Best of LinkedIn: Digital Products & Services KW 36/ 37

KI verließ den Hype und kam in der angewandten Praxis an: Konkrete Arbeitsabläufe, Werkzeuge und Strategien mit mehreren Modellen prägten die Produkt-Delivery. Product Operations richtete den Blick auf Klarheit, Abstimmung und messbare Ergebnisse, während die Discovery-Praxis auf Belege, auf Tempo mit Substanz und auf engere Zusammenarbeit mit Entwicklung und Design setzte.

Datum

September 3, 2025

Digital Products & Services

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

‍

Unseren Podcast anhören

KI in digitalen Produkten

Praktische Techniken wie Agenten, RAG und Fine-Tuning kamen dort zum Einsatz, wo sie einen klaren Nutzen stiften.
KI-getriebene Entwicklungsabläufe brachten SaaS-Teams Produktivitätsgewinne.
Strategieempfehlungen rückten weg vom Hinzufügen von KI-Funktionen und hin zum Bauen für probabilistische Ergebnisse und den Erfolg bei konkreten Aufgaben.
KI beschleunigte die Forschung in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, während menschliches Urteilsvermögen und Aufsicht unverzichtbar blieben.
Bei den Kompetenzen für AI PMs standen das Management des Lebenszyklus, Experimentieren, Sicherheit im Umgang mit GenAI und LLMs, Datenanalyse und KI-gestützte Kundenerlebnisse im Vordergrund.
Kreative Zusammenarbeit und fortlaufende, am Menschen ausgerichtete Co-Creation zeigten sich als Muster, um Innovation zu beschleunigen.
Teams wurden daran erinnert, Tempo und Substanz auszubalancieren, um die Qualität zu sichern.

‍

Product Operations

Führungskräfte drängten darauf, Unschärfe in Klarheit zu verwandeln, und zwar über bewusste, klar vorgegebene Maßnahmen in Product Ops.
Die Verbindung der Produktstrategie mit OKRs und KPIs wurde als Voraussetzung für die Umsetzung bekräftigt.
Die Abstimmung von Produkt- und Plattform-Roadmaps, gestützt auf ein klares Product Operating Model, blieb unverzichtbar.
Einfache Statussignale wie im Plan, gefährdet oder aus dem Plan wurden Mikrokennzahlen zum Delivery-Fortschritt vorgezogen.
Klar definierte Kennzahlen ermöglichten bessere Entscheidungen und eine teamübergreifende Abstimmung.
Modelle, die übergeordnete Strategien mit konkreten Funktionen verbinden, halfen, die Lücke zwischen Planung und Delivery zu schließen.
Die fehlende Abstimmung unter Stakeholdern blieb ein zentrales Umsetzungsrisiko, das Product Ops sichtbar machen und bearbeiten muss.
In der Produktarbeit wurde zu kaufmännischem Denken ermutigt, um Budgets und strategischen Einfluss zu sichern.
Die Rolle des Producers in der digitalen Delivery wurde geschärft, um Verwirrung und Reibung bei Übergaben zu verringern.

‍

Highlights, Launches und Bewegungen

Alibaba stellte Accio Agent für Produktrecherche und Marktvalidierung vor.
Freeplay brachte eine automatisierte Prompt-Optimierung heraus, die KI-Modelle ohne manuelle Überarbeitung verbessert.
Google DeepMind veröffentlichte URL Context, um Live-Daten aus URLs in Produkte zu holen.
Der Product Benchmark Report von Amplitude lieferte handlungsfähige Erkenntnisse für Produkt und Marketing.
Die Fähigkeit, mehrere LLMs zu nutzen, erwies sich als entscheidend, illustriert durch die Diskussion über den Wechsel von Microsoft von OpenAI zu Anthropic.

‍

Customer Discovery und Produktpraxis

Belegbasierte Discovery galt als Schutz der Investition und fand bei Entwicklungsteams starken Anklang.
Fallarbeiten zeigten, dass disziplinierte Discovery Verschwendung verhinderte und ein Unternehmen am Leben hielt, weil sie das richtige Problem traf.
Beratern wurde nahegelegt, Discovery-Arbeit angemessen zu bepreisen, statt sie zu verschenken.
Zeitmangel blieb die größte Hürde für wirksame Discovery und führte zu leichteren, schnelleren Methoden.
Verhaltensökonomie floss in Gestaltungsentscheidungen ein, um für Nutzer spürbare Ergebnisse zu erzielen.
Druck auf MVPs und halbfertige Arbeit wurden als Antimuster benannt, die es zu vermeiden gilt.
Teams setzten verstärkt auf Zusammenarbeit und einen klaren Sinn, unterstützt von Community-Formaten und offenen Gesprächen.
KI unterstützte Discovery und die Modellierung von Annahmen, während die Verantwortung für Qualität und Ethik beim Menschen blieb.
Empfehlungen zur Produktentwicklung betonten erneut das Gleichgewicht zwischen Tempo und Sorgfalt, damit Ergebnisse Bestand haben.

‍

Newsletter abonnieren

Jede Woche die neuesten Beiträge direkt ins Postfach.