Teil 1 · 15 Minuten
Sofort ausprobieren
- 5 Min.Schreib die drei Aufgaben auf, die dich jede Woche am meisten Zeit kosten, mit grober Stundenzahl.
- 3 Min.Gib sie mit dem Prompt in das Sprachmodell, das ihr schon habt.
- 7 Min.Für jede Aufgabe, bei der „Sprachmodell reicht“ herauskommt, sparst du dir die Tool-Suche.
Aufgabe zur Tool-Kategorie
Ich bin Product Manager bei [UNTERNEHMEN, BRANCHE, TEAMGRÖSSE]. Diese Aufgaben kosten mich jede Woche am meisten Zeit: [AUFGABEN MIT STUNDEN]. Beschreibe für jede Aufgabe Eingabe, Verarbeitung und Ergebnis. Sage dann, ob ein allgemeines Sprachmodell reicht oder ob eine dieser Kategorien besser passt: Research-Analyse, Meeting-Assistenz, Prototyping, Automatisierung. Begründe jede Empfehlung in zwei Sätzen und nenne keine Anbieter.
Teil 2 · Vier Schritte
Sauber vorgehen
Für Entscheidungen, die halten. Zu jedem Schritt ein Praxistipp und ein Prompt zum Kopieren.
- Aufgabe beschreibenEingabe, Verarbeitung, Ergebnis
- Kategorie wählenDrei Fragen genügen
- ChecklisteBevor echte Daten fließen
- Vier Wochen testenMit Ausgangswert
Schritt 1: Die Aufgabe beschreiben
Schreib die Aufgabe in drei Teilen auf: Was geht rein, was passiert damit, was soll rauskommen? Das klingt banal und erspart dir die meisten Fehlkäufe.
| Teil | Beispiel: monatliches Feedback-Readout |
|---|---|
| Eingabe | Export aus dem Support-Tool, NPS-Kommentare, Notizen aus dem CRM |
| Verarbeitung | Nötige Spalten übernehmen, Themen clustern, Belege zählen, mit dem Vormonat vergleichen |
| Ergebnis | Eine Seite in Confluence mit Themen, Zitaten und drei Empfehlungen |
| Häufigkeit | Einmal im Monat, eine Person |
Praxistipp: Schreib zusätzlich auf, wie lange die Aufgabe heute dauert. Ohne diese Zahl kannst du in Schritt 4 nicht sagen, ob ein Tool etwas bringt. Wie das Feedback-Beispiel inhaltlich läuft, steht in Kundenfeedback mit KI analysieren.
Schritt 2: Die Kategorie wählen
Drei Fragen bringen dich zur passenden Kategorie:
Die Anbieter in der Tabelle sind Beispiele, damit du weißt, wonach du suchst. Sie sind keine Empfehlung und ändern sich schnell.
| Kategorie | Wofür | Beispiele |
|---|---|---|
| Sprachmodell im Firmen-Workspace | Denken, schreiben, auswerten, vergleichen | ChatGPT Business, Claude Team, Microsoft 365 Copilot, Gemini in Google Workspace |
| Research-Analyse | Interviews und Feedback mit Quellenbezug auswerten und ablegen | Dovetail, Condens |
| Meeting-Assistenz | Gespräche transkribieren und zusammenfassen | Funktionen in Teams und Zoom, tl;dv, Fireflies |
| Prototyping | Aus einer Beschreibung einen klickbaren Prototyp bauen | Figma Make, Lovable, v0 |
| Automatisierung | Wiederkehrende Übergaben zwischen Tools mit KI-Schritten | Make, Zapier, n8n, Power Automate |
Praxistipp: Prüfe zuerst, ob euer vorhandenes Sprachmodell die Aufgabe schon kann. Viele haben inzwischen Dateianalyse, Projekte mit gespeicherten Anweisungen und Anbindungen an Confluence oder SharePoint eingebaut.
Schritt 3: Checkliste, bevor echte Daten fließen
- Datenschutz: Gibt es einen Auftragsverarbeitungsvertrag? Wo stehen die Server? Werden Eingaben zum Training genutzt? Gibt es eine Variante, die lokal oder auf euren eigenen Servern läuft?
- Datensparsamkeit: Welche Daten braucht die Aufgabe wirklich? Alles andere bleibt draußen, auch in einem freigegebenen Tool.
- Zugriff: Anmeldung über euer Firmenkonto, Rollen und Rechte, Löschen von Nutzern beim Austritt.
- Export: Kommst du an deine Daten und Ergebnisse wieder heran, wenn ihr kündigt?
- Integrationen: Passt es zu Jira, Confluence, Notion, Slack oder Teams, also dorthin, wo das Team arbeitet?
- Kosten: Preis pro Nutzer mal Teamgröße mal zwölf. Und was passiert bei der Preiserhöhung im zweiten Jahr?
Praxistipp: Füll die Checkliste aus und schick sie an eure Datenschutz- oder IT-Verantwortlichen, bevor du um einen Test bittest. Mit ausgefüllter Liste geht die Freigabe deutlich schneller.
Schritt 4: Vier Wochen sauber testen
- Woche 1, Ausgangswert: Miss, wie lange die Aufgabe heute dauert und wie gut das Ergebnis ist.
- Woche 2 und 3, echter Einsatz: Zwei bis drei Personen nutzen das Tool für genau diesen einen Ablauf, mit echten Daten, so sparsam wie möglich. Solange das Tool nicht freigegeben ist, nur ohne Namen und Kontaktdaten.
- Woche 4, Auswertung: Gesparte Zeit, Qualität des Ergebnisses und die Frage an die Testenden, ob sie es behalten wollen.
- Entscheidung: Behalten, ausrollen oder kündigen. Und aufschreiben, warum.
Praxistipp: Teste immer mit einem Ablauf aus dem echten Alltag. Eine Spielwiese, auf der jeder ein bisschen ausprobiert, liefert am Ende nur Meinungen.
Für Heads of Product: So wird es Teamstandard
- Ein Basiswerkzeug für alle. Ein freigegebenes Sprachmodell, gemeinsame Prompt-Vorlagen, eine Person, die sie pflegt.
- Spezialtools nur mit Testbericht. Vier Wochen, Ausgangswert, Ergebnis. Dann wird entschieden.
- Einmal im Jahr aufräumen. Was niemand mehr nutzt, wird gekündigt.
Du willst eine KI-Ausstattung für dein Produktteam, die hält? Das baue ich als Interim CPO mit euch auf. Oder wir sprechen 30 Minuten darüber.
Typische Fehler
- Das Tool zuerst kaufen und dann eine Aufgabe suchen. Passiert öfter, als man denkt.
- Den ganzen Export hochladen, weil es bequemer ist. Auch ein freigegebenes Tool bekommt nur die Spalten, die die Aufgabe braucht.
- Kundendaten im privaten Account. Das größte Risiko und gleichzeitig das am leichtesten vermeidbare.
Für eine breite Marktübersicht schau in das deutschsprachige Verzeichnis Clever KI-Tools oder in meine Übersicht der KI-Tools-Verzeichnisse.