Paramounts VP für Produktmanagement sagt, die größten KI-Erfolge im Produktmanagement entstehen durch Feedback-Synthese
Joshua Karp, VP für Produktmanagement bei Paramount, hat seinen größten Erfolg mit KI in der Feedback-Synthese gefunden – warnt aber, dass aus diesem Feedback Produktentscheidungen abzuleiten weiterhin menschliches Urteilsvermögen erfordert. So nutzt er KI, um die Entdeckung zu beschleunigen, ohne ihr die Führung zu überlassen.
Joshua Karp
Joshua Karp verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Produktführung – er war sogar in den Anfängen von MySpace für Produktarbeit zuständig. Heute ist er VP of Product bei Paramount und verantwortet dort den Streamingdienst BET+.
Wir haben uns mit Joshua zusammengesetzt, um zu erfahren, wie KI seine Führung von Produktteams verändert. Er berichtete, dass der Einsatz von KI bei der Auswertung von Feedback für ihn den größten Gewinn gebracht hat.
Produktverantwortliche werden auf KI überreagieren
Ich bin Produktleiter im Consumer-Bereich mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Aufbau digitaler Produkte in den Bereichen Streaming, Medien, Social, Commerce und Abonnement-Geschäft.
Du willst mehr vom The CPO Club?
Registriere dich für eine kostenlose Mitgliedschaft, um diesen Artikel vollständig zu lesen:
Have an account? Log In
Im Mittelpunkt meiner Karriere steht eine ziemlich einfache Frage: Was bringt Menschen dazu, ein Produkt auszuprobieren, es weiter zu nutzen und es schließlich zu einem festen Bestandteil ihres Alltags zu machen?
Ich habe an Produkten in ganz unterschiedlichen Phasen und Größen gearbeitet, vom frühen Produktaufbau bei MySpace während einer Phase rasanten Wachstums über Produktführung bei WWE bis hin zur Leitung der Produktstrategie für BET+ bei Paramount, die die Bereiche Akquise, Engagement, Bindung, Monetarisierung, Personalisierung, Experimentieren und plattformübergreifende Nutzererlebnisse umfasst.
Das ist ein Grund, warum ich so begeistert bin von diesem KI-Moment. Die Technologie ist nicht perfekt, und ich denke, die Branche wird in mancher Hinsicht überreagieren, wie es bei großen Plattformwechseln oft der Fall ist. Aber es ist eine echte Veränderung, und Produktverantwortliche müssen sich mit ihr auseinandersetzen, davon lernen und verstehen, wo sie echten Mehrwert für Kunden und Unternehmen schafft.
Produktführung bei BET+
BET+ ist ein Premium-Streamingdienst auf Abonnementbasis, der in Partnerschaft mit Paramount und Tyler Perry Studios ins Leben gerufen wurde. Wir haben den Dienst rund um ein leidenschaftliches Publikum, ein starkes Angebot an Originalprogrammen und ein wachsendes, plattformübergreifendes Streaming-Erlebnis aufgebaut.
Ich war ab der ersten Einführung von BET+ dabei und leite das Produktgeschäft seit 4,5 Jahren. In dieser Zeit hat sich der Dienst auf mehr als ein Dutzend Plattformen ausgeweitet, darunter Web, Mobile, Connected TV und Partnerplattformen.
Die Produktorganisation umfasst Monetarisierung, Content-Discovery, Video-Engagement, Experimentieren, Personalisierung, Compliance und Inhaltsstrategie. Das Bereitstellungsmodell ist sowohl direkt an Verbraucher als auch über Partnervertrieb, sodass Kunden sowohl auf eigenen als auch auf Partnerplattformen bedient werden.
Wie KI es Produktmanagern ermöglicht, sich auf Produkturteile zu konzentrieren
Produktarbeit umfasste lange Zeit umfangreiche Vorabplanung, Brainstorming und Analyse, bevor ein Team auf eine Idee reagieren konnte. Auch wenn diese Tätigkeiten weiterhin wertvoll sind, denke ich inzwischen nicht mehr, dass es immer so ablaufen muss.
KI beschleunigt die frühen Phasen des Produktprozesses – Entdeckung, Synthese, Analyse, Prototyping und Vorbereitung –, sodass Teams schneller zum eigentlichen Problem kommen und rascher die passende Lösung ansteuern können.
KI beschleunigt die frühen Phasen des Produktprozesses – Entdeckung, Synthese, Analyse, Prototyping und Vorbereitung –, sodass Teams schneller zum eigentlichen Problem kommen und rascher die passende Lösung ansteuern können.
KI kann Produktteams beispielsweise dabei unterstützen, sowohl quantitative als auch qualitative Daten zu analysieren, Kundenfeedback zu synthetisieren, Themenschwerpunkte zu identifizieren und frühe Hypothesen zu testen. Außerdem lassen sich mit KI Ausgangspunkte für Prototypen, Messaging, Produktkonzepte oder Kundengespräche erzeugen. Insbesondere die Fähigkeit, Feedback zu synthetisieren, war für mich ein echter Game-Changer.
