Produktmanagement im Technologiesektor – Tipps zu den Themen Produktmanagement und Innovation. Von Andreas Rudolph
Aktuell findet das Wissenschaftsjahr 2019 für künstliche Intelligenz statt.
Auch auf dem Jobmarkt für Mitarbeiter im Produktmanagement ist erkennbar, daß neue Aufgaben hinzu kommen, die sich aus diesem technologischen Trend ergeben.
Im Unterscheid zu konventioneller Software wird eine KI Anwendung nicht entwickelt, sondern man verwendet Daten, um hiermit definierte Standardalgorithmen zu trainieren. Daher bestimmen hier Daten die verfügbare Funktionalität. Deshalb entstehen neue Anforderungen an das Produktmanagement.
Denken Sie beispielsweise an eine KI Software, die in der Lage ist, Katzen auf Fotos zu erkennen. Um ein solche KI Software zu entwickeln, legt man den Algorithmen oder den neuronalen Netzen viele Katzenfotos vor. Die Algorithmen lernen hieraus, wie Katzen aussehen, und speichern dieses Wissen in sich selbst.
Im produktiven Einsatz werden dem trainierten neuronalen Netz neue Katzenfotos vorgelegt, und dieses vergleicht das neue Foto mit den gespeicherten Erfahrungen, und klassifiziert so das unbekannte Foto.
Das Beispiel zeigt, daß man bei dieser Art von Lösung viel mehr über Daten und statistische Datenanalyse wissen muss, als bei konventioneller Software. Es wird auch klar, daß hierbei ganz neue Rechenverfahren zum Einsatz kommen. Sicher ergeben sich auch Spezialfälle im Hinblick auf das Testen, oder den Rollout solcher Lösungen, um nur einige zu nennen.
Die anliegenden Artikel beschreiben im Detail, welche Teile des eigenen Jobprofils sich ändern, wenn man mit intelligenter Software arbeiten will, was man neu lernen sollte, und wie entsprechende Trainings aussehen.
Wichtige Punkte sind:
KI Verfahren werden nach definierten Vorgehensweisen entwickelt. Diese Verfahren sollte man kennen, und ebenfalls die hierbei eingesetzten Algorithmen. So gehen zum Beispiel in Applikationen der Computer Vision andere Verfahren ein, als in typische Klassifikationsanwendungen.
Die Güte der Algorithmen kann man oft nur mathematisch-statistisch beurteilen. Dabei verändert man einzelne Parameter, um die Güte zu maximieren, und analysiert die entstandenen Resultate. Applikationen entstehen demnach weniger in festgelegten Schritten sondern vielmehr in einem Trial-and-Error Ansatz.
Das Beispiel mit den Katzenfotos zeigt, daß die Güte einer Applikation stark von den Daten abhängt, die in der Trainingsphase benutzt wurden. Es kann sein, daß die Anwendung gut mit ähnlichen Daten arbeitet, aber schlechter wird, wenn unbekannte Daten hinzukommen. Daher ist es sinnvoller einen schrittweisen Go-Live für die Lösung zu verfolgen, als einen Big-Bang-Go-Live, wie er sonst üblich ist, bis die Lösung stabil arbeitet.
Das Original dieses Artikels ist auf →Der Produktmanager erschienen (©Andreas Rudolph).
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Ich arbeite seit vielen Jahren in der Softwareentwicklung für Unternehmensanwendungen bei der SAP SE. Dieser Blog ist privat, und die Meinungen sind meine eigenen. Sie sind hier richtig, wenn sie sich für Praxiserfahrungen im Produktmanagement für Investitionsgüter interessieren.
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