Artificial Intelligence (AI) ist durch ChatGPT und Facebooks LLama nicht nur in den Fokus der IT-Welt gerutscht. AI wird mittlerweile wie der Moment wahrgenommen, als Steve Jobs das erste iPhone vorstellte.
Sascha Lobo, ein bekannter Author und Digitalisierungsexperte, sagte sogar, dass uns in den nächsten fünf Jahren eine Revolution bevorsteht, die mindestens so groß sein werde wie die industrielle Revolution. Es ist daher davon auszugehen, dass diese disruptive Technologie bahnbrechend und zukunftsverändernd sein wird.
Mit AI gibt es eine Entwicklung, die Einfluss auf Produkte und Prozesse in der Wertschöpfungskette der Unternehmen haben wird.
Nachdem AI, im Deutschen auch als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet, lange Zeit ein Thema der Forschung war, ist die Technologie nun auf einem Stand, der sie zunehmend auch für die Wirtschaft interessant macht. Wenn man dem Stanford AI Index glauben möchte, dann kann man wohl recht zeitnah erwarten, dass sich nun auch die Arbeitswelt stark ändern wird. Denn AI kann viele Arbeiten in gleicher Qualität schneller ausführen.
Wenn man diese Aussagen nun auf die IT bezieht, dann folgt daraus eine gesteigerte Nachfrage nach Produkten mit AI. Aber hat ein Product Owner (PO), wie wir ihn aktuell kennen, das nötige Rüstzeug, um AI-Produkte zu betreuen?
Wie unterscheiden sich ein herkömmliches IT-Produkt und ein AI-gestütztes Produkt?
AI-gestützte Produkte verwenden Daten, um Muster ohne Unterstützung von Entwicklern zu lernen. Im Gegensatz zu traditionellen Softwareprodukten optimieren sich AI-Produkte also von selbst, wenn kontinuierlich Daten zur Verfügung gestellt werden.
Als bekanntestes Beispiel hierfür kann das autonome Fahren genannt werden. Aber auch im E-Commerce gibt es mit Recommendation Engines, die auf internen Daten des User-Verhaltens basieren, erste selbstoptimierende Software für personalisierte Empfehlungen.
AI stellt eine ganz neue Dimension, denn das maschinelle Lernen ermöglicht nun den Bau von Produkten, die ohne AI noch undenkbar erschienen. Da ist es für den PO wichtig, seine Fähigkeiten an dieses neue Feld von Möglichkeiten und Praktiken anzupassen. Auch der Arbeitsmarkt hat bereits darauf reagiert und so sind mittlerweile doch viele Stellenausschreibungen für sogenannte AI POs in den Jobportalen zu finden.
Was ist ein AI Product Owner?
Ein AI Product Owner ist eine Rolle innerhalb eines Unternehmens, das AI-Produkte entwickelt, Nutzern zur Verfügung stellt oder selbst nutzt. Der AI PO ist für die Vision, die Roadmap und die Gesamtstrategie des AI-Produkts verantwortlich und arbeitet eng mit einem cross-funktionalen Team zusammen, um sicherzustellen, dass das Produkt den Anforderungen der Kunden entspricht und in der Lage ist, den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
Zu den Aufgaben des AI Product Owners gehören:
- Identifizierung von Marktchancen für AI-Produkte
- Erstellung von Produkt-Roadmaps und -Strategien für AI-Produkte
- Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und anderen Teams, um AI-Produkte zu entwerfen, zu entwickeln und zu testen
- Definition von Produktdetails und Anforderungen für die Entwicklung von AI-Produkten
- Überwachung der Performance von AI-Produkten und -Dienstleistungen
- Zusammenarbeit mit Kunden, um ihre Bedürfnisse und Anforderungen an AI-Produkte zu verstehen und zu erfüllen
Unsere Leistungen im Bereich AI
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Wo und wie profitiert mein Unternehmen von künstlicher Intelligenz?
AI Integration
Wie kann ich meine eigenen Daten und Prozesse in AI einbinden?
AI Delivery
Wie kann ich AI konkret integrieren, auch in Hinblick auf vertrauliche Daten und Compliance?
Welche zusätzlichen Skills braucht ein AI Product Owner?
Auch wenn die Rollenbeschreibung auf den ersten Blick keinen bedeutenden Unterschied zum PO aufweist, so braucht der AI PO doch zusätzlich zu den Kernfähigkeiten eines PO – wie z. B. Stakeholder Management, Produktstrategie-Entwicklung und agile Projektmanagement-Kenntnisse – zusätzliche AI-bedingte Fähigkeiten.
Zu diesen Fähigkeiten gehört:
- ein tiefes Verständnis der AI-Technologien, gerade bzgl. Potenzialen und Grenzen, um so die passenden Technologien auszuwählen und eine effektive Roadmap zu erstellen.
- Kenntnisse in den Bereichen Prompt Engineering und LLM-Chains, um AI im cross-funktionalen Team-Kontext zu entwicklen.
- Verständnis von Constitutional AI, um ethische und rechtliche Belange sicherzustellen.
- Bewusstsein für Promp Injections, um so Sicherheitsbelange des AI-basierten Produkts sicherstellen.
- Kenntnisse in der Implementierung und Beobachtung von FinOps bei AI-Chains, um die betrieblichen Produktkosten zu steuern.
- Kenntnisse im Monitoring von AI, um Probleme mit dem Output von AI frühzeitig zu erkennen.
- Kenntnisse im Tuning von AI, um die Qualität der AI kontinuierlich zu verbessern.
Fazit
Schon an der Existenz der Rolle des AI POs kann man erkennen, dass sich zukünftig einiges ändern wird. Da ist eine bedeutende Entwicklung ins Laufen gekommen. Eine Entwicklung, die Einfluss auf Produkte und Prozesse in der Wertschöpfungskette der Unternehmen haben wird.
Eine Entwicklung, die man nicht verschlafen sollte.
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