In letzter Zeit wende ich mich für alle möglichen Dinge an ChatGPT.
„Ich habe drei Kartoffeln, eine Karotte und zwei Knoblauchzehen in meinem Kühlschrank. Was kann ich zum Abendessen zubereiten?“ (Hinweis: nicht viel.)
„Ich habe eine Idee für ein Start-up mit diesen Kriterien. Können wir darauf aufbauen?“ (Spoiler: ja. Das geht.)
Der Grund dafür ist nicht, dass ich vorhabe, den ersten Vorschlag von ChatGPT zu übernehmen und es dabei zu belassen. Vielmehr kann ich als externer Prozessor den Problemlösungsprozess nicht beginnen, ohne meine Ideen in die Welt hinauszutragen – vorzugsweise in die Hände eines bereitwilligen Gesprächspartners.
Ein Brainstorming mit nur einem Gehirn ist lediglich ein Nieselregen.
Aber im Zeitalter der Remote-Arbeit ist es nicht mehr ganz so einfach, auf die Schnelle jemanden zu finden, mit dem man Ideen durchsprechen kann. Bis ich entschieden habe, mit wem ich sprechen sollte, den Kalender dieser Person geprüft und einen Termin für den nächsten Dienstag vereinbart habe … ist die Idee, die ich besprechen wollte, längst in weite Ferne gerückt.
Um dieses Problem zu bekämpfen, habe ich mich oft Notion und Brainstorming-Tools wie Miro zugewandt, die mir dabei helfen, meine Gedanken ganz allein zu strukturieren. Ich bin darin ziemlich versiert geworden, sehne mich aber immer noch nach einem Gesprächspartner, der mir hilft, mein Denken voranzutreiben – und sei es nur durch bohrende Fragen und durchdachte Ermutigung.
Ich ahnte nicht, dass sich ChatGPT als akzeptabler Ersatz erweisen würde. Fast ebenso überzeugend wie die Konversationsfähigkeiten des LLM ist die Tatsache, dass ChatGPT nie in einem anderen Meeting ist, in jeder Zeitzone arbeiten kann und nie frustriert wird, wenn ich dieselbe Frage auf drei verschiedene Arten stelle, um eine etwas andere Antwort zu erhalten.
Es dauerte nicht lange, bis ich ChatGPT einsetzte, um mich beim Durchsprechen von Produktfunktionen zu unterstützen. Ehe ich mich versah, hatte ich einige Tipps und Tricks identifiziert, mit denen ich dieses Tool optimal nutzen konnte.
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So nutzen Sie KI, um Produktfunktionen zu entwickeln
Um meine KI-gestützte Brainstorming-Technik zu veranschaulichen, habe ich ein Beispielgespräch mit ChatGPT über die Entwicklung von Funktionen für eine fiktive Gesundheits- und Fitnessanwendung erstellt.
Um zu verhindern, dass das LLM Daten aus all unseren vorherigen Gesprächen abruft, führte ich dieses Gespräch abgemeldet durch.
Es ist erwähnenswert, dass ChatGPT mein bevorzugtes Tool ist, aber dieselbe Methodik sollte sich problemlos auf jedes ähnliche LLM übertragen lassen. Sie können auch KI im Backlog-Management und bei der Priorisierung einsetzen, sobald Sie Produktfunktionen entwickelt haben.
Schritt 1: Den Kontext bereitstellen
Der Schlüssel zu einer produktiven Interaktion mit ChatGPT ist der erste Prompt. Je mehr Kontext Sie in Ihrer ersten Nachricht bereitstellen können, desto ergiebiger wird Ihre Interaktion sein.
In diesem Beispiel habe ich ein Szenario für einen Produktmanager verfasst, der versucht, Ideen für Funktionen zu entwickeln für ein SaaS-Fitness-Tool, das Nutzerinnen und Nutzern dabei helfen soll, ihre Trainingsroutine individuell anzupassen.
