De productvicepresident van Paramount zegt dat de grootste AI-winst in productmanagement voortkomt uit het synthetiseren van feedback

Joshua Karp heeft meer dan 20 jaar ervaring in productleiderschap — hij werkte in de beginjaren zelfs aan producten bij MySpace. Tegenwoordig is hij VP Product bij Paramount, waar hij leiding geeft aan de streamingdienst BET+.

We spraken met Joshua om te ontdekken hoe AI de manier verandert waarop hij productteams aanstuurt. Hij vertelde dat het gebruik van AI bij het synthetiseren van feedback zijn grootste succes is geweest.

Productleiders zullen overdreven reageren op AI

Ik ben een leider op het gebied van consumentenproducten met meer dan 20 jaar ervaring in het ontwikkelen van digitale producten voor streaming-, media-, sociale, handels- en abonnementsbedrijven.

Centraal in mijn carrière heeft een vrij eenvoudige vraag gestaan: Wat zorgt ervoor dat mensen een product proberen, erop terugkomen en het uiteindelijk onderdeel maken van hun routine?

Ik heb gewerkt aan producten in zeer verschillende fasen en op uiteenlopende schaal, van mijn vroege productwerk bij MySpace tijdens een periode van snelle groei onder consumenten, tot productleiderschap bij WWE en het leiden van de productstrategie voor BET+ bij Paramount op het gebied van klantenwerving, betrokkenheid, behoud, monetisatie, personalisatie, experimenten en platformoverstijgende ervaringen.

Dat is een van de redenen waarom ik zo enthousiast ben over dit AI-moment. De technologie is niet perfect en ik denk dat de sector er op bepaalde manieren overdreven op zal reageren, zoals we dat vaak doen bij grote verschuivingen in platforms. Maar het is wel degelijk een verandering en productleiders moeten ermee aan de slag gaan, ervan leren en begrijpen waar het betekenisvolle waarde voor klanten en bedrijven creëert.

Product leiden bij BET+

BET+ is een premium streamingdienst met abonnementen die is gelanceerd in samenwerking met Paramount en Tyler Perry Studios. We hebben de dienst opgebouwd rond een gepassioneerd publiek, een sterk aanbod aan originele programma’s en een groeiende platformoverstijgende streamingervaring.

Ik maakte vanaf de oorspronkelijke lancering deel uit van BET+ en geef inmiddels 4,5 jaar leiding aan het product voor deze organisatie. In die tijd is de dienst uitgebreid naar meer dan een dozijn platforms, waaronder web, mobiel, connected TV en partnerplatforms.

De productorganisatie omvat monetisatie, contentontdekking, videobetrokkenheid, experimenten, personalisatie, naleving, en contentstrategie. Het leveringsmodel is zowel rechtstreeks aan consumenten als via partners gedistribueerd, voor klanten op eigen platforms en partnerplatforms.

Hoe AI PM’s zich laat richten op productbeoordeling

Lange tijd bestond productwerk uit uitgebreide planning vooraf, brainstormsessies en analyses voordat een team op een idee kon reageren. Hoewel dat werk nog steeds waardevol is, denk ik niet langer dat het altijd op die manier moet gebeuren.

AI versnelt de eerdere onderdelen van het productproces — ontdekking, synthese, analyse, prototyping en voorbereiding — zodat teams zich eerder op het echte probleem kunnen richten en sneller naar de juiste oplossing kunnen toewerken.

AI kan productteams bijvoorbeeld helpen om zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevens te analyseren, feedback van klanten te synthetiseren, thema’s te identificeren en vroege hypothesen kritisch te toetsen. Het kan ook helpen om uitgangspunten te genereren voor prototypes, berichtgeving, productconcepten of gesprekken met klanten. Vooral het synthetiseren van feedback is voor mij een enorme verandering geweest.

Dit is waardevol omdat het teams helpt sneller vooruitgang te boeken en het probleem van de lege pagina aan het begin wegneemt. Het zorgt ook voor een boeiender gesprek, omdat mensen reageren op iets tastbaars in plaats van een abstract idee te bespreken.

Maar dit is nog steeds de start, niet de finish.

Mensen moeten klanten nog steeds begrijpen, de bedrijfsstrategie en doelstellingen bepalen, afwegingen maken, de roadmap in de juiste volgorde zetten en beslissen wat de moeite waard is om te bouwen en hoeveel er moet worden gebouwd. AI kan helpen om dat werk te informeren, maar menselijk productinzicht blijft essentieel voor prioritering, strategie, empathie voor klanten en verantwoordelijkheid voor de uiteindelijke beslissingen.

