Microsoft CPO Aparna Chennapragada: Prompt ist das neue PRD, KI-Agent gestaltet Produktzukunft neu

Bei einem kürzlichen Treffen mit Lenny's Podcast der Interviews.Microsoft Leiter der Produktabteilung Aparna Chennapragada teilte ihre Erkenntnisse über die aktuelle KI-gesteuerte Produktentwicklung. Sie machte deutlich, dassPrompt ersetzt allmählich das traditionelle Produktanforderungsdokument (PRD) als neuen Ausgangspunkt für die Produktentwicklung, während Natural Language Interaction (NLI) ein neues Paradigma für die Gestaltung der Benutzererfahrung ankündigt.

Ein neuer Start für Produktdesign im Zeitalter der KI: Prompt als PRD

Aparna Chennapragada betont, dass in der heutigen Welt der schnellen KI-Entwicklung die Produktentwicklung aus dem Ruder laufen kann, wenn es an der Validierung von Prototypen und praktischer Übung fehlt. Sie vermittelt ihrem Team oft eine Kernidee: "Prompt It's the new PRD", was bedeutet, dass Teams, die ein neues Projekt oder eine neue Funktion vorantreiben, zusätzlich zur traditionellen Dokumentation interaktive Prototypen und eine Sammlung von Prompts bereitstellen müssen. Dieser Ansatz ermöglicht eine höhere Informationsdichte und deutlich schnellere Feedback-Iterationen in der Produktentwicklung, ganz im Sinne des Demo an Memo-Prinzips.

Sie stellt fest, dass sich die Zeit von der Idee bis zur ersten Demonstration verkürzt, die Zeit von der Demonstration bis zur vollständigen Produkteinführung aber möglicherweise länger wird. Dieses "ungleichmäßige" Tempo bedeutet, dass das Angebot an Ideen und Prototypen dramatisch zugenommen hat, was das Ausgangsniveau der Branche anhebt, aber auch die Messlatte für "Exzellenz" höher legt. Die Produktmanager müssen die vielen Möglichkeiten sichten und bearbeiten, so dass "Geschmack" und "Bearbeitungsfähigkeiten" entscheidend werden, was die Anforderungen an die Produktmanager zweifellos erhöht.

Die drei Grundprinzipien von Agenten: Autonomie, Komplexität und natürliche Interaktion

Über die aktuellen Hotspots der KI Agent(math.) GattungAparna Chennapragada dass trotz der phantasievollen Zukunft, aus der Sicht der tatsächlichen ProduktkonstruktionenAgent Sie ist im Wesentlichen immer noch ein Werkzeug, dessen Grundlagen eher auf probabilistischen stochastischen Modellen als auf traditionellen deterministischen Programmiermodellen beruhen. Sie sieht voraus, dass die Branche von der Ära der "Apps" in die Ära der "Assistenten" übergeht, in der KI ebenso ein Werkzeug wie ein Werkzeug für die Zukunft ist. Copilot Wie immer spielen sie eine wichtige Nebenrolle, wobei der Mensch nach wie vor das Sagen hat.

Da die KI jedoch immer besser wird, können immer mehr Aufgaben an die KI übertragen werden. Agent.Aparna Chennapragada Oberbefehlshaber (Militär) Agent Definiert als "unabhängige Softwareprozesse, die in der Lage sind, Aufgaben selbständig auszuführen", sind sie nicht mehr auf triviale Vorgänge oder Aufgaben beschränkt, die Schritt-für-Schritt-Anweisungen erfordern. Die Benutzer setzen sich einfach Ziele.Agent Sie kann dann eigenständig durchgeführt werden.

