KI in der Produktentwicklung

KI ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, wie Menschen zu lernen, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Seit seiner weitreichenden Integration in Kerngeschäftsprozesse seit Beginn der 2010er Jahre haben Produktdesigner und -manager damit experimentiert, wie es am besten in der Produktentwicklung eingesetzt werden kann.

In den letzten zehn Jahren haben KI-gestützte Systeme die Art und Weise, wie Unternehmen Produkte entwickeln, grundlegend verändert. Sie haben Workflows optimiert, sich wiederholende Aufgaben automatisiert und zu einem stärker datengesteuerten Ansatz bei der Produktentwicklung beigetragen. Einige der größten und erfolgreichsten Unternehmen der Welt haben KI in ihre Prozesse integriert, darunter Microsoft, Open AI (ChatGPT) und McKinsey.

Heutzutage unterstützen die fortschrittlichsten KI-Produktentwicklungstools Designer dabei, neue Produktideen zu generieren, die komplexe Algorithmen und generative KI (Gen AI)-Modelle verwenden, und diese schneller zu prototypisieren und zu testen. Dieser Ansatz verkürzt die Gesamtzeit bis zur Markteinführung.

KI verändert den Produktentwicklungsprozess grundlegend und ermöglicht es, schneller als bisher Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen. Es verändert auch die Produktkonzeption, das Prototyping, das Testen und die Bereitstellung. Hier sehen Sie, wie KI in die verschiedenen Prozesse der Produktentwicklung integriert wird.

KI-Tools helfen, die erste Phase der Produktentwicklung zu verbessern, vor allem durch den Einsatz von Systemen der generativen KI. Diese Systeme basieren auf KI, die Originalinhalte wie Text, Bilder und Videos erstellen kann, um Teams bei der Marktforschung zu unterstützen.

Generierte KI-Tools können große Datensätze durchsuchen und so Einblicke in das Nutzerverhalten auf sozialen Medienplattformen wie LinkedIn, X und Facebook beschleunigen. Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) unterstützen Produktmanager dabei, Herausforderungen und Kundenpräferenzen zu identifizieren, die zu neuen Möglichkeiten für die Produktentwicklung führen können.

Zum Beispiel experimentieren einige moderne Unternehmen mit KI-Assistenten, die vollständig in die Produktmanagement-Software integriert sind. Diese fortschrittlichen KI-Tools analysieren Kundenfeedback in Echtzeit und unterstützen Produktmanager dabei, Bereiche für die Entwicklung neuer Produkte schnell zu identifizieren.

Die Ideenfindung oder das Brainstorming stellt die zweite Phase des Produktentwicklungszyklus dar und wurde in den letzten zehn Jahren stark von der KI beeinflusst. Dieser Einfluss war insbesondere in den zwei Jahren seit der Einführung von ChatGPT und anderen Tools der generativen KI deutlich zu erkennen.

Tools der generativen KI können Produktmanagern dabei unterstützen, die Erkenntnisse aus der in der ersten Phase gesammelten Forschung zu nutzen. Die Tools wandeln die Erkenntnisse in Ideen für neue Produkte um, die voraussichtlich marktfähig sind.

In dieser Phase unterstützen KI-gestützte Text- und Bildgeneratoren die Teams bei der Erstellung von KI-generierten Modellen potenzieller neuer Produkte, die von den Stakeholdern geprüft werden können. Obwohl generative KI anfangs als potenzieller Ersatz für Designer angesehen wurde, hat sie in den letzten drei Jahren bewiesen, dass sie eher wie ein Partner agieren kann. Generative KI kann dazu beitragen, die Kreativität zu fördern und zu beschleunigen, indem es Routineaufgaben übernimmt.

Während der Entwurfs- und Prototypenphase unterstützen KI-Tools Produktdesigner dabei, ein Konzept für ein neues Produkt schneller als manuell in einen Prototyp umzusetzen. KI-gestützte CAD-Systeme (Computer-Aided Design) können komplexe Entwürfe schneller und effizienter erstellen als Menschen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aspekte des Design- und Prototyping-Prozesses können sich Ingenieure und Produktdesigner stärker auf kreative und strategische Entscheidungsfindungsaufgaben konzentrieren.