Das LLM war auf Grundlage einer begrenzten Menge an Informationen problemlos in der Lage, eine lange Liste von Ideen für Funktionen des von mir beschriebenen Produkts zu erstellen. Bei diesem Prozess geht es nicht darum, diese Liste einfach zu übernehmen und damit weiterzuarbeiten. Es geht darum, schneller als allein die erste Phase des Brainstormings zu erreichen.
Es kann ein Denkpartner sein. Es kann ein schwieriges Gespräch simulieren. Was ist das Wichtigste, das du als Nächstes tun solltest? Die Antworten darauf sind wirklich erstaunlich.
Schritt 2: Tiefer eintauchen
Nachdem ich nun eine Liste habe, mit der ich arbeiten kann, ist es an der Zeit, die Ideen, die mich interessieren, zu bewerten und auszuarbeiten. Beim Durchlesen der Liste hat eine Idee besonders mein Interesse geweckt.
„Intelligente Terminplanung und Verfügbarkeitsmanagement“ spricht mich als potenziell einzigartiges Angebot in der heutigen Fitnesswelt an.
Eine kurze Google-Suche bestätigt, dass Produkte, die diesen Service in der Fitnesskategorie anbieten, verfügbar, aber eher selten sind. Es schien eine Gelegenheit zu geben, diesem Problemfeld etwas Neues hinzuzufügen. Außerdem ist mein Traum, als viel beschäftigte berufstätige Mutter eines 14 Monate alten Kindes jeden Tag zur gleichen Zeit zu trainieren, längst in weite Ferne gerückt.
Ich bitte ChatGPT, diese Idee weiter zu vertiefen, um zu sehen, wie ein erweitertes Angebot aussehen könnte.
Ich war von den erweiterten Funktionen beeindruckt, die das LLM zurückgab. Als Nächstes bat ich ChatGPT, eine Nutzerreise für mich zu erstellen, die die oben genannten Funktionen umfasst. Ich gab einige Parameter vor, um die Antwort zu verfeinern.
Es ist wichtig zu bedenken, dass ChatGPT Daten aus dem Web bezieht und daher höchstwahrscheinlich Ideen von Produkten übernimmt, die bereits online präsent sind. Dennoch ist es eine hervorragende Möglichkeit, Ideen zu sammeln und den Brainstorming-Prozess anzustoßen.
Eine weitere Möglichkeit in dieser Phase des Ideenfindungsprozesses wäre, ChatGPT zu bitten, die derzeit auf dem Markt verfügbaren Produkte zu untersuchen und eine Marktlücke zu identifizieren. Dadurch wird das LLM aufgefordert, die Produkte zu analysieren, die bereits online präsent sind, und Vorschläge für weniger gesättigte Ideen zu machen. Natürlich müssen alle Vorschläge von Menschen überprüft werden, aber dies kann eine großartige Möglichkeit sein, die Optionen einzugrenzen.
Schritt 3: Die Idee verfeinern
In dieser Phase haben wir die Idee ausgewählt, die wir weiter untersuchen werden, und durch einige grundlegende Recherchen bestätigt, dass die Idee einigermaßen einzigartig ist. Jetzt ist es an der Zeit, diese Idee zu einer konkreten Nutzerreise auszuarbeiten.
In diesem Schritt habe ich ChatGPT anstelle einer Szenarioaufforderung eine Reihe von Anweisungen gegeben. Konkret habe ich ChatGPT gebeten, „einige oder alle“ der oben beschriebenen Funktionen einzubeziehen, damit es nicht versucht, jedes einzelne Funktionselement einzubauen, unabhängig davon, ob es logisch in die Nutzerreise integriert werden konnte.
Darüber hinaus habe ich ChatGPT gebeten, in seiner Ausarbeitung zwischen nutzergesteuerten und anwendungsgesteuerten Aktionen zu unterscheiden. Schließlich habe ich das LLM gebeten, die Reise vom Anmelden bis zum Abmelden abzubilden.
