Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Themen in Wirtschaft und Technologie entwickelt. Ihre Einsatzmöglichkeiten reichen von der Automatisierung einfacher Prozesse bis hin zur Unterstützung bei komplexen strategischen Entscheidungen. Auch im Produktportfolio-Management zeigt sich, wie KI die Spielregeln verändert. Generative KI (GenAI) eröffnet Unternehmen völlig neue Wege, Daten zu analysieren, schneller Antworten zu finden und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Besonders in einem Bereich, der so datenintensiv und strategisch entscheidend ist wie das Produktportfolio-Management, entfaltet KI enormes Potenzial. Sie spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht es, auch komplexe Fragestellungen durch einfaches Prompten zu beantworten und bei aufwändigen Analysen zu unterstützen.
In diesem Artikel möchten wir Anreize aufzeigen, wie GenAI Unternehmen im Management von Produktportfolios unterstützen kann. Dabei geht es nicht nur um die Technologie an sich, sondern auch um das Zusammenspiel vieler Komponenten. Denn: Es ist nicht die eine künstliche Intelligenz, die sämtliche Herausforderungen löst, sondern die intelligente Integration verschiedener KI-Assistenten und Strategien in bestehende Prozesse, die langfristig den Unterschied macht.
Das Produktportfolio eines Unternehmens umfasst alle Produkte und deren strategische Ausrichtung, um Umsatz, Kosten und Marktanforderungen in Einklang mit den Unternehmenszielen zu bringen. Die Komplexität im Portfoliomanagement hat jedoch stark zugenommen.
Die Verwaltung eines umfangreichen Portfolios ist heute herausfordernder, da Unternehmen häufig viele Produktvarianten anbieten müssen, um unterschiedliche Kundenbedürfnisse zu bedienen. Diese Vielfalt führt zu hohen Komplexitätskosten, wie zusätzlichen Produktions- und Logistikaufwänden, die die Effizienz beeinträchtigen. Dazu kommt die Notwendigkeit, schnell auf sich ändernde Marktanforderungen zu reagieren, was weitere Anpassungen und Ressourcen erfordert.
Ein häufiges Problem, das dabei eine Rolle spielt, ist, dass Unternehmen zwar mehr Umsatz erzielen, ihre EBIT jedoch sinkt, weil die Verwaltungskosten die zusätzlichen Einnahmen auffressen. Hohe Produktkomplexität führt also oft zu einer Belastung der Rentabilität, was eine Reduzierung der Komplexität notwendig macht, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Die Herausforderung liegt darin, die richtige Balance zu finden, um die Marktanforderungen zu erfüllen, ohne dass die Komplexität die wirtschaftliche Leistung gefährdet - und das ist nicht einfach, da viele Perspektiven des Unternehmens in die Entscheidung einfließen müssen.
Angesichts der wachsenden Komplexität kann GenAI einen vielversprechenden Beitrag leisten, um Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Einer der Hauptvorteile von KI liegt in ihrer Fähigkeit, multidimensionale Perspektiven zu analysieren. Sie kann Daten aus unterschiedlichen Quellen (beispielsweise ERP, CRM, PIM, CPQ) gleichzeitig verarbeiten und dabei Muster sowie Abhängigkeiten erkennen, die für das menschliche Auge oft unsichtbar bleiben.
Zudem ermöglicht KI eine automatisierte Verarbeitung großer Datenmengen. Das beschleunigt nicht nur die Portfolio-Analyse, sondern deckt auch verborgene Chancen und Risiken auf. Die Fähigkeit, in Echtzeit datenbasierte Erkenntnisse zu liefern, ist ein entscheidender Vorteil in einer Geschäftswelt, die schnelle Entscheidungen fordert.
KI kann dabei als sehr guter Assistent dienen, der menschliche Entscheidungen unterstützt. Die Empfehlungen einer KI im Produktportfolio-Management können geschäftsentscheidend sein und wertvolle Einsichten bieten. Dennoch sollte die finale Entscheidung immer vom Menschen getroffen werden, da strategisches Denken, Erfahrung und die Ausrichtung an den Unternehmenszielen unverzichtbar sind.
Um jedoch das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, müssen die notwendigen IT-Infrastrukturen geschaffen werden. Gute Datenqualität und die richtige technische Basis sind entscheidend, damit GenAI mit präzisen und nützlichen Empfehlungen glänzen kann.
Trotz ihrer Leistungsfähigkeit ist KI keine alleinige Lösung für die Herausforderungen im Produktportfolio-Management. Es ist die Kombination aus KI, fundierter Strategie, abgestimmten Prozessen und ein sauberes Datenmanagement, die den Unterschied macht.
Produktportfoliomanagement erfordert komplexe Abwägungen, bei denen strategisches Denken, analytisches Vorgehen und Erfahrung entscheidend sind. GenAI kann zwar Daten auswerten und Vorschläge machen, doch die finale Entscheidung muss immer im Kontext der Unternehmensziele getroffen werden. Hinzu kommt, dass jedes Unternehmen einzigartige Anforderungen und Datenstrukturen hat.
