#67: Produktmanagement & KI: So baust du heute das Richtige

was bleibt vom Produktmanagement wenn Karri schon ganz viel kann. Willkommen zurück zu Cointelligence eurem KarriLearn Podcast. Mit, wenn ihr mit den Hagen, das ist mir nicht. Und heute, Nathalie Witchell. Moritz lässt sich nach wie vor entschuldigen. Wir sind alle Busy und ich entschuldige mich schon mal vorab. Für die vielleicht nicht super optimale Sound und Bildqualität heute. Denn wir sind nicht im Studie, wir sehen können, sondern beide irgendwo auf der Welt verteilt. Und das ist damals, ich freue mich sehr, dass Nathalie heute dabei ist. Nathalie und ich kennen uns schon viele Jahre. Wir haben uns schon viel zusammengearbeitet und kommen beide ursprüngliche aus dem Produktmanagement. Also weiß Produktmerz und sehen auch wie KI das Thema Produktmanagement ja extrem verändert. Nathalie hat noch deutlich mehr Erfahrung in dem Bereich und arbeitet auch noch viel stärker und viel mehr am Produkt. Und sofern wollen wir heute unsere Erfahrungen reflektieren. Was haben wir selber für Erfahrungen gemacht? Sowohl mit unserer App als auch mit einem neuen Contentprojekt, nämlich einem Kurs zu KI. Freut mich dabei zu sein und vielen, vielen Dank für die Netze-Intro-Ban. Und genau, freue mich da drauf, mit dir zu sprechen, wie KI das Produktmanagement bisher verändert hat, was bleibt und wo die Reise hingeht. Wir sehen es ja jeden Tag, das Gefühl, man kann mit Waldkonen, Software schreiben, man braucht keine Entwickler mehr, man braucht keine Designer mehr. Designer werden schreien und Entwickler werden schreien und sie haben auch recht. Aber Produktmanagement ist ja eigentlich viel mehr, wo sagst du, wie verärzt sich deine Rolle verändert und was bleibt auch oder was wird vielleicht auch wichtiger als bisher? Ja, also vielleicht fangen wir erstmal an mit dem, was sage ich mal wichtiger ist und was bleibt. Also ich denke, diese Kunden näher. Ich mein, das ist immer noch einfach das A und O, dass wir wissen, wer unsere Kunden sind, wer unser Produkt nutzt. Was sie für Probleme haben und dann natürlich gucken, wie wir diese Probleme am besten lösen. Also, dass ist das eine des weiteren, denke ich, dass Produktstrategie und ein klarer Fokus haben, weiterhin super wichtig ist, dass wir uns auf die richtigen Outcams fokussieren. Vor allem jetzt da einfach so viel mehr möglich ist. Es ist einfach noch mal wichtiger, den Fokus stärker setzen zu können. Das heißt, wirklich eine klare Strategie haben und eine Vision, wo wir hin wollen als Firma, als Produkt. Und dann natürlich auch im Produktmanagement selber als Produktmanager, die Verantwortung übernehmen für die Lösung, die gebaut werden. Das heißt, das sind wirklich so, sehe ich mal die essentiellen Sachen im Produktmanagement, die weiterhin bestehen, die auch keine KI so einfach ersetzen kann. Natürlich kann sie in der Entscheidungssfindung sehr viel beitragen, aber das eigene, ich mal Verständnis und diese Vision dahinter zu haben. Und auch die Kultur im Team zu schaffen und in der Firma, die dazu beiträgt, das bleibt natürlich weiterhin bei uns. Hat sich dann schon irgendwas verändert in den letzten, ich sag mal im letzten Jahr für dich, machst du Dinge mit KI, die vorher ich mit KI gemacht hast. Wie ist das? Ja, also ich denke, meine Rolle hat sich schon sehr stark verändert. Also einmal hast du einfach mehrere Hütte auf mittlerweile. Was ich bei mir gesehen habe, zum Beispiel, ist, dass ich einfach im Design auch mehr arbeite. Und das macht mir auch zum, also macht mir wirklich Spaß, weil ich, du machst natürlich die Interviews, du verstehst die Probleme, etc. Aber das Ganze dann auch irgendwie zu übersetzen in eine Lösung, wie die dann aussieht. Das hat mir früher immer ein bisschen schwer gefallen. Natürlich hast du coole Methoden, mit Crazy AIDS, etc. Aber wie du das Ganze wirklich visualisieren kannst, ist einfach, da haben manche Menschen visuelleres Auge führen, manche halt nicht so. Und das hat mir einfach total geholfen, ich arbeite damit, ein Klote sein, die Probleme definieren und dann in unserem Designsystem sogar schon ein paar verschiedene Prototypen zu entwickeln. Das ist das eine, also die kannst du dann natürlich auch viel schneller mit Kunden vertesten. Und dann hat das halt früher einen Design, natürlich ein paar Wochen gedauert, bis da überhaupt ein Prototyp gestanden hat. Und ja, das ist einmal viel schneller. Das weiteren Nimmst du, haben wir, waren wir auf einer Hackweg und da haben wir auch selber Sachen gekodet. Das ist natürlich auch nochmal was anderes, wo du wirklich selber auch