KI in der Produktentwicklung: Wie Sie Innovationen beschleunigen können, ohne Ihren Arbeitsablauf zu stören

Die Entwicklung eines Produkts ist keine Kleinigkeit. Es erfordert unzählige Stunden der Planung, Ideenfindung und Zusammenarbeit. Dann kommen der Überarbeitungsprozess, das Testen und die Feedbackschleifen - und das alles, bevor das Produkt überhaupt in die Hände der Benutzer gelangt.

Und genau da beginnt die eigentliche Herausforderung.

Laut Userpilot stellen leistungsstarke Unternehmen fest, dass 65 % der Nutzer, die wichtige Aktionen durchführen, den Wert eines Produkts erkennen. Bei durchschnittlichen Unternehmen erreichen nur 17 % der Nutzer diesen Punkt, was bedeutet, dass sich die meisten Nutzer nie vollständig mit ihrem Produkt beschäftigen. Wenn weniger Menschen Ihr Produkt nutzen, werden sie den Wert nicht erkennen und ihr Abonnement wahrscheinlich nicht verlängern.

Ein großartiges Produkt mit perfekter Marktanpassung zu entwickeln, ist jedermanns Ziel, aber seien wir ehrlich - das Verständnis Ihrer Nutzer, die Auswertung von Daten und die Erstellung von Prototypen kostet eine Menge Zeit.

Das Verstehen potenzieller Nutzer, die Auswertung von Kundendaten und die Entwicklung von Prototypen nehmen mehr Zeit in Anspruch, als der Markt bereit ist, Ihnen zu geben.

Einige Produkte kommen mit wenig Brainstorming auf den Markt, während andere zu spät auf den Markt kommen. Einem Bericht von Undo zufolge kostet die Behebung von Softwarefehlern jährlich satte 61 Milliarden Dollar. Das ist eine BILLION mit einem "B". Das ist der Beweis dafür, dass der Produktentwicklungszyklus des Status Quo nicht ausreicht, aber mit der rasanten Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) glaube ich, dass dies datengesteuerter und - ich wage es zu sagen - "weniger schmerzhaft" wird.

Und so geht's.

KI ist nicht die Lösung selbst

Ja, KI kann nicht alles für Sie tun.

Gif-Quelle: Giphy.com

KI-Tools helfen Ihnen dabei, bessere Funktionen und Produkte schneller zu entwickeln, aber sie können nicht die gesamte Arbeit für Sie übernehmen. Als Produktteam sollten Sie Ihren Produktentwicklungsprozess auf seine KI-Tauglichkeit hin überprüfen. Das bedeutet, dass Sie die vorhandene Infrastruktur, die Verfügbarkeit von Qualitätsdaten und die technischen Funktionen Ihres Teams bewerten müssen.

Durch die Einbeziehung von KI unterscheidet sich der Prozess nicht wesentlich von einem Standardprozess. Die Einhaltung Ihrer Standardverfahren für die Produktentwicklung und das Verständnis der Benutzeranforderungen sind immer noch von größter Bedeutung.

KI als strategischer Partner über den gesamten Lebenszyklus der Produktentwicklung

Taschenrechner haben die Mathematiker nicht ersetzt, und KI wird Ihr Team nicht ersetzen. Betrachten Sie KI als Ihren ultimativen Partner, der die sich wiederholenden Aufgaben übernimmt, riesige Datenmengen verarbeitet und Vorschläge macht, damit Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können: Innovation.

Seit 2018 hat die Zahl der Experimente um 131 % zugenommen, da die Unternehmen feststellen, dass eine systematische, KI-gestützte Produktentwicklung die Meinungen der Vorstandsetage jedes Mal übertrifft. Sehen wir uns an, wie KI jede Phase des Lebenszyklus der Produktentwicklung verändert:

1. Ideenfindung und Problemdefinition

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, Tausende von Kundenfeedbackpunkten zu analysieren. KI identifiziert sofort kritische Erkenntnisse und wiederkehrende Probleme und übersetzt sie direkt in strukturierte Anforderungen, die zu bahnbrechenden Funktionen führen können.

