenclustern. Wir machen daraus echte Marktsegmente mit strategischer Relevanz.

Unsere Trainees lernen, KI-gestützte Segmentierungsergebnisse mit klassischen Methoden wie dem morphologischen Kasten zu verknüpfen: Sie identifizieren marktrelevante Charakteristiken (z. B. Nutzungsumfeld, Zielnutzen, Reifegrad, Einrichtungstyp), definieren sinnvolle Merkmalsausprägungen – und leiten daraus strategisch adressierbare Marktsegmente ab.

Und weil Segmentierung ohne Potenzialabschätzung wirkungslos bleibt, kombinieren wir diese Arbeit mit Fermi-Modellen:
Unsere Teilnehmer erlernen, wie man mit KI-Unterstützung realistische Marktgrößen, Mengenstrukturen und Umsatzpotenziale abschätzt – auch bei unvollständiger Datenlage.

So wird aus einem reinen Datenoutput ein strategisches Marktbild – und aus reaktiver Analyse ein proaktives Steuerungsinstrument im Produktmanagement. Die KI liefert Muster – der Produktmanager gibt ihnen Bedeutung und Richtung.

Weitere Beispiele aus der Praxis

  • Erstellung umfangreicher Kundenanalysen und Ermittlung von Jobs-to-be done, pain & gain points sowie Kundennutzenerwartungen
  • Generative KI zur Erstellung von User Stories auf Basis von Feedback und Persona-Daten
  • Simulationen von Markteinführungen oder Produktionsprozessen mit spezialisierter KI
  • KI-gestützte Aufwandsschätzung bei der Priorisierung von Features
  • Automatisierte Erstellung von Handbüchern, Texten und Visualisierungen

All diese Anwendungen zeigen: KI kann produktive Impulse setzen – wenn sie richtig eingesetzt wird.

Der Mensch bleibt entscheidend: Warum KI auch in Produktmanagement kein Autopilot ist

Moderne KI-Systeme liefern Vorschläge, die finale Bewertung bleibt beim Produktmanager.
Besonders bei generativer KI ist Vorsicht geboten: Sprachmodelle wirken kompetent, täuschen aber mit hoher sprachlicher Sicherheit über Lücken hinweg.

Deshalb gilt: Ergebnisse immer vor dem Hintergrund der zugrunde liegenden Daten interpretieren und mit dem eigenen Urteilsvermögen abgleichen.

Der Mensch bleibt im Zentrum. Die Verantwortung für Entscheidungen kann nicht an ein Modell delegiert werden.

Der nächste Schritt: Vom Tool zur Transformation

Der wahre Hebel liegt im systemischen Wandel.
Unternehmen, die KI punktuell einsetzen, gewinnen kurzfristig Effizienz. Unternehmen, die KI strategisch und übergreifend integrieren, schaffen nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.
Datenflüsse aus Markt, Kunde, Entwicklung und Betrieb müssen miteinander verbunden werden. Der Produktmanager wird zum Systemgestalter, nicht zum Tool-User.
Der PM1 Prozess-Navigator bietet hier die methodische Basis für ein vernetztes, zukunftssicheres Produktmanagement.

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