Die IBM Chief Analytics Office (CAO)-Gruppe ist verantwortlich für die Zusammenarbeit mit Geschäftseinheiten bei IBM, um KI und fortschrittliche Analysen in Arbeitsabläufe einzubetten und datengestützte Erkenntnisse und Empfehlungen durch maschinelles Lernen zu liefern, die den Wert für Geschäftsbereiche wie Ökosystem, Produktmanagement, Finanzen und mehr steigern. Für ein globales Unternehmen mit über 250.000 Mitarbeitern ist dies keine leichte Aufgabe.
Bei IBM gibt es mehr als 500 Produktmanager, die Softwareproduktentwicklung unterstützen. Insgesamt erhielten sie im vergangenen Jahr über 30.000 neue Ideen und Funktionswünsche von Benutzern. Um diese Anforderungen in die Tat umzusetzen, werden sie kategorisiert, sodass gemeinsame Themen entstehen und Funktionen priorisiert werden können. In der Vergangenheit enthielt das Funktionsanforderungsformular ein optionales „Themen“-Feld, mit dem Benutzer selbst ein Thema für ihre Idee festlegen konnten. Den meisten Ideen fehlte jedoch ein zugewiesenes Thema, so dass die Produktmanager jede Funktionsanforderung manuell prüfen und kategorisieren mussten.
Bei IBM verwendeten verschiedene Produktteams unterschiedliche Ansätze zur Bewertung neuer Ideen und verließen sich auf separate Plattformen, um sie zu priorisieren. Dies führte zu Uneinheitlichkeiten bei Auswahlkriterien und Datenqualität. Produktmanager speicherten Konfigurationen, Datenausgaben und komplexe Dateiformate in einem lokalen Verzeichnis. Dies war nicht nur ressourcenintensiv, sondern verhinderte auch die gemeinsame Nutzung von Dateien zwischen Mitarbeitern und führte häufig zu versehentlichen Duplikaten.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, arbeitete das CAO-Team mit dem Produktmanagement zusammen, um einen neuen Workflow zu testen, eine Lösung zur Priorisierung von Produktverbesserungen. Ziel war es, generative KI zu nutzen, um Funktionsanfragen zu bewerten, Ähnlichkeiten zu identifizieren und die Anfragen entsprechend zu kategorisieren. Das sechsmonatige Pilotprojekt umfasste insgesamt 128 Produktmanager, die sich auf 10 Softwareprodukte konzentrieren.
Yingsi Jian, Chloe Moon und Christopher Yu nutzten IBM® watsonx.ai™, ein Enterprise-Studio der nächsten Generation für AI Builder, um die Lösung zu entwickeln. Watsonx.ai liest die Ideenbeschreibung und ordnet sie durch Prompt Engineering einer Kategorie zu.
Das Modell nutzt die Bewertungsmethode RICE (Reach – Impact – Confidence – Effort), um Ideen zu bewerten und jede Anfrage automatisch einer oder mehreren der acht vordefinierten Kategorien zuzuweisen, die an ISO-Standards (International Organization for Standardization) für die Softwareentwicklung ausgerichtet sind. Es berechnet eine objektive Priorisierungsempfehlung, die Entscheidungslähmung abmildert und potenzielle menschliche Vorurteile minimiert. Darüber hinaus protokolliert es die Priorisierung im Produkt-Roadmap-Tool der Gruppe und bietet einzelnen Teams eine Plattform für die Zusammenarbeit und die Fortschrittsverfolgung in Echtzeit. Und für Produktmanager wird es einfacher, gemeinsame Trends zu erkennen und auf diesen Kategorien basierende Visualisierungen zu erstellen.
Die Ergebnisse des Pilotprojekts waren vielversprechend. Es zeigte sich, dass die neue Lösung dazu beitragen kann, die Produktivität eines Produktmanagers zu steigern, indem sie den Datensuchprozess rationalisiert und Informationen aus Datenquellen bereitstellt und verarbeitet. Dies ermöglicht es Produktmanagern, fundierte und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Außerdem soll es Produktmanagern die Möglichkeit geben, Ja/Nein-Entscheidungen zu beschleunigen, um schneller auf Kunden reagieren zu können und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern. Die Lösung kann auch dazu beitragen, eine einheitliche Sprache innerhalb und zwischen den Produktteams zu etablieren und so eine bessere Kommunikation zu fördern. Die gemeinsame Sprache kann es Führungskräften auch ermöglichen, eine ganzheitliche Sicht auf ihr Portfolio zu erhalten, indem sie denselben Priorisierungsrahmen verwenden.
Um Produkte zu entwickeln, die bei den Kunden Anklang finden, müssen Produktmanager Daten mit ihrem Fachwissen kombinieren, um über Roadmap-Elemente zu entscheiden. Die Lösung erleichtert die Brücke zwischen diesen beiden verschiedenen Quellen.
Für die Zukunft plant die IBM CAO-Gruppe, folgende Ergänzungen zu prüfen:
- Bereitstellung eines Modells, um ähnliche Ideen bei der Eingabe zu identifizieren und zu kategorisieren
- Bereitstellung der Lösung in zusätzlichen Softwareprodukten
- Einführung der Lösungsbewertungsmethodik über neue Ideen hinaus und zu Roadmap-Elementen
- Pilotierung von Benachrichtigungen an Produktmanager über relevante Telemetriedaten
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, März 2024.
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