• KI analysiert Markttrends und verarbeitet Kundenfeedback, um neue Bedürfnisse zu erkennen.
• Generieren Sie potenzielle Hypothesen auf der Grundlage definierter Parameter.
• Bewerten Sie Ideen anhand vordefinierter Erfolgskriterien.
• Erstellen Sie umfassende Produktanforderungsdokumente (PRDs) auf der Grundlage der ermittelten Benutzeranforderungen und Geschäftsziele.
• Anwendungsfall: Ein E-Commerce-Unternehmen kann KI einsetzen, um das Internet zu durchsuchen und Kundenrezensionen, soziale Medien und globale Trends sowie interne Informationen wie Support-Tickets zu analysieren. Außerdem lassen sich Funktionsanfragen mit dem höchsten Wirkungspotenzial für verschiedene Benutzersegmente identifizieren.

Bildquelle: Optimizely Opal

2. Design und Prototyping

• Erstellen Sie mehrere Designvarianten aus einem einzigen Konzept.
• Generieren Sie interaktive Bilder und Präsentationen aus einfachen Eingabeaufforderungen.
• Wandeln Sie Produktanforderungsdokumente (PRDs) in Wireframes und funktionale Prototypen um.
• Anwendungsfall: Ein Produktteam kann mit Hilfe von KI-Designtools Wireframes in vollständig interaktive Prototypen umwandeln und so fünf verschiedene Navigationsansätze mit Benutzern in nur zwei Tagen statt in zwei Wochen testen.

Mit Gamma AI können Sie zum Beispiel Präsentationen in Minutenschnelle erstellen.

3. Entwicklung

• KI hilft Ihnen hervorragend beim Schreiben von neuem Code, insbesondere beim Schreiben von Unit-Tests, einer banalen Aufgabe für die meisten Entwickler.
• Erkennen Sie Fehler und schlagen Sie Korrekturen vor, bevor sie die Produktion erreichen. Optimieren Sie Abfragen auf Leistung.
• Anwendungsfall: Ein Software-Entwicklungsteam kann KI-Assistenten einsetzen, um ganze Codeschnipsel zu generieren, sich wiederholende Codierungsmuster automatisch auszufüllen, Probleme zu debuggen, Unit-Tests zu schreiben und Abfragen für die Leistung zu optimieren, so dass sich die Entwickler auf die komplexe Geschäftslogik konzentrieren können.

4. Qualitätssicherung und Experimentieren

• Generieren Sie umfassende Testszenarien auf der Grundlage von Benutzerverhaltensmustern.
• Identifizieren Sie Randfälle, die menschlichen Testern entgehen könnten.
• Priorisieren Sie Probleme auf der Grundlage möglicher geschäftlicher Auswirkungen.
• Anwendungsfall: Ein Fintech-Unternehmen kann mit Hilfe von Funktionen zum Experimentieren mit KI Tausende von Transaktionsszenarien simulieren und so Fehler in der Benutzeroberfläche, Abstürze oder Leistungsprobleme frühzeitig erkennen, die manuell kaum zu entdecken gewesen wären.

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5. Markteinführung

• KI-unterstützte Dokumentation und Erstellung von Inhalten/Assets (Support-Dokumente, 1-Pager, Demos, Blogbeiträge usw.)
• Prognostizieren Sie die anfänglichen Akzeptanzraten und das Engagement der Nutzer und erstellen Sie personalisierte Erlebnisse für verschiedene Nutzersegmente.
• Anwendungsfall: Eine SaaS-Plattform kann KI nutzen, um das Nutzerverhalten während des Onboardings zu analysieren, das Erlebnis automatisch für verschiedene Nutzertypen anzupassen und die Aktivierungsraten ohne manuelle Eingriffe zu verbessern.

Storylane zum Beispiel hilft Ihnen, Demos in 2 Minuten zu erstellen.

Bildquelle: Storylane

6. Kontinuierliche Optimierung

• Analysieren Sie das Nutzerverhalten, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
• Generieren Sie A/B-Testing-Hypothesen auf der Grundlage von Nutzungsmustern.
• Prognostizieren Sie das Abwanderungsrisiko und schlagen Sie Maßnahmen zur Kundenbindung vor.
• Anwendungsfall: Ein Abonnementdienst kann KI nutzen, um subtile Muster in der Benutzeraktivität zu erkennen, die eine potenzielle Abwanderung vorhersagen, Wochen bevor herkömmliche Metriken Warnzeichen zeigen, und so proaktive Bindungskampagnen ermöglichen.

Erste Schritte mit KI ohne Unterbrechung der Arbeitsabläufe

Drei Schritte.