KI-gestützte Simulationswerkzeuge spielen in dieser Phase ebenfalls eine entscheidende Rolle, indem sie Teams dabei unterstützen, vorherzusagen, wie ihre Entwürfe und Prototypen von Kunden genutzt werden. ML-gestützte Simulationen vergleichen jedes Produktdesign gründlich und unterstützen Produktmanager dabei, die voraussichtliche Marktperformance ihrer Designs zu verstehen.

Nach Abschluss der Entwurfsphase automatisieren KI-gestützte Tools Aspekte der Test- und Entwicklungsphase und erstellen Hunderte oder sogar Tausende von Prototypvarianten, die hinsichtlich ihrer Leistung gegeneinander getestet werden.

Nachdem ein Prototyp validiert wurde, spielt generative KI während der Erstellungsphase eine entscheidende Rolle, indem es Prozesse automatisiert, die zuvor manuell durchgeführt wurden, und den Qualitätssicherungsteams (QA) viel Zeit einspart.

Da sich die Testphase dem Ende nähert, nutzen Produktmanager KI, um ihre Entscheidungen zu validieren, wobei sie Metriken wie Leistung, Benutzererfahrung (UX) und Nachhaltigkeit zur Bewertung eines neuen Produkts heranziehen. KI-Technologie wird sogar eingesetzt, um die Markttauglichkeit und Preisgestaltung vor der letzten Phase des Produktentwicklungszyklus, der Markteinführung und Iteration, zu testen.

Während der Einführungs- und Iterationsphase ermöglicht KI die kontinuierliche Verbesserung von Produkten, indem reale Daten gesammelt werden, um Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Fortschrittliche KI-Systeme sind darauf ausgelegt, Kundenerfahrungen und Marktakzeptanzkennzahlen zu überwachen. Sie sind direkt mit einer Produktentwicklungspipeline verknüpft, um Informationen über neue Produkte und neue Produktfunktionen zu liefern.

Auch in dieser Phase spielen ML-Algorithmen eine entscheidende Rolle, indem sie Anomalien in den Daten aufzeigen, sodass Produktmanager potenzielle Probleme schneller erkennen und bedeutende Veränderungen im Benutzerverhalten und in den Markttrends feststellen können.

Durch die Integration von KI in den Produktentwicklungszyklus können Produktmanager und Entwicklungsteams KI-Funktionen nutzen, um Prozesse zu optimieren, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und Innovationen schneller voranzutreiben. Hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Vorteile für Unternehmen, die KI in der Produktentwicklung einsetzen.

Die Vorteile des Einsatzes von KI im Produktentwicklungszyklus haben Unternehmen jeder Größe dazu veranlasst, nach neuen Wegen zu suchen, um sie in ihre Kernprozesse und Strategien zu integrieren. Von Design und Prototyping bis hin zum Durchsuchen von Kunden-Feedback-Daten nach Erkenntnissen - hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Anwendungsfall von KI in der Produktentwicklung.

KI-Tools werden in der Produktdesignphase häufig eingesetzt, um Teams dabei zu helfen, schneller Brainstorming zu betreiben, mit verschiedenen Designs zu experimentieren und Hypothesen zu testen. Generelle KI und maschinelles Lernen waren in den letzten Jahren besonders hilfreich, da sie Teams dabei helfen, Produktvariationen zu testen und sogar neue Designs auf Basis vordefinierter Kennzahlen zu entwickeln.

KI-gestützte prädiktive Analysen haben die Art und Weise verändert, wie Unternehmen an die Entwicklung neuer Produkte herangehen. Dieses Verfahren beinhaltet den Einsatz von KI-Tools, um anhand von Social Media, Feedback und reviews zu analysieren, wie sich ein Produkt voraussichtlich auf dem Markt schlagen wird. KI-gestützte Erkenntnisse können Trends bei den Kundenpräferenzen schneller aufdecken als manuelle Recherchen, wodurch Unternehmen flexibler und anpassungsfähiger agieren können.