die Rolle des Softwareingenies einnehmen kannst und einfach Dinge ausprobieren kannst. Und dann auf der anderen Seite, ich mein im Vergleich zu früher habe ich einfach Ewigkeiten zu erbracht mit Interviews transkribieren, wirklich die Probleme und Opportunities herauszufiltern. Dafür habe ich ein Skill auf Kloth, der mir das super schnell einfach unterschreiben kann und das hat einfach super geholfen, das Ganze viel schneller zu machen. Was aber zum Beispiel auch noch nicht wirklich funktioniert, ist so ein Opportunity solution tree daraus erstellen. Das heißt, ich muss ja einmal sagen, was das ist, was ist ein Opportunity solution tree, die nicht so prügt nerd sind. Das ist, wo wir einmal draus schauen, was sind die Opportunities, das heißt, was sind Probleme von unseren Kunden in unseren Apps-Out-Ka, also Probleme, die wir erreicht oder die wir lösen wollen für unsere Kunden. Oder wo wir das Produkt einfach besser machen wollen für unsere Kunden. Und die suchst du sozusagen aus den Interviews heraus und versuchst dir dann ein bisschen zusammen zu klasstern, wo du sagst, okay, hier gibt es eine higher level Opportunity, das fällt alles darunter zum Beispiel jetzt sagen wir mal, ich brauche mehr Flexibilität in unserer App zum lernen, dass jemand unterwegs lernen will, dass jemand vielleicht auch einfach irgendwie den Speed an das anpassen will oder wie auch immer das ist. Das ganze kannst du deinen Klasstern und da ist KI zum Beispiel noch nicht so gut drin, dass ihr sagt, okay, das identiert die zusammen, hänge zwischen den verschiedenen Opportunities und so kannst du dir so einen ganzen Baum daraus aufbauen. Ja, da bin ich die Opportunities selber durchgegangen und habe das gemacht, weil da einfach nicht super viel Gutes dabei rauskam. Aber da sieht man halt auch noch was hilft dir natürlich auch selber einfach das ganze zu durchdenken und diese diesen Schritt selber zu machen. Okay, also die KI kann dich noch nicht komplett ersetzen, ist doch still noch nicht das. Und dann könnt ihr euch das angucken. Es gibt, ich kann mich erinnern, wir hatten vor Jahren mal so ein Buch klub und haben da mal gemeinsam, wie Prudut, wenn ich mit dem Bücher gelesen unter anderem von dem Produkt, wenn ich mit dem Kotz anfehle, aus der Sars-Era von Martin Kagen, der Organisation gewundert, die heißt Silicon Valley Prudut Group, haben ja alle Gebücher rausgebracht, wie Inspireite und Larfte und was was ich, also Empower, ich glaube es auch genau. Und der hat vor kurzem, ja, jetzt in dieser KIzeit so relativ ruhig, aber fängt jetzt wieder an zu bloggen und hat vor kurzem im Blockhalt hier rausgebracht und hat das so ein KI-Parladox-N-Prinzip beschrieben. Das heißt, alles, also es wird viel, viel leichter heute Lösung zu bauen, aber es ist immer noch genauso schwer die richtige Lösung zu haben. Also ich kann viel mehr crap irgendwo ranzimmern als ein neues Feature, das heißt, wenn ich das besser wird. Und der Enkpass ist eben nicht mehr die Entanführungssreichen Delivery, also die Stunden, die ich habe mit Entwickler und mit Designern, sondern es ist wirklich die Discovery. Also die Phase, du gerade beschrieben hast, ich spreche mit Nutzen, ich spreche mit Kunden, ich beobachte Menschen, dabei bin sie Produkte nutzen und sie daraus meine Rückschlüsse, das ist eigentlich auch ganz ganz spannend. Das ist das mal da wieder so ein Bottleneck hat, die ins Feuer auch schon gab, weil der vorher nicht so stark war und der jetzt einfach gewandert ist, weil KI in dem Bereich Delivery schon wahnsinnig viel macht. Ja, das stimmt. Was war die Heckweg angesprochen, was war in einer Erfahrung irgendwie in die Rolle des Entwicklers zu treten? Ja, aber super spannend, also es war wirklich cool zu sehen, was du mit KI einfach alles schon machen kannst. Also wir haben wirklich einen Feature entwickelt gehabt in einer Zeit in was drei Tagen, was wahrscheinlich einen Entwickler um die sechs Monate gedauert hätte ohne. Und das waren wir, Leute, die keinen Software Engineering Background haben. Und das war einfach super cool zu sehen, wie das Ganze, also es ist natürlich, kasvierhin und her, etterieren, also du sprichst die ganze Zeit mit KI, aber einfach dann zu sehen, wie das Ganze zu live kommt. Also erst mal war es natürlich so die Backendarbeit, die wir gemacht haben und da sitzt du dann in ganzer Zeit und musst so, oh mein Gott, wird das überhaupt was, was machen wir überhaupt? Und dann siehst du das Ganze, wenn wir es mit alles wir es mit dem Frontend auch kombiniert haben, wie es einfach funktioniert hat. Und also wirklich, wirklich cool zu