Schritt 1: Identifizieren Sie Aufgaben mit hohem Aufwand und geringem Wert

Der effektivste Weg, um KI in Ihren Produktentwicklungsprozess einzuführen, ist das Targeting der manuellen, sich wiederholenden Aufgaben, die Ihre Zeit in Anspruch nehmen und wenig strategischen Mehrwert bringen.

Produktteams wenden sich zunehmend an KI-Lösungen wie Deep Research von ChatGPT, um:

• Analysieren Sie riesige Datenmengen, um aufkommende Markttrends aufzudecken
• Wettbewerbsinformationen in Minuten statt in Wochen zusammenzustellen
• Erkennen von Stimmungsmustern der Verbraucher in verschiedenen demografischen Gruppen
• Synthese von Branchenberichten, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen

Die Implementierung ist einfach und dennoch leistungsstark:

• Die Teams definieren ihre Forschungsziele klar
• Sie erstellen detaillierte Eingabeaufforderungen mit spezifischen Parametern und Formatanforderungen
• Die KI liefert strukturierte, umfassende Forschungsergebnisse in dem Format, das am nützlichsten ist.
• Product Manager folgen mit gezielten Fragen nach, um Wissenslücken zu schließen

Bildquelle: Open AI Homepage für Tiefenforschung

Schritt 2: Klein anfangen und strategisch skalieren

Beginnen Sie mit einer Phase des Lebenszyklus der Produktentwicklung, anstatt eine komplette KI-Umstellung zu versuchen:

• Beginnen Sie mit KI-gestützter Marktforschung, bevor Sie zum Design übergehen.
• Nutzen Sie KI, um bestehendes Kundenfeedback zu analysieren, bevor Sie es zur Entwicklung neuer Lösungen einsetzen.
• Implementieren Sie KI in interne Prozesse, bevor Sie Anwendungen für Kunden einsetzen.

Mit KI: KI-gestützte Optimierung für Experimente verbessert den gesamten Arbeitsablauf.

Bildquelle: Optimizely

Schritt 3: Verwenden Sie KI, um zu generieren, nicht um zu diktieren

Ziehen Sie klare Grenzen zwischen KI-Unterstützung und menschlicher Entscheidungsfindung:

• KI generiert Optionen; Menschen treffen die endgültigen Entscheidungen
• Alle KI-Ergebnisse werden vor der Implementierung von Menschen überprüft.
• Kritische strategische Entscheidungen bleiben fest in menschlicher Hand
• KI unterstützt das Fachwissen, anstatt es zu ersetzen

Wenn Sie KI mit Experimentieren kombinieren, entsteht ein leistungsfähiger Ansatz für die Produktentwicklung, mit dem Sie fünf zentrale Herausforderungen bewältigen können:

1. Silos aufbrechen: Laut Gartner sind weniger als ein Drittel der Mitarbeiter mit der Zusammenarbeit am Arbeitsplatz zufrieden. KI-gestützte Arbeitsabläufe erfassen die Ideen aller Beteiligten.

2. Maximierung der begrenzten Ressourcen: Unsere Analyse von 127.000 Experimenten zeigt, dass die höchste Effektivität bei 1-10 Tests pro Entwickler und Jahr liegt. KI ermöglicht es nicht-technischen Teammitgliedern, Experimente eigenständig durchzuführen, so dass sich die Ingenieure auf die Kernfunktionen konzentrieren können.

3. Einheitliche Erlebnisse für Kunden: KI verhindert unzusammenhängende Berührungspunkte durch die kanalübergreifende Integration von Daten. Fortschrittliche Algorithmen liefern personalisierte Erlebnisse, ohne dass Hunderte von manuellen Nutzersegmentierungen erforderlich sind.

4. Messung von Geschäftsergebnissen: KI verknüpft die Ergebnisse von Experimenten direkt mit dem Umsatz und dem Lifetime Value und geht damit über oberflächliche Metriken hinaus, um echte Auswirkungen auf das Geschäft zu demonstrieren.

5. Ermöglichung einer vorausschauenden Entwicklung: Der größte Vorteil ist der Wechsel von reaktiver zu vorausschauender Entwicklung, indem Probleme erkannt werden, bevor sie sich auf die Benutzer auswirken, die Ergebnisse neuer Funktionen vorhergesagt werden und neue Bedürfnisse erkannt werden, bevor sie sich ausbreiten.