Sie fasst die Bedeutung des Aufbaus exzellenter Agent Die drei zentralen Produktgestaltungsprinzipien des

1. AutonomieEs handelt sich um ein Kontinuum, und der Schlüssel ist, dass man in der Lage ist, das Niveau und die Art der Aufgaben an die Mitarbeiter zu delegieren. Agent.
2. Komplexität::Agent Die Fähigkeit, komplexere Aufgaben zu bewältigen, wie z. B. die Erstellung eines Prototyps oder die Verwaltung einer Besprechung, und nicht nur einfache Vorgänge in einem Schritt, wie die Zusammenfassung eines Dokuments oder die Erstellung eines Bildes.
3. Natürliche InteraktionInteraktionen gehen über einen einfachen Text-Chat hinaus und können auch ein Gespräch mit dem Agent Nehmen Sie gemeinsam an Besprechungen teil, diskutieren Sie in Echtzeit oder weisen Sie direkt auf Änderungen hin, um eine flüssigere und multimodale Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer zu ermöglichen.

Ein auf Forschung basierender Arbeitsplatz Agent Anschaulich wird dies am Beispiel des CMS, das Hintergründe und Perspektiven der Teilnehmer analysieren und bei der Entwicklung von Kommunikationsstrategien helfen kann, eine Fähigkeit, die nicht nur Zeit spart, sondern auch blinde Flecken im Denken aufdeckt und neue Erkenntnisse bringt, die dem Nutzer "Superkräfte" verleihen soll. Darüber hinaus.Agent Der asynchrone Charakter, d. h. die Möglichkeit, die Arbeit fortzusetzen, wenn der Benutzer offline ist, ist ebenfalls einer der großen Vorteile.

Natürliche Sprachinteraktion (NLI): Ein neues Paradigma für die Benutzererfahrung

Aparna Chennapragada Die natürlichsprachliche Schnittstelle (Natural Language Interface, NLI) wird als "die neue ultimative Benutzererfahrung (UX)" hoch angesehen. Natürlichsprachliche oder konversationelle Schnittstellen sind flexibler als grafische Benutzeroberflächen (GUIs), die zwar ein sorgfältiges Design erfordern, aber relativ starr sind. Das heißt aber nicht, dass sie nicht gestaltet werden müssen. Dialoge haben ihre eigene "Syntax", "Struktur" und unsichtbare "Schnittstellenelemente".

Sie wies auf mehrere neue Gestaltungsprinzipien und Komponenten hin, die sich in der NLI-Ära herausgebildet haben:

• EingabeaufforderungAn sich ist es eine neue Designkomponente, so wie es früher Dropdown-Menüs oder Navigationsleisten waren.
• PlanWenn der Benutzer die Agent Ein Makro-Ziel, wennAgent Die Erstellung von Aktionsplänen, die vorzugsweise veränderbar sind, stellt eine völlig neue Art der Interaktion dar.
• Arbeit zeigen::Agent Ob und wie sie ihren "Denkprozess" zeigen sollen. Eine mäßige Präsentation kann das Vertrauen der Nutzer stärken, aber zu viel kann zu einer Vernachlässigung führen.CopilotundChatGPT vielleicht DeepSeek und andere Produkte wurden in dieser Hinsicht bereits praktiziert.Aparna Chennapragada Es wird argumentiert, dass die Darstellung des Prozesses in diesem Stadium die Erfahrung verbessert, insbesondere wenn das System langsam reagiert, und den Benutzer über den Fortschritt informiert. Langfristig gibt es in diesem Bereich einen großen Spielraum für die Personalisierung.
• Nachfassende FragenDas System sollte in der Lage sein, relevante Fragen zu antizipieren und proaktiv zu stellen, um den Benutzer zu einem wünschenswerten Ergebnis zu führen, z. B. indem es nach der Erstellung eines Bildes nach Farb- und Stilpräferenzen fragt. Es kommt darauf an, ein Gleichgewicht zu finden und zu viele Folgefragen zu vermeiden, die den Benutzer stören.

Kevin Weil(math.) GattungOpenAI CPO, hat sich auch mit der Frage beschäftigt, inwieweit die Denkprozesse der KI dargestellt werden.DeepSeek Die Entscheidung, alles zu zeigen, wurde von den Nutzern begrüßt, vielleicht weil das derzeitige System immer noch eine Blackbox ist und Transparenz ein Gefühl der Kontrolle vermittelt.

Neue Herausforderungen und Chancen für Produktmanager

Zweifel daran, ob der Aufstieg von KI-Codierungstools zur Abschaffung von Produktmanagern führen wird.Aparna Chennapragada Es ist richtig, dass der Wert von Produktmanagern in Frage gestellt wird, wenn sie sich auf das Prozessmanagement beschränken. In einer Zeit, in der sich Ideen und Prototypen immer weiter verbreiten, sind jedoch "Geschmack" und "redaktionelle Fähigkeiten" entscheidend für das Filtern und Polieren von Produkten, was die Anforderungen an Produktmanager erhöhen wird.

Sie hat beobachtet, dass KI-Tools es beispielsweise Ingenieuren und Designern ermöglicht haben, ihre Produktideen besser zum Ausdruck zu bringen, und dass die Entscheidungsbefugnis von Produktmanagern mehr von der tatsächlichen Kompetenz als von der Berufsbezeichnung abhängt. Sie selbst wendet häufig die Methode "WWXD" (What Would X Do) an, bei der KI eingesetzt wird, um das Verhalten einer bestimmten Person zu simulieren (z. B. einer Person, die Produktmanager ist). Microsoft CEO Satya Nadella) die Sichtweise auf den Vorschlag.

Shopify CEO Tobi Lütke Das Konzept der "instinktiven Nutzung von KI".Aparna Chennapragada Es hat sich herausgestellt, dass es in der Praxis recht schwierig ist. Das Haupthindernis ist die Aktualisierung der inhärenten Wahrnehmungen. Viele Modelle waren vor einem Jahr vielleicht noch nicht in der Lage, bestimmte Aufgaben zu erfüllen, aber heute haben sie sich dramatisch verbessert. Die Produktverantwortlichen müssen frühere "Versuch-und-Irrtum"-Erfahrungen überwinden, die Fähigkeiten der KI neu bewerten und sich trauen, mehr von der KI zu verlangen, um ihr Potenzial auszuschöpfen. Sie schrieb sogar ihre eigene einfache Chrome Das Plugin, das Sie daran erinnert, darüber nachzudenken, ob Sie KI einsetzen können, um die anstehende Aufgabe in einer neuen Registerkarte zu erledigen, dauert nur 10 Minuten und wird mit Hilfe des GitHub Copilot Das fertige Plug-in hilft ihr effektiv, diesen "Instinkt" zu entwickeln.

Von 0 auf 1: Vorsicht vor "Pseudo-Präzision" und Erfassung von Schlüsselübergängen

Während der Erkundungsphase des Produkts von 0 bis 1, derAparna Chennapragada Die Betonung lag auf "Probleme lösen, bevor wir über Skalierung sprechen" und das Chaos in dieser Phase zu akzeptieren. Eine zu frühe Festlegung einer Richtung kann zu einer "lokalen Optimierung" führen. Sie warnte vor der irreführenden Natur von "Metriken", insbesondere wenn die Nutzerbasis klein ist. "Professionell aussehende" Metriken wie die Click-Through-Rate (CTR) und die Bindungsrate können bedeutungslos sein und eine Form von "Pseudo-Akkuratheit" darstellen. "Dies gilt insbesondere, wenn die Nutzerbasis klein ist. An diesem Punkt sind qualitatives Feedback und reales Nutzerverhalten wichtiger. Ein Beispiel: Obwohl der Sprachassistent zunächst als universelles Portal positioniert wird, gibt es nur wenige Kernfunktionen, die wirklich häufig genutzt werden, wie das Einstellen des Timers und das Abspielen von Musik.

Um festzustellen, ob eine Idee von 0 bis 1 durchführbar ist.Aparna Chennapragada Es wird ein Rahmen vorgeschlagen, der besagt, dass erfolgreiche innovative Produkte in der Regel mindestens zwei der folgenden drei zentralen Wendepunkte erfüllen:

1. Ein Sprung nach vorn in der Technologie: wie das Deep Learning für Google Lensoder LLM und Inferenzmodelle für die aktuelle Welle der KI.
2. Änderungen im Nutzerverhaltenz.B. die Beliebtheit der Mobiltelefonspeicherung und die veränderten Fotografiergewohnheiten der Bevölkerung Google Lens Es werden Anwendungsszenarien geschaffen. Die Kamera hat sich von einem Aufnahmewerkzeug zu einer "Tastatur" für die Interaktion mit der realen Welt entwickelt.
3. Änderungen der GeschäftsmodelleZu den neuen Modellen gehören Gebotsmechanismen für Suchanzeigen, Abonnementmodelle für SaaS und mögliche neue Modelle wie Pay-per-Results im Zeitalter der KI.Robinhood Sein Erfolg ist auch auf Geschäftsmodellinnovationen wie "Null-Provision" in Verbindung mit dem Generationswechsel und dem Trend zu mobilen Endgeräten zurückzuführen.

Diese drei Perspektiven spiegeln die häufig gestellte Frage der Anleger wider: "Warum jetzt?" (Warum jetzt?).

Große Unternehmen setzen auf KI: Ermutigung der "First Mover"

durch (eine Lücke) GoogleundRobinhood und anderen Internetunternehmen für Verbraucher zu den heutigen In Microsoft die auf die Bereiche Unternehmen und Produktivität spezialisiert sind.Aparna Chennapragada Machen Sie sich die Einzigartigkeit des Unternehmensszenarios bewusst. Sie müssen nicht nur dafür sorgen, dass die Funktionen funktionieren, sondern auch die Governance und Compliance sicherstellen. Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz haben das extrem hohe Tempo des technologischen Wandels und die relative Langsamkeit menschlicher Verhaltensweisen und des Änderungsmanagements im Unternehmen dazu geführt, dass Jean-Claude Van Damme Split-ähnliche Herausforderung zwischen zwei Umzugswagen.

Ihre Erfahrung dabei ist, dass man "niemals die 'Early Adopters' zurückhalten sollte".Microsoft Intern implementiert Frontier Das Projekt ist so konzipiert, dass Nutzer, die es ausprobieren möchten, vorrangig die Möglichkeit haben, innovative, experimentelle KI-Funktionen zu erleben (z. B. fortschrittliche, auf Forschung basierende Arbeitsplatz Agent), anstatt zu warten, bis das gesamte Unternehmen bereit ist. Ziel des Projekts ist es, "innovative Produkte" und "innovative Arbeitsweisen" zu erforschen und darüber nachzudenken, wie kleine, mit leistungsstarken KI-Tools ausgestattete Teams die Art und Weise, wie der Einzelne "im kommenden Jahr lebt", institutionalisieren können. Institutionalisierung der Art und Weise, wie der Einzelne "für das kommende Jahr lebt".

Copilot Der Graben mit dem Excel Apokalypse

konfrontiert mit Cursor Das rasche Wachstum neuer KI-Codierungstools wie derAparna Chennapragada handeln als GitHub Copilot Die Heavy-User, die denken GitHub Bauen Sie nicht nur ein Produkt oder eine Funktion, sondern ein System.GitHub Als Repository-Plattform für Entwickler integriert sie Autovervollständigung, Chat-Assistent und Agent Modell zur Unterstützung von Entwicklern auf allen Ebenen. Sie glaubt, dass der Aufstieg der Code-Generierung zu völlig neuen Entwicklungsprodukten führen wird, aber die Generierung und der Betrieb von Code in Unternehmensqualität erfordert ein komplettes System, das sie unterstützt, und das ist genau das, was die GitHub wo die Stärken liegen - alle Wege können letztlich zum Ziel führen GitHub.

Excel Auch die Langlebigkeit des Unternehmens bringt Erkenntnisse. Ein Senior Excel Die Produktmitarbeiter hatten ihr gesagt, dassExcel bewiesen, dass auch Nicht-Programmierer Programmierkenntnisse benötigen, und ihnen diese Fähigkeit verliehen. Außerdem.Excel Die Existenz der Weltmeisterschaften zeigt, dass derartige Tools zwar eine hohe Einstiegshürde darstellen, aber wenn man sie einmal beherrscht, eine ausgezeichnete Erfahrung und energieeffizient sind, mit einer großen Funktionalität und Tiefe, die sich aus der Kombination von jahrzehntelangen Investitionen und hochwertigem Nutzerfeedback ergibt.

Persönliches Wachstum und Zukunftsperspektiven: Mensch-Agent-Kooperation

Rückblick auf einzelne Karrieren.Aparna Chennapragada betrachten. Google beaufsichtigen Google Now Die Erfahrungen mit dem Projekt waren ein wichtiger Wendepunkt. Während die ursprünglich vorgesehene suchbasierte Personalisierung nicht erfolgreich war, wurde der Übergang zur proaktiven Vermittlung von Inhalten an den Google Now Sie erkannte, dass sie es liebte, 0-to-1-Produkte zu entwickeln, die "mit den Trends mithalten können". Diese Erfahrung lehrte sie auch, dass "zu früh" gleichbedeutend ist mit "es falsch machen" - es fehlte an technischer Unterstützung wie LLM und Deep Learning, und die Intelligenz konnte nicht mit dem Schnittstellendesign mithalten. Diese Erfahrung hat aber auch die Weichen für später gestellt Google Assistant Heute werden die Grundlagen gelegt Gemini Das Aufkommen von Modellen wie diesem hat diese Vision ermöglicht. Dies stellt eine Form der Kontinuität dar: die "unveränderlichen Elemente" zu identifizieren und sie in die nächste Produktgeneration zu übertragen.

Interessant.Aparna Chennapragada Sie ist auch eine begeisterte Stand-up-Comedian und aktive Performerin und hat festgestellt, dass das Schreiben von Comedy und die Produktentwicklung viele Gemeinsamkeiten haben. Sie stellt fest, dass das Schreiben von Comedy und die Produktentwicklung etwas gemeinsam haben, denn beide streben nach "PMF" (was sie scherzhaft als "Punchline Market Fit" bezeichnet), und die schnelle Iteration und das sofortige Feedback auf Open Mic haben die "Resilienz" des Produktmanagers geschärft, um mit der Kluft zwischen Ideal und Realität fertig zu werden. "Sie erzählte eine Geschichte über KI. Sie erzählte einen Witz über KI: "Die Leute sagen immer, dass diese KI-Chat-Produkte wie 'Frauen' sind, weil man nicht weiß, was sie denken, wie eine Blackbox. Aber eigentlich könnte man sagen, dass sie eher wie 'Männer' sind, weil sie immer halluzinieren und nicht sehr zuverlässig sind und sich Dinge ausdenken, selbst wenn sie die Antwort nicht wissen, und sie sind sich ihrer Sache außerordentlich sicher."

Blick in die Zukunft.Aparna Chennapragada Das Thema von größtem Interesse ist die Beziehung zwischen Menschen und Agent Wie man zusammenarbeitet. Sie stellt sich eine "Menschen- und Agent des ko-kreativen Raums", in dem Menschen und die Agent Gemeinsam wird die Leistung weit über die Fähigkeiten eines Einzelnen oder eines kleinen Teams hinausgehen. Dies kündigt eine völlig neue Produkterfahrung und ein neues Arbeitsmodell an, bei dem Aufgaben delegiert, manuell kalibriert und Informationen zwischen dem Einzelnen und dem Unternehmen übertragen werden. Agent Die Koordinierung der Ströme zwischen ihnen allen birgt ein großes Potenzial für die Erforschung.