Dies ist wertvoll, weil Teams so schneller vorankommen und das Problem der leeren Seite am Anfang entfällt. Gleichzeitig entstehen dadurch ansprechendere Diskussionen, da sich Menschen auf etwas Greifbares beziehen und nicht über eine abstrakte Idee debattieren.
Doch das ist erst der Startpunkt, nicht das Ziel.
Menschen müssen weiterhin Kunden verstehen, Geschäftsstrategie und -ziele festlegen, Abwägungen treffen, die Roadmap sequenzieren und entscheiden, was gebaut wird und in welchem Umfang. KI kann diese Arbeit unterstützen, aber das menschliche Produkturteil bleibt für Priorisierung, Strategie, Kundeneinfühlungsvermögen und die Verantwortung für finale Entscheidungen unverzichtbar.
Ich glaube nach wie vor fest an den Wert großartiger Produktgestaltung, exzellenter Technik und von Teams, die den Gesamtzusammenhang dessen verstehen, was sie bauen. KI ersetzt das nicht. Aber KI hat verändert, wie schnell ich etwas Greifbares erstellen kann. Dadurch bleibt mir mehr Energie, um zu bewerten, zu verfeinern und zu entscheiden, was sich weiterzuverfolgen lohnt. Und das ist immens.
Wie KI funktionsübergreifende Produktplanung verbessert
KI bietet Produktverantwortlichen zudem die Chance, die funktionsübergreifende Produktplanung neu zu überdenken.
Zu oft planen Teams in Silos. Produkt und Design gestalten ein Erlebnis, bevor technische Einschränkungen bedacht werden. Produkt und Entwicklung machen Fortschritte, bevor das Designsystem oder Auswirkungen auf die Nutzererfahrung berücksichtigt werden. Oder Teams planen ein Feature, ohne an Marketingbedürfnisse, operative Abläufe, Auswirkungen auf den Kundendienst oder die spätere Unterstützung des Features zu denken.
KI schafft die Möglichkeit, diese Faktoren früher im Prozess zu integrieren. Sie kann Feedback und Beschränkungen aus Produkt, Design, Technik, Marketing, Betrieb, Kundendienst, Daten und weiteren Bereichen zusammenfassen und dem Team so eine ganzheitliche Sicht darauf geben, was sie bauen und warum.
KI schafft die Möglichkeit, diese [Kunden-]Signale früher im Prozess zu integrieren
Mit der Zeit kann KI diesen Kontext außerdem erhalten und wiederverwenden. Sie versteht, wie Teams zusammenarbeiten, wo Abhängigkeiten bestehen, welche Beschränkungen üblicherweise relevant sind und was in der Vergangenheit zu Problemen geführt hat. Dieses Wissen kann sie in zukünftige Planungen einfließen lassen. So vermeiden Teams wiederholte Fehler und treffen frühzeitig bessere Entscheidungen.
Warum der größte Vorteil von KI im Produktmanagement auch ein Risiko ist
Der größte Vorteil von KI: Teams gelangen schneller an die Startlinie.
Das kann bedeuten, komplexe Daten zu verstehen, eine große Menge qualitatives Kundenfeedback zu bündeln, Stimmungen tiefergehend zu analysieren oder Produktanforderungen besser vorzubereiten.
So nützlich das ist, bringt es gleichzeitig ein echtes Risiko. Produktmanagerinnen und -manager müssen weiterhin Disziplin und Urteilsvermögen aufrechterhalten.
Produktanforderungen sind ein gutes Beispiel. KI kann sehr hilfreich sein, um einen ersten Entwurf zu erstellen oder die Struktur durchzudenken – jedoch ist es gefährlich, sich zu sehr darauf zu verlassen. KI liegt selten in allem richtig und übersieht oft wichtige Spezialfälle, wirtschaftlichen Kontext, Kundennuancen und technische Rahmenbedingungen, die für Anforderungen entscheidend sind.
Das Positive: Geschwindigkeit und Schwung. Das Negative ist, wenn Teams KI-generierte Anforderungen mit einer fertigen Produktlösung verwechseln – sofern sie nicht achtsam sind.
KI ist noch nicht in der Lage, Feedback in Richtung zu verwandeln
Ich hatte bereits erwähnt, dass es ein Wendepunkt war, Kundenfeedback mittels KI zusammenzufassen. Doch genau darin, aus diesem Feedback Produktstrategien abzuleiten, hat KI bislang nicht abgeliefert.
KI ist sehr hilfreich beim Bündeln. Sie kann riesige Mengen an Kundenfeedback analysieren, wiederkehrende Themen erkennen, Stimmungen zusammenfassen und Muster sichtbar machen. Dennoch ist bei der Richtungsvorgabe weiterhin Vorsicht geboten.
Fehlt die notwendige Disziplin, kann KI ein kleines Signal stärker erscheinen lassen, als es tatsächlich ist. Ich habe erlebt, wie KI auf einen Cluster von Kundenfeedback überreagiert und eine Richtungsänderung im Produkt vorschlägt, die durch den größeren Zusammenhang nicht gedeckt ist.
