Head of Data & AI Product

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

Der Head of Data & AI Product berichtet direkt an den Chief Data & AI Officer (CDAO) und ist für das Management der Data- & AI-Produkte über ihren gesamten Lebenszyklus verantwortlich.
Die Person führt bereichsübergreifend und in der Matrix die Teams der Product Owner, die Squads (bestehend aus Data Scientists, Data Engineers und MLOps Engineers) sowie die Product Manager, um die effiziente Lieferung (Delivery) der Data- & AI-Produkte, ihre Akzeptanz in den Fachbereichen und die Messung ihres ROI sicherzustellen.

Hauptaufgaben

a. Bereichsübergreifende Steuerung und Führung der Produktteams

Matrixführung und agile Führung:

  • Die Product Owner und die Squads (Data Scientists, Data Engineers, MLOps Engineers) im agilen Modus leiten, um die fristgerechte Lieferung der Data- & AI-Produkte nach den Qualitätsstandards sicherzustellen.

  • Die agilen Rituale (Sprints, Reviews, Retrospektiven) organisieren und sicherstellen, dass die Teams an den Produktzielen ausgerichtet sind.

Führung der Product Manager:

  • Die Product Manager steuern, die als Schnittstelle zu den Fachbereichen Anforderungen aufnehmen, Funktionen priorisieren und die Zufriedenheit der Endnutzer sicherstellen.

b. Definition und Priorisierung der Data- & AI-Produkte

Produktvision und Produkt-Roadmap:

  • Produktvision und Roadmap gemeinsam mit dem Head of Data & AI Strategy und den Fachbereichen definieren.

  • Funktionen und Verbesserungen nach ihrem Business-Impact, ihrer technischen Machbarkeit und dem Nutzerfeedback priorisieren.

Fachliche und technische Spezifikationen:

  • User Stories und technische Spezifikationen gemeinsam mit den Technikteams und den Fachbereichen verfassen.

  • Prototypen und Beta-Versionen validieren, um ihre Übereinstimmung mit den Erwartungen der Fachbereiche sicherzustellen.

c. Einführung und Akzeptanz der Data- & AI-Produkte

Launch und Rollout:

  • Den Launch der Produkte gemeinsam mit den Marketing-, Vertriebs- und Technikteams planen und begleiten.

  • Rollout-Strategien (phasenweise, Pilot, flächendeckend) definieren, um die Akzeptanz zu maximieren und Risiken zu minimieren.

Akzeptanz und Schulung:

  • Schulungs- und Begleitprogramme aufsetzen, um eine erfolgreiche Akzeptanz der Produkte bei den Endnutzern sicherzustellen.

  • Mit den Fachbereichen zusammenarbeiten, um Akzeptanzhürden zu identifizieren und zu beseitigen.

d. Messung von Impact und ROI

KPI-Tracking:

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

  • Nutzungsdaten analysieren, um Verbesserungspotenziale oder neue Use Cases zu identifizieren.

Messung des ROI:

  • Den Return on Investment (ROI) der Data- & AI-Produkte bewerten und die Ergebnisse den Stakeholdern (Geschäftsleitung, Fachbereiche) präsentieren.

  • Strategische Anpassungen vorschlagen, um den Geschäftswert der Produkte zu maximieren.

e. Zusammenarbeit mit den Teams des CDAO und den Fachbereichen

Abstimmung mit dem Head of Data & AI Strategy:

  • Eng mit dem Head of Data & AI Strategy zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Produkt-Roadmap auf die übergreifende Data- & AI-Strategie ausgerichtet ist.

Koordination mit den Technikteams:

  • Mit dem Head of AI Factory zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Produkte nach Best Practices (MLOps, DevOps) entwickelt und industrialisiert werden.

  • Mit dem Head of Data Governance zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Produkte die Governance- und Compliance-Vorgaben einhalten.

Schnittstelle zu den Fachbereichen:

  • Über die Product Manager die zentrale Ansprechperson für die Fachbereiche sein, um Anforderungen aufzunehmen, Lösungen zu validieren und die Zufriedenheit der Nutzer sicherzustellen.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Erfolgreicher Launch eines Produkts für personalisierte Empfehlungen:
    Leitung einer Squad aus 5 Data Scientists und 3 Data Engineers zur Entwicklung und Einführung eines KI-basierten Empfehlungssystems, das die Verkäufe innerhalb von 6 Monaten um 15 % steigerte.
    Aufbau eines Schulungsprogramms für die Vertriebsteams, das eine Akzeptanz des Produkts von 90 % sicherstellte.

  • Einführung einer Plattform für Predictive Analytics:
    Priorisierung und Lieferung einer Plattform, mit der die Fachbereiche Verkaufstrends vorhersagen können und die Prognosefehler um 20 % reduziert.
    Messung des ROI des Produkts, der einen Gewinn von 500.000 € bei den Betriebskosten innerhalb eines Jahres belegte.

  • Verbesserung der Nutzererfahrung eines BI-Dashboards:
    Vollständige Überarbeitung eines bestehenden Dashboards gemeinsam mit den Endnutzern, wodurch die Nutzungsquote um 30 % stieg.
    Einführung von KPIs zur Verfolgung von Akzeptanz und Business-Impact, mit monatlichen Reviews zur Anpassung der Funktionen.

  • Integration eines Modells für vorausschauende Wartung:
    Koordination mit den Technikteams zur Integration eines Modells für vorausschauende Wartung in eine Industriesoftware, wodurch die Stillstandszeiten um 25 % sanken.
    Schulung der Instandhaltungsteams und Messung des Impacts, mit positivem ROI in weniger als 8 Monaten.