Die KI-Produktivitäts- & Prompt-Engineering-Hacks, die Sie 2025 benötigen

Mein heutiger Gast ist Tal Raviv, das Genie hinter dem beliebten Kurs mit dem Titel "Build Your Personal PM Productivity System & AI Copilot", was ein ziemlich ausgefallener Name ist. Und es ist auch eine ziemlich große Sache für jemanden, der sich zuvor als KI-Skeptiker beschrieben hat. Aber für Tal war der Wendepunkt, herauszufinden, warum so viele PMs Schwierigkeiten haben, den vollen Wert aus ihren LLM-Tools zu ziehen, und die Taktiken zu entdecken, die tatsächlich die Kraft haben, Ihre Produktivität zu transformieren.

Und ja, wir werden diese Taktiken in dieser Episode aufschlüsseln. Wir werden darauf eingehen, wie das Onboarding von KI dem Onboarding eines neuen Teammitglieds ähnelt, warum iteratives Prompt-Engineering der Schlüssel ist und praktische Ratschläge, wie man mit KI-Tools experimentiert und Vertrauen in seine Fähigkeiten aufbaut. 

Interview-Highlights

• Treffen Sie Tal Raviv [01:00]
  • Tal studierte Chemieingenieurwesen, wechselte aber zum SaaS-Unternehmertum.
  • Gründete mit Studienfreunden ein SaaS-Unternehmen und leitete es vier Jahre lang.
  • Trat ins Produktmanagement ein, als es ein neues Feld war, das Interessen in Support, Marketing, Programmierung und Design kombinierte.
• Der Weg zur KI-Produktivität [01:59]
  • Tal leitet einen Kurs für Kohorten über die Nutzung von KI zur Produktivitätssteigerung im Produktmanagement.
  • Anfangs skeptisch, vermied Tal den Einsatz von KI in der täglichen Arbeit, obwohl er sie für Produktinitiativen bei Riverside nutzte.
  • Ein entscheidender Moment kam, als er vor einer Herausforderung stand, die den Einsatz von ChatGPT erforderte, geleitet von einem Engineering-Leiter.
  • Erkannte, dass der Schlüssel zur effektiven Nutzung von KI darin besteht, Kontext bereitzustellen, ähnlich wie beim Onboarding eines neuen Mitarbeiters.
  • Entwickelte ein neues mentales Modell für KI, indem er sie als Teammitglied oder Kollaborateur behandelte.
  • Integrierte diese Erkenntnisse in den Kurs, mit Fokus auf Produktivitätssysteme und den Aufbau eines PM-KI-Copiloten.
• Praktische Schritte für das Onboarding von KI [04:29]
  • Die anfängliche Skepsis gegenüber KI rührt von ihren früheren Einschränkungen her, die umfangreiche Bearbeitung und Aufwand erforderten.
  • Verbesserte KI-Fähigkeiten, einschließlich größerer Kontextfenster und besserer Intelligenz, haben diese Barrieren verringert.
  • Aktuelle Engpässe umfassen Vortraining, Kontext und die Qualität der an KI-Modelle gelieferten Eingaben.
  • Ein-Satz-Prompts liefern generische Ergebnisse; detaillierte, kontextuelle Informationen verbessern die Nützlichkeit der KI.
  • Individuen bringen einzigartiges Wissen und Synthese über das "Durchschnittliche des Internets" hinaus, das KI mit geeigneten Eingaben nutzen kann.
  • Menschen erwarten oft, dass KI perfekte Antworten liefert, ohne den notwendigen Kontext zu bieten.
  • Die Einschränkungen der KI sind vergleichbar damit, einen Fremden ohne Kontext um eine spezialisierte Aufgabe zu bitten.
  • Tal verwendet eine Analogie zur Zusammenarbeit mit einem Ernährungsberater, um die Bedeutung der Bereitstellung von Eingaben und des Engagements in einem zweiseitigen Prozess zu verdeutlichen.
  • Die effektive Nutzung von KI, ähnlich wie die Zusammenarbeit mit einem Profi, erfordert Zusammenarbeit und das Teilen detaillierter Informationen.
• Überblick über den KI-Copilot [07:13]