sehen. Und ich glaube, das ist natürlich auch etwas, was ich am Anfang schon gesagt habe, dass du mehrere Hütte auf hast und das heißt irgendwann wird sich was werden sich wahrscheinlich viel. Viele Rollen, sag ich mal, auch zusammenfinden oder mehr stärker vereinen. Wahrscheinlich vor allem auch in kleineren Fröhungen kann ich mir vorstellen, wo du einfach nicht so viel, vielleicht Geld zur Verfügung hast, um große Teams zu haben. Und das ist aber auch möglich. Und, natürlich, sieht man jetzt auch schon, dass viele auch ihre eigenen Ideen einfach direkt umsetzen können. Das heißt, natürlich, was das aber, was auch passieren wird, das ist einfach der ganze Markt mit wahrscheinlich software Produkten überflutet wird. Und deshalb ist das natürlich auch wieder richtig, dass wir das richtige bauen. Und dafür ist die Product Management Disziplin verantwortlich. Ja, und das ist am einen zu zweiten. Es gab vor allem, hat seit mal so ein Twitter-Post oder X-Hats von Aaron Levy, der ist der CEO von Box, der ist ein großer Scale-Up-Company, wie der Milliardenwert. Und der schrieb so along the lines. Also, es gibt so ein Short-Tale, die ganze ist mit KI super schnell software bauen. Aber du hast immer so ein Long-Tale. Und der Long-Tale ist halt, du musst dich darum kümmern, dass das geflägt wird, dass das gewartet wird, dass viele er beroben werden. Neue Anforderungen, einen Kompschnittstelle, die fliegt für einen etcpp. Also, auch wenn du jetzt schnell irgendwas vornommen kannst, geht der Long-Tale nicht weg. Ja, klar. Und das heißt natürlich auch, das macht ja in deinen Punkten auch mal stärker. Weil ich das eben nicht die ganze Zeit maintain kann, weil ich das immer noch habe, sozusagen der Eisberg, der unter der Wasserüberfläche da ist, muss sich mich trotzdem darauf konzentrieren, was mich wirklich differenziert. Und das muss ich natürlich rausfinden. Wie findest du das raus? Wie kriegst du raus, was Menschen wirklich wollen? Weil sicher selber nicht. Ja, also das ist natürlich, sind mehrere Sachen auf die du achtest im Produktmanagement. Also einmal ist es natürlich, die ist User-Behaviour selber anzuschauen. Das heißt Data Analytics. Da hat KI auch wirklich krass viel geholfen. Also zum Beispiel habe ich jetzt wirklich selber zugrifft, so Data Base. Das heißt jede Frage, die ich habe, kann ich einfach selber stellen. Was vorher nicht der Fall war, da hatten wir entweder mit in verschiedenen Firmen entweder mit Data-Analist zusammengearbeitet. Die sind dann aber natürlich total voll, weil jedes Team seine Data Fragen hast. Das heißt, du musst dann erst mal so zwei Wochen bis in den Monat warten, bist du da überhaupt eine Antwort bekommen hast. Oder als sich mit Bengearbeitetzerte hatten wir Mixpanel. Und das heißt, dass dir selber deine Grafen-Eccetera deiner Analysen fahren können. Aber das dauert natürlich auch einfach viel länger, als wenn wir jetzt eine Frage in einem Chat schreibst, um dann direkt die Antworten bekommst. Das heißt einmal User-Behaviour anschauen, wie nutzen unsere Kunden, unsere Plattform selber, welche Features nutzen sie, welche Features nutzen sie nicht, etc. Dann geht es natürlich auch darum, in Interviews zu gehen. Das heißt, wirklich Kunden selber zu sprechen. Und da muss man aufpassen, wie man Interview Fragen stellt. Da gibt es auch ein ganz gutes Buch. Das heißt, der Mamm test, können wir vielleicht auch verlinken. Und auch in Theresa Tarr. Ich gehört für's Patrick. Super, ein Buch. Sie haben sehr empfehlen, 20 Seiten oder 40 Seiten. So ganz viele Stinken, aber Gold. Dann auch Theresa Tarr. Die hat auch viele gute Anleitung, wie man am besten Fragen stellt, dass sie einfach nicht leading sind. Das heißt, du fragst eher nach konkreten Verhalten, wie sie zum Beispiel unsere Erpnutzung, welche Probleme sie rein laufen, wie sie diese Probleme lösen, etc., anstatt sage ich mal nach Wünschen zu fragen. Das heißt, darauf wirklich achten und dann zuhören und nachhaken, etc., ein konkretes Beispiel. Ich hatte mit einer gesprochen, die unseren anderen KI-Kurs schon belegt hat. Und die hat es wirklich unsere ganzen Transkripte durchgegangen. Und hat sich. Ich hatte ja, sie hat mir die Übung geschickt, hat sich bei jedem vierten Satz eine eigene Übung dahingeschrieben und die selber ausgearbeitet. Was kann man davon lernen? Natürlich, dass wir viel mehr selber Übungen haben müssen, nicht so viele, sag ich mal, multiple Scheiß fragen, sondern wirklich, wo die Leute selber ins Dwing kommen, auch Praxis, Transfer, Anwendung auf ihren eigenen Kontext, etc., genau. Vielleicht für diejenigen, die uns