Ik geloof nog steeds sterk in de waarde van geweldig productontwerp, sterke engineering en teams die de volledige context begrijpen van wat ze bouwen. AI vervangt dat niet. Maar AI heeft wel veranderd hoe snel ik iets tastbaars kan creëren. Daardoor kan ik meer energie besteden aan het beoordelen, verfijnen en beslissen wat het waard is om voort te zetten. En dat is enorm.

Notities van Josh

AI kan productteams helpen zowel kwantitatieve als kwalitatieve gegevens te analyseren, klantfeedback te synthetiseren, thema’s te identificeren en vroege hypothesen kritisch te toetsen. Het kan ook helpen bij het genereren van uitgangspunten voor prototypes, berichtgeving, productconcepten of gesprekken met klanten. Vooral het vermogen om feedback te synthetiseren is voor mij een echte doorbraak geweest.

Hoe AI crossfunctionele productplanning verbetert

AI biedt productleiders ook de mogelijkheid om crossfunctionele productplanning opnieuw te bekijken.

Teams plannen maar al te vaak in silo's. Product en ontwerp kunnen een ervaring vormgeven voordat ze rekening houden met technische beperkingen. Product en techniek kunnen vooruitgaan voordat ze de implicaties van ontwerpsystemen of gebruikerservaring in overweging nemen. Of teams plannen een functie zonder rekening te houden met marketingbehoeften, workflows binnen de bedrijfsvoering, de impact op klantenservice of de manier waarop de functie moet worden ondersteund zodra deze live is.

AI biedt de mogelijkheid om deze signalen eerder in het proces te integreren. Het kan helpen feedback en beperkingen van product, ontwerp, techniek, marketing, bedrijfsvoering, klantenservice, data en andere belanghebbenden te synthetiseren, waardoor het team een vollediger beeld krijgt van wat het bouwt en waarom.

AI biedt de mogelijkheid om deze [klant]signalen eerder in het proces te integreren

Na verloop van tijd kan AI die context ook bewaren en opnieuw gebruiken. Naarmate het begrijpt hoe teams samenwerken, waar afhankelijkheden bestaan, welke beperkingen doorgaans belangrijk zijn en waardoor in het verleden wrijving is ontstaan, kan het die kennis opnieuw inbrengen in toekomstige planning. Dit helpt teams herhaalde misstappen te voorkomen en eerder betere beslissingen te nemen.

Hoe het grootste voordeel van AI in productmanagement ook een risico vormt

Het grootste positieve resultaat van AI is dat teams sneller bij de start komen.

Dat kan betekenen dat ingewikkelde gegevens begrijpelijk worden gemaakt, een grote hoeveelheid kwalitatieve klantfeedback wordt gesynthetiseerd, sentiment diepgaander wordt geanalyseerd of productvereisten beter worden voorbereid.

Hoewel dat ongelooflijk nuttig is, brengt het ook een reëel risico met zich mee. Productmanagers moeten discipline en beoordelingsvermogen blijven inzetten.

Productvereisten zijn een goed voorbeeld. AI kan heel nuttig zijn bij het maken van een eerste concept of bij het doordenken van de structuur, maar er te zwaar op leunen is gevaarlijk. AI heeft zelden in zijn eentje alles bij het rechte eind en mist vaak kritieke uitzonderingssituaties, bedrijfscontext, nuances van klanten en technische beperkingen die de vereisten vormgeven.

Het goede resultaat is dus snelheid en momentum. Het slechte resultaat, als je niet voorzichtig bent, is dat teams door AI gegenereerde vereisten kunnen verwarren met een afgerond productantwoord.

AI kan feedback nog niet omzetten in richting

Ik noemde eerder al dat het synthetiseren van klantfeedback met AI een echte doorbraak is geweest. Maar het omzetten van die feedback in een productrichting is een gebied waarop AI nog niet heeft geleverd.

AI is erg behulpzaam bij synthese. Het kan enorme hoeveelheden klantfeedback analyseren, terugkerende thema's identificeren, sentiment samenvatten en patronen zichtbaar maken. Voor richtinggevende adviezen blijft voorzichtigheid echter noodzakelijk.