  • Der KI-Copilot verwendet Tools wie ChatGPT oder Claude (empfohlen wegen seiner Projektfunktion), um Produktmanager zu unterstützen.
  • Die Einrichtung umfasst die Definition seiner Persönlichkeit (z. B. herausfordernd, werteorientiert) über benutzerdefinierte Anweisungen.
  • Behandeln Sie das Onboarding wie eine Neueinstellung: Teilen Sie Mission, Strategie, Feedback, Teamdynamik und organisatorisches Wissen.
  • Nutzen Sie die KI als Denkanstoß für Initiativen, indem Sie Updates, Einschränkungen und laufenden Kontext bereitstellen.
  • Es unterstützt bei Ausgaben wie Dokumenten, Entscheidungsfindung, Simulationen und Stakeholder-Management.
  • Aktualisieren Sie die KI regelmäßig mit neuen Erkenntnissen, Ergebnissen und Retrospektiven, um ihr Wissen zu verfeinern.
  • Claude glänzt bei nahtlosen Kontextaktualisierungen, die im Laufe der Zeit intelligentere und effektivere Unterstützung ermöglichen.
  • Tal hatte einen Durchbruchsmoment, als ein Kollege vorschlug, den Kontext an ChatGPT zu diktieren, um präzise User Stories zu erstellen.
  • Das Diktieren mit Tools wie dem Whisper-Modell von OpenAI verbessert die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit im Vergleich zu nativen Diktierfunktionen.
  • ChatGPT kann Details ableiten, Informationen formatieren und Lücken mit minimaler Bearbeitung füllen, oft über die Erwartungen hinaus.
  • Die entscheidende Erkenntnis war die Bereitstellung detaillierter Kontexte, die in Kombination mit dem allgemeinen Wissen der KI überlegene Ergebnisse liefert.
  • Tal testet kontinuierlich die Grenzen, wie viel Kontext die Ausgaben der KI verbessern kann.
• Wichtige Schritte für das Onboarding eines LLM [14:52]
  • Beginnen Sie einfach: Erstellen Sie einen einzelnen Thread und skizzieren Sie das gewünschte Verhalten für die KI.
  • Investieren Sie in gute Diktierwerkzeuge wie Better Dictation oder Wispr Flow, um die Eingabe zu optimieren.
  • Verwenden Sie ein System-Prompt, um die KI zu leiten, auch wenn es einfach ist, für den größten Teil des Wertes.
  • Teilen Sie kurzen Kontext, wie z. B. eine Produktbeschreibung oder Initiativdetails.
  • Überspringen Sie zunächst tiefgehende Onboarding-Schritte wie Organigramme oder Leistungsbewertungen.
  • Geben Sie minimalen Kontext (z. B. bekannte Signale oder Support-Tickets) und testen Sie die Ausgabe.
  • Beta-Gruppen und eine Community fördern Experimente und Innovationen.
  • Aha-Momente umfassen die Erstellung präziser Prototypen mit detailliertem Kontext.
  • Produktmanager nutzen es, um neue Branchen zu erlernen oder für die Quartalsplanung.
  • Viele betrachten es als Denkanstoß für bessere Einblicke und Ideen.
  • Das Schreiben von PRDs wird verbessert, indem die KI im Voraus klärende Fragen stellt.
  • Die Community erkundet Anwendungen über die anfänglichen Erwartungen hinaus.
• Best Practices für Prompt-Engineering [17:53]
  • Prompt-Engineering entwickelt sich weg von "Zaubersprüchen" hin zu klarer Kommunikation.
  • Best Practices umfassen die Verwendung von Diktaten für einfacheren Kontext und Klarheit darüber, was man will.
  • Wenn die Ausgabe nicht den Erwartungen entspricht, reflektieren, bearbeiten und im vorherigen Beitrag klären.
  • Das Bleistiftwerkzeug in Chat-Plattformen ist entscheidend für die Anpassung und Iteration von Prompts.
  • Iteration und Experimentieren sind wichtiger als der Versuch, spezielle Phrasen oder komplexe Methoden zu verwenden.