Daher liegt der Erfolg im Zusammenspiel vieler Faktoren. KI muss sinnvoll in bestehende Prozesse - von der Datenbeschaffung über die Analyse bis zur Entscheidung - integriert werden. Sie kann zahlreiche kleine Aufgaben automatisieren und so die Arbeitslast reduzieren. Doch ohne abgestimmte Workflows und Vertrauen in die Daten bleibt ihr Potenzial begrenzt.
Im Portfoliomanagement hat das Produktmanagement eine zentrale Rolle bei dieser Aufgabe. Es muss regelmäßig das Portfolio analysieren und strategisch steuern, um den Marktanforderungen gerecht zu werden und die Rentabilität zu sichern. Hier zeigt sich der hohe Nutzen von generativer KI in verschiedenen Tätigkeiten, die den Arbeitsalltag erleichtern und verbessern:
Insgesamt zeigt sich der praktische Nutzen von KI in mehreren Bereichen. Das Produktmanagement wird so mit einer Reihe von Assistenten ausgestattet, die ihm bei spezifischen Aufgaben helfen - von der Datenanalyse über die Identifikation von Marktchancen bis zur Simulation von Szenarien. Aber nicht nur das Produktmanagement profitiert von KI-gestützten Assistenten; auch seine umliegenden Stakeholder aus Einkauf, Vertrieb, Controlling und Management können auf spezialisierte Assistenten zugreifen, die ihnen bei ihren spezifischen Aufgaben unterstützen.
Besonders an den Schnittstellen zwischen Abteilungen spielt GenAI eine wichtige Rolle. Hier kommen KI-Assistenten zum Einsatz, die als Data Analysts fungieren und dem Produktmanagement relevante Informationen aus dem Einkauf oder Vertrieb bereitstellen - ohne dass direkte Kommunikation oder das Warten auf Abteilungen notwendig ist. Die Analysen werden mittels Prompt von den KI-Assistenten durchgeführt und liefern die benötigten Daten auf Knopfdruck. Eine Voraussetzung für diese Effizienz ist jedoch eine saubere Datenbasis und eine verlinkte Datenstruktur, die es ermöglicht, Informationen aus einer „Single Source of Truth“ abzurufen. Dies spart nicht nur Zeit, sondern auch wertvolle Ressourcen und steigert die Effizienz im gesamten Produktportfolio-Management.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Produktportfolio-Management zeigt sich besonders im Konzept des Product Mining. Dieses Verfahren umfasst das Identifizieren von Optimierungspotenzialen aus produktzentrischen Daten und bringt bereits verschiedene KI-gestützte Assistenten zum Einsatz, um den Prozess zu unterstützen. Eine zentrale Voraussetzung für den Erfolg ist eine gut strukturierte Plattform, die verschiedene Informationssysteme und Datenquellen bündelt. Diese Struktur ist entscheidend, um sicherzustellen, dass relevante Daten effizient verarbeitet und eine hohe Datenqualität gewährleistet wird. Denn nur mit einer soliden Basis können die Assistenten fundierte und sinnvolle Vorschläge liefern.
Die Grundschritte des Product Mining - Discovery, Optimize und Impact - bieten den Rahmen, in dem GenAI eine zentrale Rolle spielt. Sie begleitet den gesamten Prozess, von der Verknüpfung der Daten und der Analyse des Produktportfolios bis hin zu konkreten Optimierungsempfehlungen. Eine besondere Stärke von GenAI liegt in der Fähigkeit, Daten zu interpretieren und Muster zu erkennen, die für Menschen schwer fassbar wären. So können Risiken und Chancen in Echtzeit identifiziert werden. Besonders wertvoll ist KI als Entscheidungshilfe, da es datengetriebene Empfehlungen liefert und verschiedene Szenarien abwägt, um optimale Handlungsoptionen zu präsentieren.
Ein wichtiger Faktor, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, ist ihre Spezialisierung. Während allgemeine KI-Modelle wie ChatGPT eine Vielzahl von Aufgaben abdecken können, sind maßgeschneiderte KI-Lösungen deutlich effektiver für das Produktportfoliomanagement. Hier kommen wir bei MYNR ins Spiel: Wir entwickeln spezialisierte Anwendungen, die genau auf die Bedürfnisse und Anforderungen von Unternehmen zugeschnitten sind. Diese Lösungen integrieren alle notwendigen Komponenten, einschließlich GenAI, um das Produktportfolio-Management effizienter und zielgerichteter zu gestalten.
Die Kombination aus Künstlicher Intelligenz und datenbasiertem Management verändert das Produktportfoliomanagement nachhaltig. KI schafft Transparenz, identifiziert Chancen und Risiken und unterstützt bei datenbasierten, strategischen Entscheidungen. Doch trotz dieser Fortschritte bleibt der Mensch unverzichtbar, um die Empfehlungen der KI sinnvoll zu nutzen. Nur im Zusammenspiel von Mensch und Technologie können Unternehmen den vollen Wert ihres Produktportfolios ausschöpfen. Die rasante Entwicklung der KI macht es notwendig, moderne Softwarelösungen einzuführen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Kosten sowie Risiken zu minimieren.
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