Wie erstellen Produktmanager im KI-Zeitalter eine effektive berufliche Laufbahnplanung?

Der Schlüssel zur Berufsplanung im Zeitalter der KI liegt nicht darin, vorherzusagen, welche Stellen verschwinden werden, sondern darin, zu lernen, die Aufgaben einer Stelle zu zerlegen. Dieser Artikel, der auf Berichten des Weltwirtschaftsforums sowie echten Einstellungsfällen von Unternehmen wie JD und Moonshot AI basiert, zeigt die Entwicklungstrends der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine auf und bietet eine praktische Methode von der Aufgabenzerlegung bis zur Fähigkeitsmatrix, die Ihnen hilft, eine nicht überholbare Wettbewerbsfähigkeit zu erlangen.

Viele Menschen fragen sich: Die KI entwickelt sich so schnell – wird der Beruf, den ich jetzt wähle, in einigen Jahren noch existieren?

Diese Frage klingt wichtig, aber es ist schwierig, eine brauchbare Antwort darauf zu erhalten. Niemand kann im Voraus wissen, welche Stellen in zehn Jahren definitiv existieren werden, und kein einziger Bericht kann Ihnen direkt sagen: Was Sie jetzt lernen, wird Sie in der Zukunft definitiv vor Arbeitslosigkeit bewahren.

Das eigentliche Problem, das bei der Berufsplanung gelöst werden muss, ist ein anderes: Wenn sich der Arbeitsinhalt ständig ändert, kann ich dann klar erkennen, was ich gerade tue, wissen, welche Fähigkeiten an Wert verlieren und welche immer wichtiger werden, und mich rechtzeitig anpassen?

Anstatt sich zu fragen, ob man in die KI-Branche einsteigen soll, sollte man zuerst einen Beruf zerlegen und sehen, aus welchen täglichen Aufgaben er genau besteht.

01 Wie verändert sich die Arbeitswelt?

Im Bericht des Weltwirtschaftsforums „Zukunft der Arbeitsplätze 2025“ gibt es eine Abbildung, die zeigt, wer die Aufgaben erledigt.

Abbildung 1 Der Wandel an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine: Automatisierung und Erweiterung 2025-2030

Nach den Umfrageergebnissen in der Abbildung werden derzeit etwa 47 % der Aufgaben von Menschen allein erledigt, etwa 30 % von Menschen in Kombination mit Technik und etwa 22 % von Technik allein. Bis 2030 werden sich die Anteile der ersten beiden Gruppen auf etwa 33 % und 33 % einpendeln, während der Anteil der Aufgaben, die von Technik allein erledigt werden, auf etwa 34 % steigt.

Das Bemerkenswerteste daran ist nicht die genaue Prozentzahl einer einzelnen Zahl, sondern die Einheit des Wandels: Zuerst ändert sich die „Aufgabenverteilung“, nicht dass eine Liste von Berichten plötzlich gestrichen wird.

Bei einer Stelle können einige Aufgaben automatisiert werden, einige durch KI unterstützt werden, und einige Aufgaben erfordern aufgrund der Einbindung von KI in den Arbeitsablauf sogar mehr Menschen, die Urteile fällen, koordinieren und Verantwortung übernehmen. Die Stellenbezeichnung bleibt bestehen, aber ein Teil des Arbeitsinhalts hat sich bereits geändert.

Auch die Studie der Internationalen Arbeitsorganisation zu generativer KI enthält einen ähnlichen Hinweis: Bei etwa einem Viertel der Erwerbstätigen weltweit sind die Berufe in gewissem Maße der Einwirkung von generativer KI ausgesetzt. Die Studie geht jedoch davon aus, dass Arbeitsumwandlungen wahrscheinlicher sind als das vollständige Verschwinden ganzer Berufe.

Abbildung 2 Internationale Arbeitsorganisation: Welche Auswirkungen kann generative KI auf die Beschäftigung haben?

„Ausgesetzt“ bedeutet, dass einige Aufgaben in dieser Arbeit technisch von KI beeinflusst werden können. Ob Unternehmen KI einsetzen, in welchem Umfang und ob die Mitarbeiter zu anderen Aufgaben wechseln können, hängt von Kosten, Abläufen, Infrastruktur und organisatorischen Entscheidungen ab.

Daher besteht der erste Schritt der Berufsplanung darin, sich den Wunschberuf zu zerlegen, anstatt eilig das Etikett „wird von KI ersetzt“ oder „wird nicht von KI ersetzt“ anzubringen.

Es gibt noch ein Streudiagramm zu Berufen:

Abbildung 3 Daten der Internationalen Arbeitsorganisation: Wie wirkt sich generative KI auf verschiedene Berufe aus? Die horizontale Achse zeigt den durchschnittlichen Automatisierungsgrad aller Aufgaben innerhalb eines Berufs, die vertikale Achse den Grad der Unterschiede zwischen diesen Aufgaben

Es erinnert uns daran: In ein und demselben Beruf können völlig unterschiedliche Aufgaben enthalten sein. Einige Aufgaben haben klare Regeln und sind hochgradig wiederholend; einige Aufgaben erfordern Urteile vor Ort, Kommunikation, Koordination oder die Übernahme von Konsequenzen. Wenn man nur auf die Stellenbezeichnung achtet, kommt man leicht zu falschen Schlüssen.