Die wachsende Rolle von KI-Agenten in der Produktentwicklung

KI-Agenten sind der nächste große Sprung in der Art und Weise, wie Produkte konzipiert, getestet und verfeinert werden.

Shafqat Islam, President und CMO von Optimizely, prognostiziert, dass bis 2030 "die meisten Online-Interaktionen von KI-Agenten gesteuert werden", was die Art und Weise, wie Teams Produkte entwickeln und innovieren, völlig verändern wird.

Stellen Sie sich KI-Agenten als autonome Mitglieder Ihres Produktteams vor:

• Sie führen eigenständig bestimmte Aufgaben der Produktentwicklung aus
• Treffen Sie datengesteuerte Entscheidungen über Produktfunktionen ohne menschliche Engpässe
• Sie lernen kontinuierlich aus Benutzerinteraktionen, um Produktempfehlungen zu verbessern.
• Arbeiten Sie gleichzeitig auf Design-, Test- und Analyseplattformen
• Liefern Sie personalisierte Erlebnisse auf der Grundlage des realen Benutzerverhaltens

Bildquelle: Optimizely

Wenn spezialisierte Agenten über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zusammenarbeiten, wird sich die Wirkung verstärken. Zum Beispiel:

• Insight-Mining-Agent: Durchsuchen Sie das Internet (soziale Medien, Nachrichten, Websites) oder Kundenrezensionen, Support-Tickets, Umfragen oder die Produktnutzung (Heat Mapping oder Session Replay-Daten), um die wichtigsten Kundenprobleme zu erkennen und zu beheben.
• Prototyping Agent: Entwerfen Sie mehrere verschiedene Varianten von Designmustern unter Berücksichtigung von Zugänglichkeitsstandards, Markenrichtlinien und der internen Komponentenbibliothek.
• Agent für QA-Tests: Erstellen und führen Sie automatisch Unit-, Integrations- und Regressionstests durch.
• GTM-Befähigungsagent: Erstellen Sie das gesamte Begleitmaterial, das für die erfolgreiche Einführung einer neuen Funktion erforderlich ist (Support-Dokumente, 1-Pager, Blog-Post, Bild-Screenshots, Demo-Walkthrough usw.)
• Berater für das Experimentieren: Empfehlen Sie neue Ideen für das nächste Experiment, das Sie durchführen möchten.
• Berater für Personalisierung: Identifizieren Sie Möglichkeiten, um Ihren Endbenutzern personalisierte Inhalte zu liefern.

Um Hindernisse zu vermeiden, sollten Sie kritische Produktentscheidungen weiterhin von Menschen beaufsichtigen lassen und sich auf integrierte KI-Lösungen konzentrieren, anstatt auf unzusammenhängende Tools.

Die Zukunft der KI in der Produktentwicklung

Die Zukunft ist nicht KI gegen Menschen. Es geht um KI-gesteuerte Menschen gegen den Rest.

Im Folgenden finden Sie drei praktische Schritte zur Integration von KI in Ihren Produktentwicklungsprozess:

1. Beginnen Sie mit einer einzigen Phase: Targeting auf einen Bereich mit den meisten Reibungsverlusten - Ideenfindung, Tests oder Analyse.
2. Konzentrieren Sie sich auf die Zusammenarbeit: Lassen Sie KI sich wiederholende Aufgaben erledigen, während Menschen strategische Entscheidungen treffen.
3. Messen Sie die Auswirkungen: Verfolgen Sie die Metriken vor und nach der Implementierung, um die Verbesserungen zu quantifizieren.

Der Erfolg von KI in der Produktentwicklung hängt von drei Dingen ab: intelligente Implementierung, Workflow-Integration und menschliche Aufsicht.

Ihr Team sollte weiterhin das Sagen haben, denn KI verbessert die Entscheidungen, aber sie trifft sie nicht für Sie. Produkte sind erfolgreich, wenn sie echte Probleme lösen. KI hilft Ihnen, diese Probleme schnell zu identifizieren und zu validieren, damit Sie Lösungen entwickeln können, die von den Kunden gewünscht werden.

Optimizely Opal arbeitet in jeder Phase der Produktentwicklung mit Ihrem Team zusammen und hilft Ihnen, Produkte schneller als je zuvor zu erstellen, zu testen und zu verbessern. Geben Sie ihm eine klare Richtung vor, und Sie werden den goldenen Mittelweg zwischen KI-Geschwindigkeit und menschlicher Kreativität finden.