dann nicht so lange folgen, kurz zur Einordnung. Moritz, die normalerweise hier ist und ich, wir sind beide jeweils mit unserer einen in den Film. Ich als Geschäftsführer unterwegs, Moritz auch als Eigentümer. Snipki macht im weitesten Sinne KI-Enablement und auch mit dem KI-Führerschein auch ein Kursangebot. Die Kialkademie, wir machen auch Kurse, JAK zertifizierte Kurse zu allen möglichen relevanten Themen für Professionals und unter anderem auch natürlich KI. Und wir sind gerade dabei, auch einen neuen Kurs aufzulegen, an dem ja, nahtterlich, du viel mitgeholfen hast, überhaupt, dass man rauszufinden, in welche Richtung soll das gehen, was sind die Anforderungen der Menschen, die sich mit dem Thema, dass man nicht so intensiv beschäftigt haben, wie ihr, die in diesem Podcast aktiv hört, oder so. Genau. Das hat es deine Einschub und du hast Menschen dann gefragt, hey, was, wenn es um KI-Kurs geht, was wollte eigentlich? Nee, das habe ich gerade nicht gemacht, sondern. Okay, sehr gut. Sondern hier ging sie erst mal wirklich da drum zu verstehen, wer unsere Kunden sind. Wapp legen sie unsere Kurse, wer steckt dahinter, wie sieht ihre KI-Nutzung aus, wie sieht so ein Tee Alltag aus von unseren Kunden? Und welche Probleme haben sie gerade mit unserer App? Warum haben sie zum Beispiel ein Kurs gebucht? Warum haben sie kein Kurs gebucht? Und was zählte sie das? Erst mal wirklich so ein Verständnis aufbauen, von wer steckt eigentlich hinter unseren Kunden? Und da haben wir natürlich viel lernen können. Und zwar haben wir einmal so ein paar Service gemacht, wir haben wirklich verstehen, wie sieht es denn jetzt gerade aus, also KI-Nutzung zum Beispiel, reicht natürlich von, ich nutze KI täglich, aber auch ein bisschen zu, ich habe noch nie KI benutzt. Und wir haben Kunden gesprochen, der hat noch gar keine berühmstruppung mit KI. Das natürlich schon echt krass ist, heutzutage. Dann andere, die das auch von der Firma selber nicht erlaubt, also die durften einfach keine KI nutzen. Was natürlich dann aber passiert und das haben auf mein Tier zugegeben, ist dann diese Schatten KI-Nutzung. Das natürlich wieder ist trotzdem ausprobieren in ihrem Alltag, ohne dass die Firma davon weiß. Wir sind rein gegangen und haben erstmal wirklich keine starken Hypotesen gehabt, sondern wir wollten erstmal verstehen, wer sind unsere Kunden überhaupt? Das heißt, wirklich verstehen, okay, zum Beispiel Leute, die in den Schale angefangen haben, warum haben sie keinen Groß gebucht? Leute, die bei uns auf der Platzform schon sind, wie, was, wie nutze sie unseren Kurs? Wie sieht so ein Alltag von ihnen aus? Wie sieht ihre KI-Nutzung aus? Und haben erstmal wirklich versucht zu verstehen, wer steckt hinter unseren Teilnehmern, wer kauft die Kärdemie oder auch was denn Gründe, warum sie es nicht tun? Und darauf basieren, haben wir dann verschiedene Sachen herausgefunden. Also einmal ist die KI-Nutzung sehr breit gestreut von "Ich darf gar keine KI nutzen" oder "Ich habe noch gar keine KI-Berühruppungspunze gehabt." Das war natürlich schon krass, das heutzutage zu Leuten, die das auch täglich einsetzen schon. Aber dann vielleicht eher unstrukturiert. Also einer hat auch gesagt, das ist so nichts halbes nichts ganzes. Ich nutze KI, ja, aber ich bin nicht wirklich systematisch vorgegangen. Dann prompt ich ständig hin und her, habe einen Schritt offen, eine Einstellung, etc. Ich weiß nicht, welche verschiedenen Aspekte ich nutzen kann oder wofür ich was ein Setzo oder wofür ich welches Tool ein Setzeil, so ein bisschen dieses unsystematische Vorgehen. Und was auch immer wieder genannt wurde von unseren Teilnehmern ist, ich will wirklich ganz praktisch an die Hand genommen werden. Ich möchte, dass mir jemand zeigt, wo Stelle ich was in diesem Tool ein, wie kann ich genau zu dem Ergebnis kommen, gibt mir da eine ganz klare Handlungsanweisung und da haben wir natürlich ein bisschen drüber nicht gestritten, sondern diskutiert, wie wir das Ganze am besten in einem Kurs übersetzen. Du kamen mit Antworten von unseren Nutzeichen, die mir gar nicht gefallen haben. Und wahrscheinlich, Moëz würde nicht sagen, wenn er hier wäre ja, natürlich, du kannst jetzt keinen KI-Kurs machen, das ist die Halbverzeit, es ist viel zu gering. Ich glaube, aber doch und ich glaube, dass diese Anforderungen, wo du was Produktmanentment auch daran besteht, diese wunderbaren Wünsche dahinter zu schauen, wo du verstehen, was sind die Anforderungen und die umzusetzen, das hast du auch gemacht hast, gibt dieses wunderbare, ich weiß gar nicht so wunderbar, aber dieses Zitat von Henry