Mit anderen Worten: Bezeichnungen wie „Produktmanager“, „Designer“, „Betriebsmanager“ und „Finanzfachmann“ sind nicht detailliert genug. Die eigentliche Frage sollte lauten:

Welche Probleme löse ich täglich?

Welche Schritte werden wiederholt ausgeführt?

An welchen Stellen muss ich das Geschäft verstehen?

Welche falschen Urteile muss ich am Ende selbst verantworten?

Wenn man die Stellenausschreibungen entlang dieser Fragen durchsieht, erhält man konkretere Erkenntnisse als mit einer „Rangliste zukünftiger Trendberufe“.

02 Sehen wir uns einige echte Fälle an

1. Der KI-Produktmanager von JD Technology konzentriert sich darauf, das Modell in das Geschäft zu integrieren

Die in diesem Screenshot gezeigte Stelle stammt von JD Technology, der Arbeitsbereich umfasst intelligente Kundenservice, intelligente Sprache und intelligente Dialogroboter. Die Verantwortlichkeiten umfassen die Architektur von Lösungen, die Umsetzung von Produktionsprojekten für Technologien wie große Modelle und Agenten, den gesamten Prozess der Produktveröffentlichung, das Datenfeedback nach der Veröffentlichung sowie die Zusammenarbeit mit Betriebs- und Entwicklungsabteilungen zur Förderung der großflächigen Nutzung.

Abbildung 4 Stellenausschreibung für KI-Produktmanager in Peking – JD, Quelle: BOSS Zhipin

Darin wird besonders auf das Geschäftsergebnis sowie Erfahrung in der Lösung von Problemen großer Kundenservicezentren und der Produktarchitektur Wert gelegt.

Aber die Aufgabenkombination dieser Stelle ist klar: Technik ist nur ein Teilbereich, ein anderer Teilbereich ist das Geschäftsszenario, der dritte Teilbereich bezieht sich auf Qualität, Daten und Ergebnisse nach der Veröffentlichung.

Eine Person, die nur Modelle aufrufen kann, wird diese Arbeit möglicherweise nicht gut erledigen. Denn die eigentliche Schwierigkeit besteht nicht darin, das Modell in das Produkt zu integrieren, sondern darin zu beurteilen, welcher Teil des Kundenservice-Prozesses dafür geeignet ist, wie man bei Fehlern für Absicherung sorgt und wie man anhand von Daten erkennt, ob sich das Produkt tatsächlich verbessert hat.

2. KI-Produktmanager in Shenzhen: Die Grundlage bilden nach wie vor die grundlegenden Fähigkeiten im Produktmanagement

Bei der von einem Unternehmen in Shenzhen ausgeschriebenen Stelle für KI-Produktmanager finden sich Stichwörter wie grenzüberschreitender E-Commerce, ERP, C-End-Produkte und KI-Projekte. Die Verantwortlichkeiten beginnen mit Produktplanung, Strukturierung von Geschäftsprozessen, Prototypenentwicklung und Funktionsbeschreibungen und erstrecken sich weiter auf Anforderungsvalidierung, Nutzervalidierung, Förderung und Iteration sowie das gesamte Projektmanagement von der Initiierung bis zur Umsetzung und Veröffentlichung.

Abbildung 5 Stellenausschreibung für KI-Produktmanager in Shenzhen, Quelle: BOSS Zhipin

Diese Arbeit ähnelt eher der eines traditionellen Produktmanagers, nur dass das Produkt bereits in KI-Projekte und das grenzüberschreitende E-Commerce-Geschäft eingebunden ist.

Diese Art von Stelle liefert einen direkten Hinweis für die Berufsplanung: Viele Menschen glauben, dass man für den Einstieg in die KI-Branche zuerst Algorithmen, Modelle und Prompt-Engineering lernen muss. Tatsächlich sind die grundlegenden Fähigkeiten im Produktmanagement möglicherweise die Grundlage. Die Fähigkeit, Geschäftsprozesse klar zu erläutern, Anforderungen in Prototypen umzuwandeln, zu validieren, ob Nutzer etwas wirklich benötigen, und die Produktveröffentlichung voranzutreiben, verschwindet nicht automatisch, nur weil das Produkt um KI ergänzt wird.

KI fungiert hier eher als Erweiterungsebene. Sie hilft Ihnen, Materialien schneller zu analysieren, Lösungen zu erstellen und Prototypen zu validieren – aber die Verantwortung für Produktausrichtung, Prioritäten und Umsetzung liegt nach wie vor bei Menschen.

3. KI-Produktmanager bei Moonshot AI: Anforderung an eine KI-native Arbeitsweise

Die von Moonshot AI ausgeschriebene Stelle für KI-Produktmanager zielt auf das Kimi Web-Erlebnis ab. Der Screenshot zeigt ein Gehalt von 35–55.000 Yuan bei 16 Gehaltszahlungen pro Jahr und erfordert 5–10 Jahre Erfahrung im Internet-Produktmanagement sowie einen Bachelor-Abschluss.

Abbildung 6 Stellenausschreibung für KI-Produktmanager in Peking – Moonshot AI, Quelle: BOSS Zhipin

Der Arbeitsinhalt unterscheidet sich deutlich von dem traditioneller Produktmanager: Sie sind für das Kimi Web-Kernerlebnis und die Funktionsiteration verantwortlich, erforschen KI-Agenten und intelligente Arbeitsabläufe, achten auf multimodale Interaktion, Aufgabenplanung und Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, nutzen zudem KI-Coding zur schnellen Validierung von Produktideen und erforschen die KI-gestützte Prototypenentwicklung, Erlebnisvalidierung und Datenanalyse.

In den Stellenanforderungen tauchen zudem Begriffe wie RAG, Multimodalität, Produktästhetik, C-End-Erlebnis und End-to-End-Umsetzung auf. Das Unternehmen sucht nicht nach jemandem, der nur vollständige Anforderungsdokumente verfassen kann, sondern nach jemandem, der die Fähigkeitsgrenzen neuer Technologien verstehen und gleichzeitig beurteilen kann, was Nutzer in neuen Interaktionsformen wirklich benötigen.

Die Hürden für diese Art von Stelle bestehen nicht nur darin, „ein paar Tools zu beherrschen“. Wenn jemand nur ChatGPT, Claude, Cursor oder andere Tools in seinem Lebenslauf auflistet, aber nicht erklären kann, welche Probleme er damit gelöst hat, wie die Ergebnisse validiert wurden und welche Auswirkungen dies auf das Produkt hatte, reichen die Namen der Tools allein nicht aus, um Wettbewerbsfähigkeit zu erzeugen.

Wenn man die drei Stellen zusammen betrachtet: Was stellen Unternehmen eigentlich ein?

Drei konkrete Beispiele zeigen zusammen drei verschiedene Aufgabenkombinationen.

Die Stelle bei JD Technology ist eher auf die KI-Umsetzung ausgerichtet: Große Modelle und Agenten werden in konkrete Geschäftsbereiche wie Kundenservice und Sprachanwendungen integriert, am Ende zählen die Qualität der Veröffentlichung und das Geschäftsergebnis.

Die Stelle in Shenzhen ist eher auf die Erweiterung traditioneller Produktfähigkeiten ausgerichtet: Anforderungen, Abläufe, Prototypen, Validierung und Projektmanagement bleiben die Hauptarbeit. KI wird in die Geschäftsszenarien eingebunden, ersetzt aber nicht die grundlegenden Fähigkeiten im Produktmanagement.

Die Stelle bei Moonshot AI ist eher auf das KI-native Erlebnis ausgerichtet: Der Produktmanager muss Agenten, Arbeitsabläufe, Multimodalität und KI-Coding verstehen und gleichzeitig für das C-End-Erlebnis, Interaktionsdetails und Produktästhetik verantwortlich sein.

Die Gemeinsamkeit der drei Stellen ist wichtiger als die Stellenbezeichnung selbst:

Sie können konkrete Geschäftsvorgänge und Nutzerprobleme verstehen;

Sie können beurteilen, an welcher Stelle KI-Technologie sinnvoll eingesetzt werden kann;

Sie können Lösungen bis zur Veröffentlichung vorantreiben und sie anhand von Feedback iterieren;

Sie können mit Entwicklern, Designern und Betriebsmitarbeitern zusammenarbeiten;

Sie können die Nutzung von Tools in Ergebnisse umwandeln, anstatt nur die Liste der Tools zu verlängern.

Was wirklich darüber entscheidet, ob Sie für eine Stelle geeignet sind, ist die Kombination der Aufgaben innerhalb dieser Stelle.

03 Wie gewöhnliche Menschen Berufsplanung durchführen

Auf Basis der vorherigen makroökonomischen Berichte und den konkreten Fällen der drei Stellen können wir unsere Berufsplanung mit folgenden Maßnahmen beginnen:

Erstens, den Fokus von der Branche auf die Stellenaufgaben verengen.

„In die KI-Branche einsteigen“ ist zu weit gefasst. Sie können dies umformulieren in „Produkte für intelligente Kundenservices entwickeln“, „KI-Projekte im grenzüberschreitenden E-Commerce betreuen“, „KI-native C-End-Erlebnisse gestalten“ oder noch konkreter aufschreiben, welche Ergebnisse die Zielstelle täglich liefern muss.

Je konkreter das Ziel ist