Zusätzlich dazu, dass ChatGPT meine Anweisungen befolgte, indem es Nutzeraktionen und Anwendungsaktionen voneinander trennte, ging es sogar so weit, eine übergeordnete Nutzerpersona zu erstellen, an der die Gestaltung der Nutzerreise ausgerichtet werden sollte, obwohl ich es nicht darum gebeten hatte.
Die Lesbarkeit der Nutzerreise wurde durch die Einschränkungen der Ausgabemöglichkeiten von ChatGPT etwas beeinträchtigt (d. h. in der kostenlosen Version kann ChatGPT nur Text verwenden, statt Diagramme und andere visuelle Kommunikationsmittel einzusetzen).
Allerdings hatte ich das Gefühl, dass dies teilweise dadurch ausgeglichen wurde, dass ChatGPT am Ende dieses Abschnitts eine Zusammenfassung einfügte, die einen übergeordneten Überblick über alle Nutzeraktionen im Vergleich zu den Maschinenaktionen bot.
Beim Durchlesen der Nutzerreise fielen einige bemerkenswerte Auslassungen auf. Die erste war das Fehlen eines Prozesses zur Integration des persönlichen Kalenders des Nutzers in den Anwendungskalender, der die Daten für die dynamische Planungsfunktion bereitstellen würde.
Die zweite war das Fehlen einer Benachrichtigungsfunktion, die den Nutzer daran erinnert, wenn ein Training bevorsteht. Ich dokumentierte diese Anpassungen und fügte sie der Unterhaltung hinzu. Jedes Mal schickte das LLM aktualisierte Nutzerreisen zurück, die die von mir angeforderten Änderungen berücksichtigten.
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Schritt 4: Von Ideen zur Umsetzung
Der letzte Schritt dieses Experiments bestand darin, diese Funktionsideen und Nutzerreisen in eine greifbare, übergeordnete „Jetzt, Als Nächstes, Später“-Roadmap zu überführen, die theoretisch umgesetzt werden konnte. Hier ist die Aufforderung, mit der ich diesen Prozess gestartet habe.
ChatGPT gab eine umfassende Liste von Anforderungen zurück, die in Nutzer-Storys und Akzeptanzkriterien unterteilt und in Roadmap-Elemente der Kategorien „Jetzt, Als Nächstes und Später“ eingeordnet waren.
Ich hatte keine Definitionen dafür bereitgestellt, was in meiner Roadmap ein Element der Kategorie „Jetzt, Als Nächstes oder Später“ ausmacht. In Ermangelung dieser Definitionen legte ChatGPT eigene fest, die auf Erklärungen basierten, die es im Internet gefunden hatte. Ich war mit diesen Definitionen zufrieden und bat daher nicht um Anpassungen.
Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass Ihre Ausgabe umso stärker auf Ihre Präferenzen zugeschnitten sein wird, je mehr Parameter Sie ChatGPT vorgeben.
Steigern Sie Ihre Kapazität und Kreativität
Zusammenfassend können ChatGPT und andere LLMs ein wertvolles Gegenüber sein, um Ihre Produktideen gemeinsam auszuarbeiten.
Ich persönlich finde die erste Phase der Entwicklung von Produktideen am herausforderndsten und benötige dabei am meisten externes Feedback. In dieser Phase nutze ich ChatGPT bevorzugt, um die Hürde des Brainstormings in der Frühphase zu überwinden. Häufig nutze ich es auch, um eine übergeordnete Einschätzung zur Einzigartigkeit oder Positionierung einer bestimmten Idee zu erhalten.
Wenn Sie sich jedoch dafür entscheiden, können ChatGPT und andere LLMs Sie im Prozess weit genug führen, um zu einer übergeordneten Roadmap zu gelangen, die sich problemlos in einen konkreteren Plan überführen lässt. Richtig eingesetzt, haben diese Tools das Potenzial, die Leistungsfähigkeit und Kreativität jedes Produktteams erheblich zu steigern.
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