Ford, was ihm zugesprochen wird, ich weiß, ihr habt was dir gesagt hat, immer meinte, hätte ich meine Nutze gefragt, was sie sich wünschen hätten, sie mir gesagt schnellere Fährde, weil sie gar nicht aufs Automobil gekommen wäre, aber der Nacht sie wollten halt von einer Anachbier kommen und kommen sich das Automobil gar nicht vorstellen. Ist jetzt vielleicht ein bisschen Hoftraben vor unserem Beispiel, aber der Nacht finde ich so mir ganz, ganz greifbar. Ja, ich glaube halt, merken Sie merken Sie selber im Podcast, wir reden einen Tag über Modell, ich syp schon an was, was ich gemne, ne, drei Punkte eins, dann kommt der Podcast drei Tage später raus und die reten in kommentar, ja, aber das ist doch jetzt schon die drei Punkte, eins, eins draußen. Ich habe es nicht mehr passiert. Das geht alles so schnell, dass du gar nicht. mehr mehr Modellfamilien oder nicht Modellfamilien, aber so in den Modellgenerationen sprechen kann, zwar so schnell geht, man sich auch oberflächende so schnell verändern. Das heißt, diese Klickanleitung bitte ganz oben rechts und dann zweiter Menüpunkt. Das wird nicht funktionieren. Allein wenn ich bei mir schau, wie oft ich Codex und Claude Updates gefühlt kommt der jeden Tag einen Updates. Aber ich glaube die Wirkprinzipel bleiben gleich. Was meinst du? Ja genau, das haben wir ja auch versucht, dann wirklich in den Kurs zu übersetzen. Das heißt, dass wir haben gesagt, okay, erstmal muss ja ein Grundverständnis aufbauen von was ist den KI eigentlich und wie funktioniert das Ganze. Und darauf basieren kannst du dann auch schon viel besser Urteilen lernen. Weil wenn du verstehst, wie eine KI gebaut ist, dann kannst du auch verstehen, okay, warum kommt es zu Halluzination? Warum kommt es zu bestimmten Formulierungen, etc. Auf was muss ich denn achten bei so einem KI-Output? Danach, wie genau, das heißt, erstmal so dieses Grundverständnis aufbauen. Danach haben wir gesagt, okay, was brauchen unsere Kunden? Denn sie wollen auch selber sich nentul einrichten. Sie wollen das Steuern lernen, wirklich und sie wollen es dann auf ihren eigenen Kontext anwenden. Und das haben wir schon auch mit eingebracht in den Kurs. Das heißt, dass wir diese Kernkompetenzen erstmal vermitteln zu lernen, okay, wie kann ich einen Ergebnis einschätzen? Wie kann ich das kritisch analysieren? Und dann aber auch in die Tools selber gehen mit praktischen Übungen und das Ganze für dich selber herauszufinden. Wir geben auch immer den Grund, warum machst du eigentlich etwas? Und am Ende gehen wir dann nochmal tiefer drauf ein in dem Kurs auch, was darf ich dann eigentlich nach DSG, V-O, nach EUI, IAC, etc., das Ganze ist aber auch immer in den Kurs eingebunden. Das heißt, dass du immer wieder über diese Fragen auch stay by im Kurs in deiner Arbeit nachdenkst. Das hat auch so ein deutsches Thema. In Deutschland haben wir das ja aus meiner Sicht schon in Datenschutz, dass das oft mal so vorangetragen wird und sagt, das können wir alles nicht machen wegen Datenschutz. Wenn ich dann aber weiß, was geht und was nicht geht, dann kann ich auch besser argumentieren sagen, nee, wenn da keine Persoventerzone zu einem Datennutz roffen sind, dann kann man das sehr wohl und es ist auch okay und genauso ist mit KI, also auch an vielen Unternehmen gibt es ja schon die Diskussion, das sind das und das darf alles nicht gemacht werden. Was sicherlich auch alles in gewisser Weise in die Berechtigung hat, weil dann auch darfst nicht darfst nicht als Toastark-Augeben genutzt werden und wir möchten uns die Menschen befähigen, dann zu sagen, ich kann es aber trotzdem nutzen und auch legal nutzen und auch verantwortlich nutzen. Genau, ich glaube, das ist das ist eigentlich mal wirklich das Ziel des Kurses, das wir Leute befähigen, dass wir in die Sicherheit geben zu sagen, okay, ich weiß jetzt was darf ich, was darf ich nicht und wie kann ich dann ein KI-Tool selber nutzen, also selber in die Anwendung kommen und dadurch wirklich auch verantwortungsvolles, für eine verantwortungsvolle Nutzung von KI schaffen und ich glaube, das ist auch so wirklich das Problem, was ich öfters gehört habe, auch von unseren Nutzen ist, dass Sie sagen, okay, ich weiß einfach und was auch immer wieder in Service kam, so ich brauche mehr Anleitung, was darf ich ja überhaupt, was darf ich nicht, wie kann ich damit umgehen, wie kann ich das Ganze auch wirklich so ein bisschen systematischer Steuern und diese kompetenzen Vermitteln wir in dem Kurs. Ja, also aus meiner Sicht ist das dann so eine, wie soll ich brauche, wissen zur Aufgabe und Kontext, also um zu wissen, was