EPISODE · Oct 15, 2025 · 1H 23M
Generative AI Product Management: Wie sieht LLM Product Management in der operativen Praxis aus? – Till Scholich zu Gast (Product @ Ficus Health, ex Stanford Research Assistant)
from PRODUKTKRAFT - Gespräche über Produktmanagement · host Jan Hoppe
AI First Product Management & Design, Evals, Prompt Management, Model Upgrades, Datenschutz und Abhängigkeiten von LLM Grundlagenforschung Generative AI ist in aller Munde – doch wie viele Produktmenschen setzen sich wirklich tief damit auseinander, was es bedeutet, Software zu bauen, die im Kern auf Large Language Models basiert? Zwischen LinkedIn-Posts über Prompt Engineering und Konferenz-Talks über die Zukunft der KI klafft eine Lücke im Diskurs: die operative Realität. Wer heute AI First Produkte entwickelt, muss sich mit Themen wie Observability, Evals und Prompt Management beschäftigen – allesamt Konzepte, die im klassischen deterministischen Software-Design nicht vorkommen. Höchste Zeit, dass wir mehr darüber sprechen! Genau deshalb freue ich mich besonders über das Gespräch mit Till Scholich, denn Till bringt die ideale Perspektive mit: Einerseits hat er akademisch zu AI geforscht, sowohl in Stanford als auch an der University of Michigan. Andererseits arbeitet er aktuell als Senior Product Manager bei Ficus Health, wo er täglich mit den praktischen Herausforderungen von AI First Product Management konfrontiert ist und im Handling von Gesundheitsdaten höchsten Datenschutz-Standards gerecht werden muss. Dass Till den Diskurs aktiv mitprägt, zeigen seine Auftritte als Speaker – etwa auf der re:publica oder beim Merantix Developer Day. Kurz gesagt: Till weiß, wovon er spricht, sowohl theoretisch als auch praktisch. Gemeinsam beleuchten wir in der zwölften PRODUKTKRAFT-Podcast-Folge, was wirklich neu ist im AI Product Management. Wir sprechen über die Konzepte, die heute essenziell sind, wir diskutieren, welche Datenstrukturen nötig sind und wie sich AI Native Companies grundlegend von klassischen Organisationen unterscheiden. Aber wir reden nicht nur über Tools und Techniken: Welche Fallen gilt es zu vermeiden? Und vor allem: Wie bleiben wir die Piloten und AI die Copiloten von AI-Software? Hört rein, um mehr zu erfahren! Product Support Needed?Du brauchst freiberufliche Hilfe im Produktmanagement? Ich biete Coaching, operativen Support, interimistische Product Leadership und Consulting: Melde Dich gerne unverbindlich unter [email protected] bei mir und wir besprechen, wie eine für Dich hilfreiche Zusammenarbeit aussehen könnte. CreditsHost & Producer: Jan Hoppe - https://www.linkedin.com/in/jan-hoppe-30b38ba3/ - http://www.produktkraft.com Gast: Till Scholich - https://www.linkedin.com/in/till-scholich-4b0255104/ Audio Engineering: Tim Nippert - https://www.linkedin.com/in/tim-nprt-69a377286/ Links http://ficus-health.de https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40397927/ https://re-publica.com/de/user/22058 https://www.merantix-aicampus.com/event/merantix-developer-day-2025 https://www.nngroup.com/articles/user-journeys-vs-user-flows/ https://www.lennysnewsletter.com/p/building-eval-systems-that-improve https://www.lennysnewsletter.com/p/beyond-vibe-checks-a-pms-complete https://deepmind.google/models/veo/prompt-guide/ https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview https://claude.ai/ https://www.perplexity.ai https://chatgpt.com https://langfuse.com https://www.langchain.com/langsmith https://mlflow.org https://www.braintrust.dev/ https://cursor.com https://de.wikipedia.org/wiki/Prompt_Engineering https://www.anthropic.com/engineering/a-postmortem-of-three-recent-issues https://www.economist.com/leaders/2025/09/11/what-if-the-3trn-ai-investment-boom-goes-wrong https://aws.amazon.com/bedrock/ https://azure.microsoft.com/de-de/products/ai-foundry/models/openai https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=de https://de.wikipedia.org/wiki/Schatten-IT https://mistral.ai https://aleph-alpha.com https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai_report_2025.pdf https://professionalprograms.mit.edu/blog/design/why-95-of-new-products-miss-the-mark-and-how-yours-can-avoid-the-same-fate/ https://www.media.mit.edu/projects/your-brain-on-chatgpt/overview/ https://www.vara.ai https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39003519/ https://www.produktkraft.com/produktmanagement-blog/your-brain-on-chatgpt-llms-sind-schlechte-product-coaches https://www.meta.com/de/ai-glasses/meta-ray-ban-display/?srsltid=AfmBOooDbpBhm6D5GK07vw1vfCjcOPtwN6pYXYxvyv74m8mQeHvxn_gw https://www.oneusefulthing.org https://www.youtube.com/@aiexplained-official
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Generative AI ist in aller Munde – doch wie viele Produktmenschen setzen sich wirklich tief damit auseinander, was es bedeutet, Software zu bauen, die im Kern auf Large Language Models basiert? Zwischen LinkedIn-Posts über Prompt Engineering und Konferenz-Talks über die Zukunft der KI klafft eine Lücke im Diskurs: die operative Realität. Wer heute AI First Produkte entwickelt, muss sich mit Themen wie Observability, Evals und Prompt Management beschäftigen – allesamt Konzepte, die im klassischen deterministischen Software-Design nicht vorkommen. Höchste Zeit, dass wir mehr darüber sprechen! Genau deshalb freue ich mich besonders über das Gespräch mit Till Scholich, denn Till bringt die ideale Perspektive mit: Einerseits hat er akademisch zu AI geforscht, sowohl in Stanford als auch an der University of Michigan. Andererseits arbeitet er aktuell als Senior Product Manager bei Ficus Health, wo er täglich mit den praktischen Herausforderungen von AI First Product Management konfrontiert ist und im Handling von Gesundheitsdaten höchsten Datenschutz-Standards gerecht werden muss. Dass Till den Diskurs aktiv mitprägt, zeigen seine Auftritte als Speaker – etwa auf der re:publica oder beim Merantix Developer Day. Kurz gesagt: Till weiß, wovon er spricht, sowohl theoretisch als auch praktisch. Gemeinsam beleuchten wir in der zwölften PRODUKTKRAFT-Podcast-Folge, was wirklich neu ist im AI Product Management. Wir sprechen über die Konzepte, die heute essenziell sind, wir diskutieren, welche Datenstrukturen nötig sind und wie sich AI Native Companies grundlegend von klassischen Organisationen unterscheiden. Aber wir reden nicht nur über Tools und Techniken: Welche Fallen gilt es zu vermeiden? Und vor allem: Wie bleiben wir die Piloten und AI die Copiloten von AI-Software? Hört rein, um mehr zu erfahren!
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