Tools der generativen Ki, die Code schreiben und testen können, haben die Art und Weise verändert, wie DevOps-Teams neue Softwareprodukte und -dienste entwickeln und testen. KI-Agenten, die von Microsoft, OpenAI und anderen entwickelt wurden, automatisieren viele Aspekte des Testens und der Bereitstellung. Diese Tools ermöglichen es Ingenieuren, schneller zu iterieren und sich stärker auf kreative Aufgaben zu konzentrieren. Agenten sind KI-Systeme, die eine Aufgabe selbstständig und ohne menschliche Eingaben ausführen können.

KI hat viele Aspekte moderner Lieferketten verbessert und hilft Bestandsmanagern, Angebot und Nachfrage eines Produkts mithilfe fortschrittlicher, KI-gestützter Prognoseinstrumente zu optimieren. KI-Systeme analysieren Echtzeitdaten von Lieferanten und automatisieren die Herstellung und den Versand von Produkten, wenn das Angebot knapp ist.

KI verbessert die Stimmungsanalyse in der Produktentwicklung erheblich. Dabei handelt es sich um den Prozess der Analyse großer Textmengen, um festzustellen, ob diese eine positive oder negative Stimmung ausdrücken.

KI-Tools zur Stimmungsanalyse sammeln umfassend Kundenfeedback von Social Media-Websites und anderen Plattformen und analysieren es nach den von Produktmanagern festgelegten Parametern. ML-Algorithmen helfen sogar dabei, auf der Grundlage des analysierten Feedbacks neue Produktideen oder Funktionen vorzuschlagen.

Die Einführung von KI in die Workflows der Produktentwicklung stellt einen Wandel in der Herangehensweise von Organisationen an diese Disziplin dar. Von der Optimierung der Brainstorming- und Prototyping-Prozesse für Designer bis hin zur Automatisierung zeitaufwändiger Aspekte von DevOps, wie dem Schreiben und Testen von Code, verändert es den gesamten Produktentwicklungszyklus.

Angesichts des kontinuierlichen technologischen Fortschritts dürften drei Bereiche die Innovation vorantreiben:

• Agentenbasierte KI

• Low-Code- und No-Code-Plattformen

• Verantwortungsvolle und ethische KI

Die Integration von KI in die Produktentwicklung tendiert weniger dazu,menschliche Kreativität zu ersetzen, sondern sie zu ermöglichen und zu verbessern. Agentische KI, also KI-Systeme, die nach Art von Menschen denken, Tools verwenden und Probleme lösen, steht dabei im Mittelpunkt.

Das hohe Maß an Raffinesse der agentischen KI macht sie zielorientierter als die generative KI. Sie ist außerdem in der Lage, komplexe Aufgaben wie Recherche und Prozessmanagement zu übernehmen, die den kreativen Prozess informieren und verbessern können.

Low-Code- und No-Code-Softwareplattformen ermöglichen es Personen ohne Computerprogrammierkenntnissen, einfache Anwendungen zu erstellen. Diese Plattformen werden durch KI erheblich verbessert.

Nicht-Programmierer nutzen Low-Code- und No-Code-Plattformen, um immer anspruchsvollere Anwendungen zu geringeren Kosten zu erstellen. Laut einem aktuellen Bericht werden in diesem Jahr 70 % der neuen Unternehmensanwendungen auf Low-Code- und No-Code-Plattformen gebaut, was einem Anstieg von 25 % gegenüber den letzten fünf Jahren entspricht.²

In den Schlagzeilen wimmelt es von Ängsten vor KI, und je mehr die Technologie in die Werkzeuge integriert wird, auf die Unternehmen täglich angewiesen sind, desto mehr scheinen diese Ängste zuzunehmen. Anstatt vor der Technologie davonzulaufen, suchen moderne Unternehmen zunehmend nach Möglichkeiten, sie verantwortungsvoll und ethisch korrekt in ihre Prozesse einzubinden.

Zu den Beispielen aus der Produktentwicklung gehören Designer, die Leitplanken für Fairness und Transparenz in generative KI-Tools einbinden, und Ingenieure, die KI-Frameworks entwickeln, die Verzerrungen in den zugrunde liegenden Algorithmen reduzieren.