Zonder discipline kan AI een klein signaal groter laten lijken dan het is. Ik heb gezien dat AI overdreven reageerde op een cluster van klantfeedback en een wijziging van de productrichting voorstelde die niet werd ondersteund door de bredere context.

Daarom is menselijk beoordelingsvermogen belangrijk. Klantfeedback is ongelooflijk waardevol, maar niet alle feedback weegt even zwaar. Je moet nog steeds begrijpen wie de feedback geeft, hoe representatief deze is, in hoeverre deze aansluit bij de bredere strategie en welke afwegingen ermee gepaard gaan.

Beschouw AI als een ander waardevol signaal, niet als een besluitvormer.

Een realistische workflow voor feedbacksynthese

Hier is een AI-workflow die ik gebruik voor een nevenproject.

Deze begint met het samenbrengen van ruwe klantfeedback, gegevens over productgebruik en analysedashboards. AI synthetiseert die informatie vervolgens tot duidelijke thema's, pijnpunten van klanten en kansen voor het product.

AI identificeert bijvoorbeeld veelvoorkomende thema's in klantfeedback, brengt sentiment aan het licht en koppelt die thema's aan belangrijke datapunten. Dit maakt zichtbaar waar klantgedrag en productprestaties mogelijk op hetzelfde probleem wijzen. Hiervoor gebruiken we ChatGPT en Claude.

Vervolgens richt ik me op de twee of drie belangrijkste productuitdagingen of -kansen en pas ik mijn oordeel toe. Ik beoordeel of de thema's betekenisvol zijn, of de gegevens de feedback ondersteunen, of de kans aansluit bij de productstrategie en of deze het testen waard is.

Deze workflow leidt doorgaans tot een duidelijke producthypothese, een scherpe probleemstelling of oplossingsideeën die kunnen worden omgezet in eenvoudige prototypes, vereisten of experimenten.

Waarom producten en functies met AI snel feedback nodig hebben

Bij ervaringen met AI is het belangrijk om zo vroeg mogelijk met gebruikers in contact te komen. Feedback van gebruikers is altijd belangrijk, maar bij AI nog meer, omdat je tijdens de planning vaak niet kunt voorzien hoe gebruikers zullen reageren, welke uitzonderingsgevallen zich voordoen of welke onverwachte gebruikssituaties ontstaan.

De grootste fout die je moet vermijden, is te lang in een vacuüm blijven bouwen. Breng AI-functies in plaats daarvan zo vroeg mogelijk onder de aandacht van gebruikers, zelfs als het nog prototypes of concepten zijn. Kijk hoe die gebruikers de ervaring interpreteren en ermee omgaan.

De grootste fout is te lang in een vacuüm blijven bouwen.

Je leert vaak iets dat een enorm verschil maakt en leidt tot een beter afgewerkt eindproduct of een betere eindfunctie.

Waarom productleiders thuis met AI zouden moeten experimenteren

Mijn advies is om je productpet op te zetten, nieuwsgierig te blijven en praktisch met AI aan de slag te gaan.

De enige manier om te begrijpen waartoe AI in staat is, waar het tekortschiet en hoe het je organisatie kan helpen, is door het te gebruiken.

Ik bedoel niet alleen het professionele gebruik ervan. Ik raad ook aan om AI voor persoonlijke zaken te gebruiken. Maak agents, test workflows en gebruik AI om te plannen, onderzoek te doen, prototypes te maken en problemen te doorgronden. Soms kan iets wat je privé uitprobeert je de ogen openen voor een professionele gebruikssituatie of productkans.

Productleiders moeten hun teams en organisaties ook aanmoedigen om er niet bang voor te zijn. Ze moeten een omgeving creëren waarin mensen openstaan voor experimenten met AI, leren wat werkt, eerlijk zijn over wat niet werkt en die inzichten regelmatig met elkaar delen.

Maar tegelijkertijd moet AI een hulpmiddel in de gereedschapskist zijn. Het mag niet datgene zijn wat het product aanstuurt. Productleiders moeten nog altijd het schip besturen.

AI is er en het is onverstandig om het te negeren. Begrijp wat het kan, wat het niet kan en wat het na verloop van tijd mogelijk kan, zodat je productmindset zich ermee kan ontwikkelen.

Volg mee

Je kunt het werk van Joshua Karp volgen op LinkedIn.

Er komen meer interviews met experts op The CPO Club!