ich machen kann, muss ich jetzt nur wissen, was soll entstehen und welche Informationen braucht dann das System, dann muss ich wissen, wie ich das abprüfen kann, also wir kennen nicht irgendwie was brauchbarer, was falsch ist und auch was ist, was es nur, was es kann das da geht, also letztens letztlich wer übernimmt die Verantwortung, was darf ich übernehmen, wo brauche ich eine Freigabe oder wo wir auch hier auch fachwissen und dieses ganze Verantwortung-Stemme wird halt immer spannend, ich lasse nicht, ob du es mitbekommen hast, aber es gibt ja gerade diese große Diskussion, da ist ein Modell von OpenAI, eine neue Modellfamilie, wo du getestet und das ist ein Anführungszeichen aus dem Sandkasten Sandbox ausgebrochen, hat also eine Schwachstelle gefunden, ist ins Internet gekommen und hat eine konkrete Aufgabe und ist dann zu einer Website gegangen zu Hagi & Face, da werden so einem wirklich ein KI Modell gehostet und da ist auch die Wahrscheinlichkeit, dass man mal Informationen findet zu gewissen Test und hat diese Website eingegriffen, um die zu hacken. Ja, ich denk jetzt ein bisschen wie auf dem Science-Fiction-Film, aber auch ein Thropperkart ähnliches berichtet und meine Vermutung ist, wir werden wahrscheinlich in den nächsten Monaten mehr von diesem Themen hören und dann würden natürlich auch die Frage super relevant, wer ist dafür verantwortlich? Ich kenne es ja selber bei mir manchmal, manchmal schreibe ich dann ein Clord hier, danke, dass ein Slack-Sread zu einer Frage, schreibt doch meine Antwort, dann kommt die Antwort zurück und das finde ich ja, also ich habe dort geschrieben, nee nee nee, das war ich schon, der Clord gesagt hat schreibt das mal, also ich darf gerade schieben, kann mich nicht irgendwie raus reden, nee, es ist doch nicht, das war meine KI. Und das ist auch, das ist natürlich jetzt auch nochmal in der ERA von den Agenten immer wichtiger wird, da wirklich zu sagen, okay, wo brauche ich noch mal den Human in der Lüb, was darf dieser Agent eigentlich selber machen? Da war auch glaube ich letztens habe ich in einem Case gesehen von Open AI, wo zwei Agenten miteinander kommuniziert haben, ich weiß nicht, ob der das auch gehört hat. Ja, das war auch in diesem ganzen Konstruktion, wo dann sozusagen ein Modell für das andere Modell hinterlassen hat und dann haben sie das aufgedeckt und dann hatte davon aber schon weiteres Modell gelernt, das heißt dann sind die wieder zurück gegangen, da ist es echt crazy, was wird dabei da schon passiert. Aber auch das ist nochmal ein spannendes Thema in dieses Agentending und auch die Halbwertzeit. Also ich erinnere mich, ich hatte eine ähnliche Setup mit Maggie, ich glaube Anfang Februar, da kamen gerade OpenClore raus und wir waren halt völlig OpenClore, wow, müssen sofort etwas machen im Podcast, haben es aufgesetzt, haben da irgendwie Stunden mit verbracht und um es alles sicher zu machen und ja klar hat dann auch funktioniert, wir haben so einen kleinen Gänden, mal ein bisschen der Firma, der auf OpenClore arbeitet, aber jetzt, das ist es fünf Monate später oder sechs Monate, ist ja OpenClore, es ist eigentlich Zeitverschwendung gewesen, dass ich da mich mit Beschäftigt habe, außer die Grundprinzipien zu verstehen, die sind ja gleich und jetzt kann ich irgendwie das einschätzen, wenn ich in Agenten auf dem anderen System bau oder wie klar dafür nötze oder so, ja was sind die Grundprinzipien, was muss ich sicher stellen, damit es läuft, was sind und dafür werden wir eine Sicherheitsteam abgenommen, wie ich mich nicht mehr alleine bewältigen muss, also das ist auch wohl ein wunderbares Beispiel für wenn ihr jetzt ein Kurs gemacht hätte, das ist ein Thema OpenClore, wo klick ich hin, kann ich jetzt einmal ihn veröntreten oder ja, N&N oder wie auch mal sie heißen, ja genau, das war also das ist auch etwas, was wir immer wieder von den Kunden auch gehört haben über die letzten Monate in Wirk, ich will automatisierung, automatisierung bauen, das kannst ja mittlerweile halt mit den Agenten in den großen Chatmodellen schon selber und da kam dann auch so spezifische Wünsche nach N&N Nachmake etc. Aber was wir im Kurs dann selber wieder vermitteln ist halt wirklich die Prüfragen, also zu verstehen okay, was soll KI den konkret entwickeln, welche Daten darf, auf welche Daten darf sie dafür zugreifen, auf welche Quellen, wie wird das Ergebnis dann geprüft, wie soll der Output aussehen und dann halt wieder was, das darf das System eigentlich selber tun und was nicht und dafür musst du aber glaube ich auch erst mal verstehen okay, was sind denn überhaupt die Prozesse, die ich sozusagen automatisieren lassen will und da gehen wir in der Kurs auch wieder rein und sagen okay, hey, schaut doch mal, map doch erst mal, was ist denn ein Prozess, wo das überhaupt Sinn machen würde einen Agenten für zu haben und wo in diesem Prozess musst du dann nochmal schauen, okay, da müsste ich aber jetzt nochmal drauf schauen, das ist für Menschen, die man dann erst mal vermitteln muss. Ja, da gibt es auch so ein Zitat, was dann glaube ich in dem ehemaligen CMZO zugeschrieben wird, was dann so geht Digitalisierung vor, was ich zählen, 15, 20 Jahren, ging es um Digitalisierung von Prozessen, ja wenn sie einen Scheißprozess haben und die digitalisierung haben sie digitalen Scheißprozess, das ist das tatsächlich auch bei Akten. Ja, genau, da muss man natürlich auch darauf achten, also nur Mate for the sake of Oze Mate Singh, ich dir halt auch nix. Was woran Miss, oder woran kannst du Messe, woran du musst fest machen auf weltsin Kurs, die du entwickelt hast, in im Jahr noch relevant ist? Ja, also ich denke, dass es da wieder, was ich schon vorhin gesagt hat, um die Befähigung von Menschen geht, dass sie sich wirklich wohlfühlen, mit der Entwicklung mit der rasanten Entwicklung von KI, dass sie wissen, okay, was darf ich, was muss ich Krite sprüfen, dass sie wissen, okay, ich kann meine Fähigkeiten, die ich jetzt in diesem Kurs gelernt habe, auch verschiedene Modelle auf verschiedene Tools übertragen und nicht wieder von vorne anfangen müssen. Das ist nämlich, wenn, wenn wir jetzt den Fahrt gegangen, dass man wirklich eine ganz klare Klickanleitung hat und morgen sieht das Tool anders aus, dann kannst du dann sind es ja keine transferable Fähigkeiten, die du. erlernt hast. Das heißt, sich wohlfühlen Verantwortungsvoll mit KI umgehen und seine Fähigkeiten auf, die sich rasant verändern, KI-Landschaft anwenden können. Was ich jetzt nicht so dumme nachdenke, auch noch mal sagen würde, jeder, der jetzt gerne mit KI System was bauen möchte oder sich agentensystems zusammenklägt oder noch das Software für die Internet für die Internet-Nutzung baut und mit Produktmanagement vorhin noch nichts zu tun hatte, wie kann ich noch das Herz legen, guckt sich an. Weil das dann schon da sind schon ein paar Sachen codifiziert, die dabei helfen, solche Dinge zu dünken und heute geht es nicht mehr darum, nur riesige Apps zu bauen für Millionen von Nutzen, sondern ich kann halt hier einfacher auch intern Dinge umsetzen, aber da hilft es schon mit so einer Produktmanagement-Brille, Rand zu gehen und schaut euch gerne auch die Dinge in den Schonuts an, die wir da reinstellen von den Büchern. Hält ich, glaube ich, so von einem halben Jahr noch nicht gesagt, aber mittlerweile wird mir jetzt mal klarer und ich glaube jetzt auch nicht daran, dass es in dem Bereich jetzt ein riesiges Jobbestärben geben würde. Ich glaube tatsächlich auch, dass die besten Entwickler und auch die besten Designer sich mit so Produktmanagement-Prinzipien aus den langer setzen werden und dann richtig zu waffen werden. Ja, genau, ich glaube, das geht in alle Richtungen. Das Produktmanager mehr in Software und ins Design gehen, aber genauso Designer-Produktmanagement und auch Software-Entwicklung, etc. Also ich glaube diese drei Professions werden immer näher aneinander kommen. Ja. Was natürlich auch spannend wird, wenn ich das auch ein Discovery denke, ist, wenn ich jetzt nach nach Software suche, dann schaue ich immer mehr darauf, gar nicht mal so sehr, wie ist die UX, UI, kann ich es damit gut umgehen, sondern kann ein Agent damit gut umgehen. Ja. Ja. So dass ich jetzt total strange habe, aber ich habe ein schönes Beispiel. Wir machen ja so für unseren Pop-Cast-Jegelbz ab und zu so kleine Clips auf YouTube und was muss ich TikTok usw. zu fort. Und das ist für mich ein Experimentierfeld. Ja, das heißt, ich jetzt mich sicherlich machen wie ein Clips, sondern das macht eine KI. Und die KI nimmt dann auch den Clip und lehte ihn in die verschiedenen Dinger da hoch oder braucht ihr nicht das Software für. Weil ich hatte jetzt kein Bock, das alles von einem Agent selber schreiben zu lassen weil zu. Und da gibt es jetzt, da gibt es, gab es halt früher so Buffer als einen so ein so ein Media Tool, was halt darauf optimiert, weil das zu als Person damit gut umgehen kann, es hat mir auch einen Super Job gemacht. Aber ich weiß gar nicht, dass ich möchte, gar nicht Clips mir selber anschauen. Also nicht möchte, vielleicht nicht möchte, sondern ich habe einfach keine Zeit. Ich habe auch keine Person, die jetzt im Backoffice machen kann. Also möchte ich ein Software haben, die optimal mit Agenten spricht und zu sagen über die API's die Dinger hochlebt. Und meine Blickwinke war dann auf einmal, okay, ich möchte die Software haben ja am besten mit Agenten klarkommt. Und dann haben wir was gefunden. Was auch nochmal ein spannender Twist ist, weil jetzt vielleicht sogar Discovery machen muss. Also eher so eine technische Discovery, was muss der Mein Produkt machen, damit Agenten damit arbeiten können? Ja. Ein völlig neu, ein völlig neuere Bereich für Produktmanagement. Ja. An anderer Usergruppe. Eine Art Gebrauchte. Ja. Was du noch irgendwas, was du, was du unseren Zuschauerinnen und Zuschauer mitgeben willst aus deiner Produktmanagement, Produktleadership, Perspektive im Umgang mit KI oder auch im Umgang mit neuen Neumöglichkeiten, die da sind. Ja. Also ich glaube, es geht einfach wirklich darum auszuprobieren, starten mit KI, weil ich habe, dass vielleicht nochmal dazu, ich habe einen verschiedenen Arbeitsumfeld gearbeitet, wo die KI-Nutzung in Produktmanagement im Software Engineering sehr unterschiedlich war. Und in dem einen da warst du da, habe ich das für mich selber eingesetzt, aber es war, sag ich, man nicht wirklich in die Organisationskultur im BADD. Das heißt, auch unsere Software-Ingeniers haben dann nicht sehr viel mit KI gearbeitet. Und ich glaube, das ist etwas, was, wo man sich wirklich, sag ich mal hin entwickeln muss, auch als Firma, dass man sagt, man bett das Ganze in seine Kultur auch wirklich stark ein und enabelt die Leute, die Leute wirklich KI zu nutzen und macht sie auch, ja, gefähigt sie dazu auch. Und das muss ich sagen, war jetzt in meiner Erfahrungen in den letzten sechs Monaten. Ich habe einfach so viel ausprobiert, habe so viele neue Fähigkeiten mit KI gelernt, bin so viel schneller geworden in vielen verschiedenen Bereichen, habe mir auch viel mehr zugetraut, also zum Beispiel, Helddesign und Code, etc. Das heißt, das Ganze vielleicht auch so ein bisschen in der Firma selber voranzutreiben, wenn das bei euch noch nicht der Fall ist, dass KI stark genutzt wird, weil es einfach so viele neue Türen aufmacht. Und gleichzeitig muss man natürlich auch darauf achten, wie gesagt, dass wir nicht in tausende verschiedene Richtungen laufen, weil einfach die Dinge so viel schneller sind und man so viel mehr machen kann, sondern dass wir trotzdem noch einen klaren Fokus setzen und diesen Fokus wirklich mit einer Unternehmenstrategie, Produktstrategie unter Mauern und darauf basieren dann auch wirklich unsere Research mit unseren Kunden machen, dass wir klare Outgams haben, die wir voran treiben wollen. Parlieks zu ein Finger in eine offene Wunde bei mir. In der letzten Episode haben Maggie und ich darüber gesprochen, dass uns das beiden so gegangen ist, dass wir es ein bisschen in den KI-Hyper eingefallen sind und so angefickst waren, dass wir ganz viel gemacht haben, wenn ich mir so richtig kommuniziert habe und dann auch für ein paar Wochen lang sozusagen so die Richtschnur in der Company verloren haben und da jetzt aktiv gegensteuern. Wenn ihr Interesse an diesem Kurs habt, über den wir heute so viel gesprochen haben, ohne dass ihr die Telechopping ist, wir arbeiten noch dran, wir arbeiten mit echten Menschen, mit echten Kameras, keine KI-Stimmen, sondern wir filmen das richtig und schneiden das dann auch richtig. Und demnächst könnt ihr das bei Dikki, könnt ihr mir euch anschauen. Ansonsten, wenn ihr das Thema KI-Enablement spannend findet, guckt auch gerne bei Snipki vorbei und wenn ihr den Podcast interessant findet, sprecht darüber empfehlt ihr ihn weiter, gibt uns ein Like, darüber freuen wir uns, kommentiert gerne auf all die im Plattform und bleibt uns gewogen. Herzlichen Dank, liebe Natalie, wo findet man dich bei LinkedIn wahrscheinlich oder? LinkedIn könnt ihr mich finden. Ja, das ist eigentlich so die größte Plattform, sehr ich unterwegs bin, nicht so viel Social Media. Okay, packen wir mit in die Show notes und Herzlichen Dank an dich und bis zum nächsten Mal. Genau, danke schön, hat Spaß gemacht. Ciao Ben. Ciao. Bo Interlegens ist eine Produktion von Dikki Academy in Zudarmarbeit mit Snipki produziert im Konstellation Studio in Berlin. Redaktion und Moderation, wenn ihr mit höchsten Haken und Uriz-Heinunger und ich bin eine KI, falls ihr das nicht schon längst erraten habt, einfach nur eine Stimme aus dem Alruf sind muss. Aber hey, wir werden mal hin rein mit guten Timing. Wenn ihr mehr darüber erfahren wollt, uniert diesen Podcast um keine Folge zu verpassen. Danke fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal.