5 Dinge, die tatsächlich funktionieren, um in AI PM einzusteigen: 1. Baue öffentlich und teile deine Lernreise. Verschwende keine Zeit mit teuren Kursen. Die beste Bildung ist kostenlos, du musst nur die Arbeit leisten. Erstelle Demos, kreiere AI-Workflows, mache Videos, die deinen Prozess zeigen. Positioniere dich als jemand mit interessanten Ideen und teile sie öffentlich für Feedback. So testest du auch, ob du groß genug oder interessant genug denkst. Vernetze dich auf AI-Veranstaltungen, aber noch wichtiger ist, dass du dir einen Namen auf sozialen Plattformen machst. Führe Gespräche. Zeige deine Arbeit. 2. LinkedIn ist der Ort, an dem AI PM-Möglichkeiten tatsächlich entstehen, und du musst das Spiel strategisch spielen. Jeder im Bereich AI-Produktmanagement ist auf LinkedIn. Optimiere dein Profil sowohl für das, was du herausgibst, als auch dafür, wie Recruiter dich sehen. Sende täglich 30 Kontaktanfragen an Recruiter, Produktmanager und Führungskräfte. Personalisiere nicht jede einzelne Anfrage, das Volumen schafft zukünftige Möglichkeiten, die sich später offenbaren. Der große Wandel: Kommentare erzeugen derzeit mehr Impressionen als Beiträge. Kommentiere durchdacht und häufig, aber benutze niemals AI für deine Kommentare. Schreibe sie selbst. So erhältst du echte Sichtbarkeit und Aufmerksamkeit von anderen Nutzern. 3. Mache kostenlose Recherchen wie ein echter PM. Besuche die Kundengeschichten-Seiten auf den Websites von Anthropic, OpenAI und Gemini. Studiere, wie Unternehmen AI tatsächlich nutzen, welche Probleme sie lösen, welche Ergebnisse sie erzielen, welche Muster sich abzeichnen. Baue deine eigene Datenbank von AI-Anwendungsfällen auf. Das wird deine Forschungs-Goldmine. Übe dann, Probleme mit Lösungen zu verknüpfen: Frage dich für jeden Anwendungsfall, ob AI wirklich die beste Lösung ist oder ob es etwas Besseres gibt. Das ist traditionelle PM-Arbeit, nur auf AI angewendet. Die beste Bildung kommt nicht aus Kursen, sondern aus dem Studium realer Produkte. 4. Jeder PM-Job wird zu einem AI PM-Job, egal ob der Titel das sagt oder nicht. Suche nach "AI Product Manager" und du wirst nicht viele Ergebnisse finden. Aber schaue dir jede PM-Jobbeschreibung an und du wirst sehen, dass sich die Anforderungen geändert haben: Verständnis von LLMs, Kenntnisse über RAG und Evaluierungen, Erfahrung mit AI-Tools zur Produktivität. Selbst wenn du keine Kern-AI-Produkte entwickelst, benötigst du AI-Fähigkeiten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ingenieure sind mit AI-Tools 10x produktiver. PMs, die diese Produktivität nicht erreichen, werden zurückgelassen. Die Jobtitel haben sich noch nicht angepasst, aber die Anforderungen bereits. 5. Höre auf zu lernen und beginne mit dem Bauen mit dem 4-Winkel-Rahmen. Der größte Fehler, den angehende AI PMs machen, ist, Monate damit zu verbringen, neuronale Netzwerke, Datenwissenschaft, Mathematik und Statistik zu lernen. Bis sie fertig sind, ist ihre Motivation, tatsächlich etwas zu bauen, verschwunden. Bewerte stattdessen jede AI-Produktidee aus vier Perspektiven: Ist es wertvoll (löst es ein echtes Problem)? Ist es benutzbar (können die Leute es tatsächlich nutzen)? Ist es machbar (welche Modelle und technische Infrastruktur benötigst du)? Ist es rentabel (macht es geschäftlich Sinn)? Das war's. Du brauchst keinen Doktortitel in maschinellem Lernen, um diese vier Dinge zu validieren. Du brauchst Neugier, Kundenforschung und die Bereitschaft, etwas zu liefern. Vollständige Unterhaltung hier: