ANWENDUNGSFALL
KI Product Manager: Automatisieren Sie Feedback-Synthese, Priorisierung und Roadmaps
Erstellen Sie eine KI, die die Schwerstarbeit des Product Managements übernimmt—Feedback synthetisieren, Anfragen verfolgen und Stakeholder informiert halten—damit Sie sich auf die Strategie konzentrieren können.
Product Manager verbringen 60 % ihrer Zeit damit, Daten zu organisieren: Feedback aus 10 verschiedenen Quellen sammeln, Feature-Anfragen deduplizieren, Stakeholder aktualisieren, die jede Woche dieselben Fragen stellen.
Was wäre, wenn ein KI-Agent all das übernimmt—während Sie sich auf die Entscheidungen konzentrieren, die wirklich zählen?
Die Product-Management-Tool-Stack-Steuer
Hier sehen Sie, was ein typischer PM-Tool-Stack kostet. Die meisten Teams nutzen 3-4 davon:
| Tool | Preis | Jährlich |
|---|---|---|
| Productboard | €74/mo | €4.440 |
| Amplitude | €920/mo | €11.040 |
| Canny | €368/mo | €4.416 |
| Dovetail | €276/mo | €3.312 |
| Typischer Stack | €1.638/mo | €23.208/yr |
Preise Stand Dezember 2025. Die meisten Teams nutzen mehrere Tools.
Sie zahlen 23.000 €/Jahr für Datenbanken mit hübschen Oberflächen. Ein KI-Agent kann die eigentliche Arbeit erledigen.
Was PM-Tools wirklich sind (entmystifiziert)
Entfernen Sie das Branding und was bleibt übrig?
| Die PM-Aufgabe | Was das Tool wirklich macht |
|---|---|
| Feedback sammeln | Speichert Text in einer Datenbank mit Tags |
| Features priorisieren | Tabelle mit Bewertungsspalten |
| Roadmap pflegen | Kanban-Board mit Daten |
| Nutzer verstehen | Event-Logs mit Diagrammen |
| Updates kommunizieren | Blog-Posts mit Versionsnummern |
Ein KI-Agent kann lesen, schreiben, analysieren und kommunizieren. Er braucht keine 4 verschiedenen Tools.
Was ein KI Product Manager wirklich tut
Ein KI Product Manager ist kein Dashboard. Es ist ein persistenter Agent, der aktiv die Arbeit erledigt:
Synthetisiert Feedback von überall
Verfolgt Feature-Anfragen mit Kontext
Schlägt datenbasierte Priorisierung vor
Hält Stakeholder informiert
Erinnert sich an alles
Das Killer-Feature: Ihr eigenes Product-Intelligence-System
Das macht es grundlegend anders als jedes PM-Tool, das Sie je verwendet haben.
/product
/feedback
support-tickets.csv
sales-call-notes.csv
nps-responses.csv
user-interviews.md
/features
feature-requests.csv
prioritization-matrix.csv
shipped-features.csv
/roadmap
current-quarter.md
next-quarter.md
changelog.md
/insights
weekly-synthesis.md
theme-analysis.mdIn Lazarus pflegt Ihr Produkt-Agent seine eigene Wissensbasis. Feedback, Anfragen, Entscheidungen, Kontext—alles in Dateien organisiert, die Sie kontrollieren. Der Agent liest, schreibt und lernt kontinuierlich aus diesem System.
Kein Vendor Lock-in
Wird mit der Zeit stärker
Funktioniert über Tools hinweg
Erledigt tatsächlich die Arbeit
Das ist kein Tool, das Ihnen beim Product Management hilft. Es ist ein Product Manager, der Product Management macht.
Lernen Sie Ihren Produkt-Agenten kennen
So sieht eine typische Product-Management-Agenten-Konfiguration aus:
Agent-Name
Produkt-Agent
Beschreibung
Synthetisiert Kundenfeedback, verfolgt Feature-Anfragen, schlägt Priorisierung vor und hält Stakeholder über den Produktfortschritt informiert.
Agent-ID
product-agent
product@acme.lazarusconnect.com
Fähigkeiten
Geplante Arbeit
Ein Tag im Leben: KI Product Manager in Aktion
So sieht es aus, wenn ein KI-Agent das Product Management übernimmt. Echte Gespräche, echter Mehrwert:
Feedback-Synthese
via Slack - #produktIch habe 847 Feedback-Beiträge der letzten 30 Tage analysiert. Hier sind die wichtigsten Themen:
| Thema | Erwähnungen | Sentiment |
|---|---|---|
| Mobile-App-Performance | 47 | Frustriert |
| Preisverwirrung | 31 | Verwirrt |
| Fehlende Integrationen | 28 | Anfragend |
| Onboarding-Komplexität | 19 | Kämpfend |
Mobile-Performance steigt—3x mehr als letzten Monat. Soll ich die spezifischen Beschwerden herausziehen?
Die Hauptprobleme sind: App-Abstürze auf Android 14 (23 Reports), langsames Laden bei schwacher Verbindung (15 Reports) und Batterieverbrauch (9 Reports).
Ich habe diese in der Feedback-Datenbank markiert. Die Android-Abstürze begannen nach dem Release vom 5. Dezember.
Feature-Anfragen-Suche
via Slack - #produktDark Mode wurde von 47 einzigartigen Kunden angefragt. Hier sind die größten nach ARR:
| Kunde | Plan | ARR | Angefragt |
|---|---|---|---|
| Acme Corp | Enterprise | €92.000 | Oct 2024 |
| Globex | Business | €27.600 | Nov 2024 |
| Initech | Business | €23.000 | Nov 2024 |
| Umbrella | Enterprise | €73.600 | Dec 2024 |
Gesamt-ARR der Anfragenden: 216.000 €. 3 davon befinden sich in aktiven Verlängerungsverhandlungen.
Priorisierungshilfe
Basierend auf Kundennachfrage, ARR-Impact und den Schätzungen Ihres Teams, hier meine RICE-Analyse:
| Feature | Reichweite | Impact | Aufwand | RICE |
|---|---|---|---|---|
| SSO-Unterstützung | 235 | 3 | 2 | 352 |
| Dark Mode | 89 | 2 | 1 | 178 |
| Benutzerdefinierte Workflows | 47 | 3 | 3 | 47 |
Empfehlung: SSO zuerst—es blockiert 3 Enterprise-Deals im Gesamtwert von 165.000 €. Dark Mode hat hohe Nachfrage, aber geringeren Umsatz-Impact.
Changelog-Entwurf
via Slack - #produktHier ist Ihr Changelog-Entwurf:
Neuigkeiten - Dezember 2025
Wir haben 12 Verbesserungen in diesem Sprint basierend auf Ihrem Feedback veröffentlicht:
- SSO-Unterstützung für Enterprise-Pläne (Sie haben gefragt, wir haben geliefert)
- Dashboard 50 % schneller auf Mobile
- Slack-Integration unterstützt jetzt Threads
Ich habe jeden Punkt mit den ursprünglichen Anfragen verknüpft. Soll ich das auf Ihrer Changelog-Seite veröffentlichen?
Schritt für Schritt: Erstellen Sie Ihren KI Product Manager
So richten Sie Ihren eigenen Product-Management-Agenten in etwa 15 Minuten ein:
Schritt 1: Agent erstellen und Anweisungen schreiben
Erstellen Sie einen neuen Agenten in Lazarus und beschreiben Sie, was Sie wollen:
‚Sie sind mein Product-Intelligence-Agent. Synthetisieren Sie alles Kundenfeedback aus /product/feedback/. Verfolgen Sie Feature-Anfragen mit Kundenkontext. Generieren Sie wöchentliche Insights-Reports. Warnen Sie mich bei Trendproblemen. Helfen Sie bei der Priorisierung basierend auf Kunden-Impact.'
Schritt 2: Feedback-Quellen verbinden
Verbinden Sie Intercom, Zendesk, Slack-Kanäle, E-Mail—überall wo Kunden mit Ihnen sprechen. Der Agent wird automatisch extrahieren und synthetisieren.
Schritt 3: Taxonomie definieren
Wie kategorisieren Sie Feedback? Produktbereiche, Kundensegmente, Anfragetypen? Erklären Sie dem Agenten Ihr Framework und er lernt es.
Schritt 4: Geplante Reports einrichten
Richten Sie tägliche Synthese, wöchentliche Insights und Stakeholder-Updates ein. Der Agent liefert proaktiv.
Schritt 5: Fragen stellen
Fragen Sie nach Feedback-Trends, Anfragehistorie, Priorisierungshilfe. Je mehr Sie ihn nutzen, desto intelligenter wird er für Ihr Produkt.
In einer Woche fragen Sie sich, wie Sie Product Management ohne das gemacht haben.
Fortgeschritten: Erstellen Sie ein Product-Intelligence-Team
Für größere Produktorganisationen können Sie spezialisierte Agenten erstellen, die zusammenarbeiten:
| Agent | Rolle | Verwaltete Dateien |
|---|---|---|
| Insights-Agent | Synthetisiert Feedback, erkennt Trends, liefert Insights | /product/feedback/, /product/insights/ |
| Roadmap-Agent | Verfolgt Anfragen, priorisiert Backlog, pflegt Roadmap | /product/features/, /product/roadmap/ |
| Kommunikations-Agent | Entwirft Changelogs, Stakeholder-Updates, Release Notes | /product/changelog/, /product/updates/ |
Wie sie zusammenarbeiten
Insights-Agent verarbeitet neues Feedback und aktualisiert Themenanalyse
Roadmap-Agent liest Insights und aktualisiert Priorisierungswerte
Wenn Features released werden, entwirft Kommunikations-Agent Changelog basierend auf Original-Anfragen
Alle Agenten können Fragen zu ihrem Bereich von jedem im Unternehmen beantworten
Alle Agenten teilen denselben Workspace. Insights informieren Priorisierung. Priorisierung informiert Kommunikation. Keine Silos.
Ihr Produktteam erhält Superkräfte. Die KI verarbeitet die Daten. Menschen treffen die Entscheidungen.
Hören Sie auf, Daten zu organisieren. Beginnen Sie, Produktentscheidungen zu treffen.
Erstellen Sie einen KI Product Manager, der die Arbeit wirklich erledigt—in 15 Minuten.
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