In einer Ära, in der künstliche Intelligenz verschiedene Branchen schnell verändert, wird die Entwicklung von Fachwissen im Bereich KI-Produktmanagement für heutige Software-Produktmanager unverzichtbar.
In dieser Episode wird Hannah Clark von Praveen Gujar—Director of Product bei LinkedIn—begleitet, um seine wertvollen Perspektiven zu den entscheidenden Fähigkeiten, die KI-PMs benötigen, der wachsenden Nachfrage nach KI-Expertise und der entscheidenden Rolle von Datenhygiene und Ethik in der KI-Entwicklung zu teilen.
Interview-Highlights
- Treffen Sie Praveen Gujar [01:26]
- Praveen hat einen Hintergrund sowohl im Ingenieurwesen als auch im Produktmanagement.
- Er begann seine Karriere als Softwareentwickler, fand jedoch seine Leidenschaft im Aufbau von Produkten mit einem kundenorientierten Ansatz.
- Er absolvierte einen MBA und begann als Produktmanager bei Amazon zu arbeiten.
- Seine Expertise liegt in zwei Bereichen: digitale Werbung und öffentliche Cloud.
- Die Produkte, die er in diesen Bereichen entwickelte, sind KI-gestützt.
- Er hat bei Amazon, LinkedIn und Twitter gearbeitet und Produkte für diese großen Organisationen entwickelt.
- Er hat umfangreiche Erfahrung als KI-Produktmanager und ist bereit, sein Fachwissen zu teilen.
- Wichtige Fähigkeiten für KI-Produktmanager [02:27]
- Um ein großartiger KI-PM zu sein, muss man zuerst ein großartiger traditioneller PM sein, der sich auf kundenorientierte Problemlösungen, Produktausführung und Markteinführungsstrategien konzentriert.
- Drei Schlüsselkompetenzen für einen KI-PM:
- Technisches Verständnis von KI: Kenntnisse über KI/ML-Konzepte, Modelle, Training und enge Zusammenarbeit mit KI-Ingenieuren.
- Kenntnisse in Data Science: Verständnis des Datenflusses, Modelltraining, Datenhygiene und potenzielle Vorurteile.
- Programmierung: Fähigkeiten in Sprachen wie Python und R können helfen, sich mit Ingenieuren zu verständigen und die Effektivität zu steigern.
- Die Anwendung von KI-Konzepten auf Ihr spezifisches Fachgebiet (z. B. Gesundheitswesen, Finanzen) ist entscheidend für den Aufbau kundenrelevanter Produkte.
- Kommunikation und Erklärbarkeit sind essenziell, besonders im Umgang mit Nicht-KI-Experten und Führungskräften.
- Das Management des gesamten Modell-Lebenszyklus und die enge Zusammenarbeit mit Ingenieuren sind wichtig.
- Großartige KI-PMs verbinden technisches Fachwissen, Anwendung im Fachgebiet und fortgeschrittene PM-Fähigkeiten für Erklärbarkeit und Zusammenarbeit.
Viele der Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein großartiger PM zu sein, sind essenziell, um ein erfolgreicher KI-PM zu werden. Dazu gehört, Probleme effektiv zu identifizieren, mit den Bedürfnissen der Kunden zu beginnen, ein starkes Produktverständnis zu besitzen, um das richtige Produkt zu bauen, und sowohl die Produktausführungsphase als auch die Markteinführungsphase voranzutreiben.
Praveen Gujar
- Die wachsende Nachfrage nach KI-PMs [05:34]
- KI ist weithin anerkannt, hauptsächlich aufgrund der Beliebtheit von Tools wie ChatGPT, obwohl KI seit vielen Jahren im Einsatz ist, insbesondere in Bereichen wie digitaler Werbung.
- Der jüngste exponentielle Anstieg der KI-Beliebtheit und -Nutzung hat erhebliche Chancen für PMs mit KI-Fähigkeiten geschaffen, um vielfältige Probleme anzugehen und innovative Lösungen zu schaffen.
- Mehr Produkte und Dienstleistungen integrieren KI, sei es zur Verbesserung bestehender Funktionen oder mit einem KI-ersten Ansatz, was die Rolle der KI-PMs erweitert.