Die richtige Fähigkeit ist das Experimentieren—eintauchen, iterieren und keine Angst davor haben. Es geht um einen Mentalitätswechsel.

Tal Raviv

• Mentalitätswechsel: KI in Ihren Workflow integrieren [20:32]
  • Tal entschied sich für einen Workshop-Ansatz anstelle des Aufbaus eines KI-Produkts, da die Hauptherausforderung ein Mentalitätswechsel und nicht die Funktionalität ist.
  • Der Wert liegt in der Live-Anleitung, bei der Tal den Menschen direkt hilft und so eine höhere Aktivierungsrate sicherstellt.
  • Der Aufbau eines Produkts würde ein komplexes Onboarding erfordern, das besser durch persönliche Interaktion adressiert wird.
  • Viele Verbesserungen des Prozesses sind bereits mit bestehenden KI-Tools wie OpenAI und Claude möglich.
  • Tal glaubt, dass es wertvoller ist, Menschen zu helfen, KI korrekt zu nutzen und Barrieren wie Mentalität und Verhalten zu überwinden.
• Überwindung der KI-Einschüchterung und Einstieg [22:57]
  • Viele Menschen fühlen sich in Bezug auf KI im Rückstand, aber diese Wahrnehmung ist auf allen Ebenen verbreitet.
  • Tal beruhigt, dass niemand voraus ist; alle befinden sich in der gleichen Position.
  • Um die Einschüchterung zu überwinden, beginnen Sie mit kleinen, spezifischen Aufgaben und konzentrieren Sie sich auf Kontext und Iteration.
  • Experimentieren baut Vertrauen auf und führt schließlich dazu, anderen zu lehren.
  • Das Gefühl, im Rückstand zu sein, ist weit verbreitet, und es ist wichtig, einfach anzufangen, ohne Angst, es "falsch" zu machen.

Kontext und Iteration—nehmen Sie sich einfach zehn Minuten Zeit, um sich darauf zu konzentrieren. Bauen Sie diesen Experimentiermuskel auf, und Sie werden sehen, wie es ins Rollen kommt. Es wird Sie hineinziehen und dazu bringen, mehr iterieren zu wollen.

Tal Raviv

• Erfolgsgeschichten und abschließende Gedanken [24:54]
  • Tals "Oh mein Gott"-Moment war die Nutzung von KI für Preisgespräche, bei denen sie als nachdenklicher Partner fungierte.
  • KI lieferte keine perfekten Antworten, sondern weckte Einsichten, indem sie Tal dazu brachte, darüber nachzudenken, warum sich bestimmte Antworten falsch anfühlten.
  • Es wurde mit einer intelligenten Gummiente verglichen, die half, Ideen zu verfeinern.
  • KI ließ Tal sich klüger fühlen, als hätte er Zugang zu intelligenteren Menschen für Gespräche.
  • Die Erfahrung fühlte sich wie ein produktives, aufschlussreiches Gespräch an, das zu besseren Entscheidungen führte.

Treffen Sie unseren Gast

Tal Raviv ist ein Gen AI PM, war früh bei Patreon, Riverside, Wix und AppsFlyer. Er begann seine Karriere mit der Mitgründung eines profitablen SaaS-Unternehmens und engagiert sich auch ehrenamtlich als Surflehrer für Menschen mit Behinderungen. 

Beim Arbeiten mit KI ist der richtige Begriff dafür 'Denkanstoß.' Es ist, als hätte man eine kluge Person neben sich sitzen, die einem hilft, etwas durchzudenken und Ideen auszutauschen.

Tal Raviv

Ressourcen aus dieser Episode:

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• Sehen Sie sich Tals Lightning Lesson “Build Your Personal PM AI Copilot” auf Maven an (einschließlich einer Live-Demo).
• Laden Sie das Notion PM AI Copilot Prompts Playbook herunter, das Tal verwendet.
• Schauen Sie sich den Kurs “Build Your Personal PM Productivity System & AI Copilot” auf Maven an.

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