AI – Chancen im Product Management verstehen und nutzen
AI ermöglicht Unternehmen, reaktionsfähigere, effizientere und kundenorientierte Produkte zu entwickeln. Product Manager eignen sich AI-Kompetenzen an und beginnen, AI-Technologien effektiv zu nutzen, sowohl in Produkten als auch in Management-Prozessen. Beim AIPMX Online Event teilen Frontrunner und Early Adaptors der PM-Szene ihre Strategien, Methoden und Ideen. Separate virtuelle Breakout Sessions bieten Gelegenheit für vertiefende Q&A Sessions.
- AI als Product Value Ad: AI-Fähigkeiten für Wertversprechen und Wettbewerbsvorteile nutzen.
- Entwicklung von AI-gestützten Funktionen für Endbenutzer: Identifizierung und Implementierung der wirkungsvollsten AI-Funktionen wie Empfehlungssysteme, prädiktive Analysen und Sprachverarbeitung.
- Monetarisierung von AI in Produkten: Geschäftsmodelle für AI-gestützte Produkte, einschließlich Abonnementmodelle, AI-basierter Upsell-Möglichkeiten und nutzungsabhängiger Preisgestaltung.
- AI im PLM: Verbesserung der Wartung, Upgrades und End-of-Life-Strategien durch prädiktive Analysen und AI-gestützte Support-Tools.
- AI-verbesserter Kundensupport und Serviceautomatisierung: Implementierung von AI-Chatbots und virtuellen Assistenten zur Verbesserung des Kundenservice und zur Senkung der Betriebskosten.
- Skalierung von AI-Lösungen über Produktportfolios hinweg: Strategien zur Integration von AI in mehrere Produktlinien und zur Sicherstellung der Konsistenz bei AI-gestützten Funktionen.
- Integration von AI in Entwicklungsprozesse: Einbindung von AI in bestehende Produktmanagement-Rahmenwerke und agile Prozesse.
- AI für Kundenfeedback und -einblicke: Nutzung von AI zur Analyse von Kundenfeedback, Sentiment-Analysen und Nutzungsdaten.
- AI-gestützte Datenanalytik und Entscheidungsfindung: AI verbessert Predictive Analytics für fundierte Entscheidungen zu Produktmerkmalen, Benutzerbedürfnissen und Markttrends.
- AI-gestützte Automatisierung und Effizienz: AI automatisiert Datenerhebung, Analyse und Qualitätssicherung, wodurch sich Produktmanager auf strategische Initiativen konzentrieren und die Effizienz steigern können.
- AI-gestützte Personalisierung: AI ermöglicht personalisierte Nutzererfahrungen durch maßgeschneiderte Inhalte und Empfehlungsalgorithmen, was die Zufriedenheit und Treue der Benutzer steigert.
- AI-gestützte interdisziplinäre Zusammenarbeit: AI erleichtert die Zusammenarbeit zwischen R&D, Marketing und Data Science und hilft PMs, Stakeholder besser zu koordinieren.
- Ethische und rechtliche Herausforderungen: PM müssen Datenschutz und algorithmische Voreingenommenheit berücksichtigen und sicherstellen, dass KI-Anwendungen transparent und fair sind, um Nutzervertrauen und Regulatorik zu erfüllen.