- KI-Expertise als PM zu haben, ist strategisch wichtig für sowohl Organisationen als auch persönliche Karriereentwicklung, einschließlich PR und Profilaufbau.
- KI-PMs sind stärker gefragt, bieten Möglichkeiten zur Kompetenzentwicklung, zur Schaffung innovativer Produkte und profitieren von potenziellen finanziellen Belohnungen.
- KI nutzen, um Produkte mit hohem Wachstum zu entwickeln [07:51]
- Viele Organisationen fügen bestehenden Produkten oberflächliche KI-Funktionen hinzu (z. B. Chatbots), ähnlich wie in der frühen Mobil-Ära.
- Dieser Ansatz des "AI-Sprinklings" ist nicht nachhaltig.
- Nachhaltiges Wachstum ergibt sich aus dem Aufbau von KI-ersten oder KI-integrierten Produkten, bei denen KI zentral für das Produkterlebnis ist.
- Anstatt nur spezifische Workflows zu automatisieren, sollte KI genutzt werden, um Entscheidungsfindung zu optimieren und zu verbessern.
- Vollständig automatisierte, KI-gestützte Produkte bieten größere Effizienz und langfristigen Erfolg.
- Die Organisationsstruktur ist entscheidend: Die enge Einbindung von KI-Ingenieuren mit Produktmanagern führt zu besseren KI-integrierten Produkten.
- KI sollte neu gedacht werden, um grundlegende Nutzerprobleme zu lösen und Erlebnisse durch Entscheidungsfindung und Optimierung zu verbessern.
- KI-Anwendungsfälle in Werbung und Gesundheitswesen [10:42]
- In der digitalen Werbung hilft KI, die richtige Zielgruppe anzusprechen, relevante Inhalte zu liefern und Timing und Platzierung zu optimieren.
- KI-gestützte prädiktive Algorithmen haben die Zielgruppenansprache im Laufe der Zeit verbessert.
- Generative KI hat die Inhaltserstellung verbessert, indem sie den Prozess beschleunigt und es Marken ermöglicht, Variationen schneller und effizienter zu erstellen.
- KI ermöglicht personalisierte Nachrichten in großem Maßstab, indem sie Zielgruppen dynamisch segmentiert und maßgeschneiderte Inhalte für Millionen von Nutzern erstellt.
- Plattformen wie Google, LinkedIn und Meta bieten nun vollständig automatisierte, End-to-End-Lösungen für Werbetreibende.
- Im Gesundheitswesen verbessern KI-Modelle die frühzeitige Erkennung von Anomalien in der medizinischen Bildgebung, wie z. B. die frühere Identifizierung von krebsartigen Tumoren als Radiologen.
- KI verbessert sowohl die Produktivität als auch die Effektivität von Aufgaben in verschiedenen Branchen.
Die Schlüsselelemente der digitalen Werbung bestehen darin, sicherzustellen, dass Sie die richtige Zielgruppe ansprechen, den passenden Inhalt für diese Zielgruppe bereitstellen und ihn ihnen dann servieren, wann und wo sie ihn benötigen.
Praveen Gujar
- Datenhygiene und ethische Überlegungen in der KI [14:02]
- KI-Modelle stützen sich auf große Datenmengen, und schlechte Datenqualität führt zu suboptimalen Ergebnissen ("Garbage in, Garbage out").
- Saubere, hochwertige Daten verbessern die Genauigkeit und Leistung von Modellen.
- Datenhygiene ist entscheidend, um Verzerrungen in KI-Modellen zu minimieren und Fairness und Genauigkeit zu gewährleisten.
- Das Training von KI-Modellen ist arbeitsintensiv, und schlechte Datenqualität kann den Prozess noch zeitaufwändiger machen.
- Die regulatorische Prüfung von KI-Modellen nimmt zu, was saubere Daten für die Einhaltung zukünftiger Vorschriften unerlässlich macht.
- In Branchen wie Finanzen kann schlechte Datenqualität Verzerrungen einführen, die zu Verstößen (z. B. Fair Lending Act) und potenziellen regulatorischen Konsequenzen führen.
