Data & AI Product Manager

Die Rekrutierung eines/einer Data & AI Product Manager zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.

Der Data & AI Product Manager berichtet an den Head of Data & AI Product und ist für das operative Management eines oder mehrerer Data- & AI-Produkte über ihren gesamten Lebenszyklus verantwortlich. Die Person arbeitet agil und führt die Product Owner, die als Schnittstelle zwischen den Fachbereichen und den Technikteams (Data Scientists, Data Engineers, MLOps Engineers) fungieren. Die Rolle besteht darin, die Produktvision zu definieren, Funktionen nach den Anforderungen der Fachbereiche und dem Business-Wert zu priorisieren und die Akzeptanz und den Erfolg der Produkte sicherzustellen.

Hauptaufgaben

a. Definition der Produktvision und der Produkt-Roadmap

Verständnis der fachlichen Anforderungen:

  • Die Bedürfnisse der Endnutzer und der Stakeholder in den Fachbereichen identifizieren und analysieren, um die funktionalen Anforderungen an die Data- & AI-Produkte zu definieren.

  • Mit den Fachbereichen zusammenarbeiten, um Funktionen nach ihrem Business-Impact zu priorisieren.

Definition der Produkt-Roadmap:

  • Eine detaillierte Produkt-Roadmap erarbeiten und pflegen, die auf die vom Head of Data & AI Product definierte Gesamtstrategie abgestimmt ist.

  • Die zentralen Ziele (OKRs) und Erfolgskennzahlen für jedes Produkt gemeinsam mit den Product Ownern definieren.

b. Management des Lebenszyklus der Data- & AI-Produkte

Führung der Product Owner:

  • Die Product Owner anleiten, die als Schnittstelle zwischen den fachlichen Anforderungen und den Technikteams (Data Scientists, Data Engineers, MLOps Engineers) fungieren.

  • Sicherstellen, dass User Stories und funktionale Spezifikationen klar definiert und priorisiert sind.

Agile Begleitung der Entwicklung:

  • An den agilen Ritualen (Sprints, Reviews, Retrospektiven) teilnehmen, um sicherzustellen, dass die Entwicklung der Roadmap folgt und die Fristen einhält.

  • Prototypen und Beta-Versionen gemeinsam mit den Product Ownern und den Endnutzern validieren.

c. Launch und Akzeptanz der Produkte

Planung des Launches:

  • Sich mit den Marketing-, Vertriebs- und Technikteams abstimmen, um den Launch der Produkte zu planen.

  • Eine Rollout-Strategie (Pilot, flächendeckende Einführung) und einen Kommunikationsplan definieren, um die Akzeptanz zu maximieren.

Schulung und Begleitung:

  • Schulungen organisieren und Materialien (Dokumentation, Tutorials) erstellen, um die Akzeptanz bei den Endnutzern zu erleichtern.

  • Nutzerfeedback einholen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren und die Produkte entsprechend anzupassen, gemeinsam mit den Product Ownern.

d. Messung von Impact und ROI

Definition der KPIs:

  • Leistungskennzahlen (KPIs) festlegen, um Akzeptanz, Nutzung und Business-Impact der Produkte zu messen (z. B. Nutzungsquote, Nutzerzufriedenheit, Produktivitätsgewinn).

  • Nutzungsdaten analysieren, um die Wirksamkeit der Produkte zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Bewertung des ROI:

  • Den Return on Investment (ROI) der Produkte berechnen und den Stakeholdern (Geschäftsleitung, Fachbereiche) präsentieren.

  • Strategische Anpassungen vorschlagen, um den Geschäftswert der Produkte zu optimieren, gemeinsam mit dem Head of Data & AI Product.

e. Zusammenarbeit mit den Fachbereichen und den Product Ownern

Schnittstelle zu den Fachbereichen:

  • Die zentrale Ansprechperson für die Fachbereiche sein, deren Anforderungen aufnehmen und sicherstellen, dass die Produkte sie erfüllen.

  • Workshops und Nutzer-Reviews organisieren, um Funktionen zu validieren und Feedback einzuholen.

Koordination mit den Product Ownern:

  • Eng mit den Product Ownern zusammenarbeiten, um fachliche Anforderungen in technische Anforderungen zu übersetzen und deren korrekte Umsetzung durch die Technikteams sicherzustellen.

  • Sicherstellen, dass Prioritäten und Ziele den Technikteams über die Product Owner klar vermittelt werden.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Launch eines Produkts für personalisierte Empfehlungen:
    Führung von 2 Product Ownern und Zusammenarbeit mit einem Team aus 3 Data Scientists und 2 Data Engineers, um ein KI-basiertes Empfehlungssystem zu entwickeln und einzuführen, das die Verkäufe innerhalb von 3 Monaten um 10 % steigerte.
    Organisation von Schulungen für die Vertriebsteams, die eine Akzeptanz des Produkts von 85 % sicherstellten.

  • Verbesserung eines BI-Dashboards:
    Neudefinition der funktionalen Anforderungen gemeinsam mit den Endnutzern und den Product Ownern, wodurch die Nutzungsquote des Dashboards um 25 % stieg.
    Definition von KPIs zur Verfolgung von Akzeptanz und Business-Impact, mit monatlichen Reviews zur Anpassung der Funktionen.

  • Einführung eines Modells für vorausschauende Wartung:
    Koordination mit den Product Ownern und den Technikteams zur Integration eines Modells für vorausschauende Wartung in eine Industriesoftware, wodurch die Stillstandszeiten um 20 % sanken.
    Messung des ROI des Produkts, der einen Gewinn von 300.000 € bei den Betriebskosten innerhalb eines Jahres belegte.