Fehlt die notwendige Disziplin, kann KI ein kleines Signal stärker erscheinen lassen, als es tatsächlich ist. Ich habe erlebt, wie KI auf einen Cluster von Kundenfeedback überreagiert und eine Richtungsänderung im Produkt vorschlägt, die durch den größeren Zusammenhang nicht gedeckt ist.
Deshalb ist menschliches Urteilsvermögen so wichtig. Kundenfeedback ist unglaublich wertvoll, aber nicht jedes Feedback ist gleich bedeutsam. Man muss weiterhin verstehen, von wem Feedback stammt, wie repräsentativ es ist, wie es zur Gesamtstrategie passt und welche Kompromisse damit verbunden sind.
Behandeln Sie KI als weiteres wertvolles Signal, nicht als Entscheidungsinstanz.
Ein praxisnaher Workflow zur Synthese von Feedback
Hier ist ein KI-Workflow, den ich bei einem Nebenprojekt verwende.
Er beginnt damit, rohes Kundenfeedback, Produktnutzungsdaten und Analyse-Dashboards zusammenzubringen. Die KI fasst diese Informationen dann zu klaren Themen, Kundenschmerzpunkten und Produktchancen zusammen.
Zum Beispiel erkennt KI häufige Themen im Kundenfeedback, erfasst die Stimmungslage und verknüpft diese Themen mit wichtigen Datenpunkten. Dadurch wird deutlich, wo Kundenverhalten und Produktleistung auf dasselbe Problem hinweisen könnten. Dafür verwenden wir ChatGPT und Claude.
Ich konzentriere mich dann auf die zwei oder drei wichtigsten Produkt-Herausforderungen oder -Chancen und wende mein Urteilsvermögen an. Ich prüfe, ob die Themen aussagekräftig sind, ob die Daten das Feedback stützen, ob die Chance zur Produktstrategie passt und ob es sich lohnt, sie zu testen.
Dieser Workflow führt in der Regel zu einer klaren Produkthypothese, einer präzisen Problemstellung oder zu Lösungsideen, die in einfache Prototypen, Anforderungen oder Experimente überführt werden können.
Warum KI-gestützte Produkte und Funktionen schnelles Feedback benötigen
Bei KI-basierten Erfahrungen ist es wichtig, so früh wie möglich vor echte Nutzer zu treten. Nutzerfeedback ist immer wichtig, aber bei KI ist es noch entscheidender, weil man oft Nutzerreaktionen, Spezialfälle oder unerwartete Anwendungsfälle in der Planung nicht vorhersehen kann.
Der größte Fehler, den man vermeiden sollte, ist, zu lange im stillen Kämmerlein zu entwickeln. Stattdessen sollte man KI-Funktionen so früh wie möglich vor Nutzer bringen – auch wenn es sich nur um Prototypen oder Konzepte handelt. Beobachten Sie, wie diese Nutzer die Erfahrung interpretieren und mit ihr interagieren.
Der größte Fehler ist, zu lange im stillen Kämmerlein zu entwickeln.
Oft lernt man dabei etwas, das einen riesigen Unterschied macht und zu einem ausgereifteren Endprodukt oder Feature führt.
Warum Produktverantwortliche mit KI auch privat experimentieren sollten
Mein Rat ist: Versetzen Sie sich in die Produktrolle, bleiben Sie neugierig und probieren Sie KI praktisch aus.
Die einzige Möglichkeit zu verstehen, wozu KI fähig ist, wo sie Schwächen hat und wie sie Ihrer Organisation helfen könnte, ist, sie selbst zu benutzen.
Ich meine damit nicht nur, sie beruflich einzusetzen. Ich empfehle, KI auch für persönliche Dinge zu nutzen. Erstellen Sie Agenten, testen Sie Workflows, und lassen Sie KI für Planung, Recherche, Prototypenbau und Problemlösung arbeiten. Manchmal erschließt ein persönlicher Test einen neuen Anwendungsfall oder eine Produktchance auch im Beruflichen.
Produktverantwortliche sollten auch ihre Teams und Organisationen ermutigen, keine Angst davor zu haben. Sie sollten ein Umfeld schaffen, in dem Menschen offen mit KI experimentieren, herausfinden, was funktioniert, ehrlich benennen, was nicht geht, und diese Erfahrungen regelmäßig miteinander teilen.
Gleichzeitig sollte KI aber auch nur ein Werkzeug im Werkzeugkasten sein – nicht der Treiber für das Produkt. Produktverantwortliche müssen immer noch das Steuer in der Hand halten.
KI ist da, und es ist unklug, sie zu ignorieren. Verstehen Sie, was sie kann, was nicht – und was vielleicht zukünftig möglich wird, damit sich Ihre Produktdenke weiterentwickeln kann.
Bleiben Sie dran
Sie können den Arbeiten von Joshua Karp auf LinkedIn folgen.
Weitere Experteninterviews folgen im The CPO Club!