- Systeme und Plattformen zur Kuratierung und Verwaltung von Daten sind entscheidend für effektives KI-Modelltraining.
- Ethische KI-Praktiken für PMs [16:35]
- Viele Organisationen bauen "verantwortungsvolle KI"-Teams auf, um ethische und moralische Standards in der KI aufrechtzuerhalten.
- Ethische KI ist entscheidend, besonders in Branchen wie Finanzen, wo Verzerrungen gesellschaftliche und wirtschaftliche Auswirkungen auf bestimmte Bevölkerungsgruppen haben können.
- KI-PMs sollten sich zuerst über potenzielle ethische Risiken informieren, wie unhygienische Daten oder schlecht trainierte Modelle.
- Wenn Verzerrungen oder Probleme in Daten gefunden werden, müssen PMs Schritte unternehmen, um Modelle zu bereinigen und neu zu trainieren und dann die Genauigkeit zu validieren.
- Diverse Teams und ein dedizierter Ansprechpartner (POC) zur Überwachung ethischer Standards können verantwortungsvolle KI-Praktiken sicherstellen.
- Ein POC kann innerhalb des Teams für Datenreinheit, ethisches Training und Modellgenauigkeit eintreten.
- KI in Experimenten und praktische Tipps [18:41]
- KI kann den Prozess der Durchführung von Experimenten optimieren und es PMs erleichtern, mehrere Tests gleichzeitig zu verwalten.
- Traditionelle Experimente erfordern enge Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und manuelle Anpassungen, die zeitaufwändig sein können.
- KI-Systeme können das Design von Experimenten automatisieren, um optimale Parameter zu identifizieren und Hypothesen zu formulieren.
- KI kann die Experiment-Ramp-up und Varianten dynamisch anpassen, um das beste Gleichgewicht zu finden und Risiken zu mindern.
- KI-Modelle können autonom beurteilen, ob Experimente basierend auf statistischen Signalen fortgesetzt oder gestoppt werden sollen.
- Sie können Anomalien in Geschäfts- und Systemmetriken schnell identifizieren, was schnellere Entscheidungen ermöglicht.
- KI hilft, Probleme frühzeitig zu erkennen und negative Auswirkungen auf Metriken wie Einnahmen aus experimentellen Funktionen zu minimieren.
- Ressourcen zur Entwicklung von KI-Fähigkeiten [21:43]
- Empfohlene Ressourcen zum Lernen von KI sind LinkedIn Learning und Coursera.
- Andrew Ng's DeepLearning.ai-Kurse sind besonders wertvoll, um grundlegendes KI-Wissen aufzubauen.
- Das Verständnis grundlegender Konzepte ist entscheidend, bevor man zu fortgeschrittenen Themen übergeht.
- Podcasts sind eine großartige Möglichkeit, um über Branchenentwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben und über KI zu lernen.
- Das Lesen von Blogbeiträgen kann helfen, tiefer in spezifische Themen einzutauchen und praktische Anwendungen zu verstehen.
- Universitätskurse können strukturiertes Lernen und Zertifikate bieten, variieren jedoch in ihrer Effektivität.
- Neugier ist entscheidend für PMs im KI-Bereich; es ist wichtig, Zeit zu investieren, um Konzepte zu lernen und anzuwenden, um erfolgreich zu sein.
Treffen Sie unseren Gast
Praveen Gujar ist ein erfahrener Produktleiter, der eine reiche Geschichte der Führung aus seiner Zeit bei prominenten Technologieriesen wie Amazon, Twitter und LinkedIn mitbringt. Er besitzt tiefes Fachwissen in digitaler Werbung, künstlicher Intelligenz und Cloud-Technologien, was ihm ermöglicht hat, groß angelegte Unternehmensprodukte zu entwickeln und ein Milliarden-Dollar-Geschäftswachstum effektiv voranzutreiben.
Als PM im KI-Bereich müssen Sie neugierig sein, damit Sie die Zeit investieren können, um wirklich zu verstehen und tief zu graben. Lernen Sie die Konzepte und wenden Sie sie dann in Ihrem Bereich an.
Praveen Gujar
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