Liste der 10 KI-Effizienztools, die Produktmanager im Jahr 2025 haben müssen, und wie man es macht. Im Jahr 2025 werden KI, künstliche Intelligenz und große Modelle den Workflow von Produktmanagern vollständig durchdringen, von Demand Insights bis PRD, von Roadshows bis hin zu datengesteuerten Überprüfungen, alles kann automatisiert und intelligent sein. Dieser Artikel wählt 10 KI-Tool-Kombinationen aus, die ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Notion AI usw. abdecken, und bietet szenariobasierte Nutzung und Indikatoren, um Produktteams dabei zu helfen, schnell replizierbare KI-Arbeitsmethoden zu entwickeln.
1. Liste der wichtigsten KI-Effizienztools
1. ChatGPT
ChatGPT ist ein allgemeines KI-Tool, das sich zur Klärung von Anforderungen, Besprechungsprotokollen, Brainstorming und zur Erstellung von PRD-Erstentwürfen eignet. Durch die Nutzung großer Modelle und multimodaler Funktionen können Produktmanager die automatisierte Ausgabe mit Sprache und Dokumenten vorantreiben und durch Projekt- und Dateimanagement eine intelligente Wissensgewinnung erzielen.
2. Claude
Claude legt Wert auf langes Textdenken und Sicherheitsausrichtung, die sich für die Demonstration komplexer Schemata, die Sortierung langer Dokumente und das abteilungsübergreifende E-Mail-Polieren eignen. Durch die Kombination von Computerbedienung und Tool-Calling bietet Claude eine stabile Automatisierungsunterstützung für Produktforschung, Datenannotation und Prozessorchestrierung.
3. Google Gemini (Workspace)
Gemini integriert Gmail, Docs, Sheets, Meet und Vids tief und passt sich an die täglichen E-Mail-Zusammenfassungen des Produkts, das Umschreiben von Roadshow-Dokumenten und die Besprechungsprotokolle an. Für Teams, die das Google-System verwenden, ist Gemini ein natürlicher KI-Kollaborations-Hub, der die Wechselkosten senkt und die Automatisierung verbessert.
4. Verwirrung
Perplexity ist bekannt für seine Suchverbesserung und tiefgreifende Recherche, die sich für die Analyse von Wettbewerbsprodukten, die Branchenforschung und die Programmforensik eignet. Seine KI-Tools können iterativ suchen, lesen und zusammenfassen und automatisch Forschungsgliederungen und Evidenzketten bilden, wodurch der Forschungszyklus erheblich verkürzt wird.
5. Notion AI
Notion AI vereint Dokumente, Datenbanken und KI-Assistenten in einem Arbeitsbereich und unterstützt die automatisierte Generierung und Aktualisierung von Besprechungsprotokollen bis hin zu PRD-Vorlagen. Durch die Kombination von KI-Abruf und Aufgabenautomatisierung können Produktmanager Notion AI nutzen, um Wissen zu sammeln und in die tägliche Zusammenarbeit zu integrieren.
6. Figma AI Figma
AI bietet Unterstützung bei der Erstellung, dem Umschreiben und der Überprüfung während der Design- und Prototypphase, und FigJam AI kann automatisch Flussdiagramme und User Journeys generieren, um Produkte schnell an Designs anzupassen. Für die Fähigkeit, Anwendungen zu erstellen und Websites zu generieren, können Copywriting und Interaktion gleichzeitig gefördert werden.
7. Miro AI
Miro AI eignet sich für die Zusammenarbeit an Whiteboards, die Demontage von Anforderungen und die Erstellung von Roadmaps. Es gruppiert automatisch verstreute Notizen, destilliert Themen und generiert Produktbeschreibungen oder Prototyp-Frameworks, um die funktionsübergreifende Ausrichtung zu verbessern.
8. Microsoft Copilot (Microsoft 365)
Copilot deckt Kerntools wie Word, Excel, PowerPoint und Outlook ab und unterstützt die Zusammenfassung, Planung und Datenklassifizierung von E-Mails. Für Unternehmensteams, die das Microsoft-Ökosystem nutzen, hilft Copilot bei der Integration von KI in bestehende Prozesse und Sicherheitssysteme.
9. Slack-KI
Slack-KI kann Kanäle und Threads zusammenfassen, tägliche und intelligente Suchvorgänge überprüfen, Kommunikationsgeräusche reduzieren und Aktionspunkte extrahieren. Für den Produktbetrieb, den Support und die Zusammenarbeit in Forschung und Entwicklung kann Slack AI fragmentierte Konversationen in verwertbares Wissen verwandeln.
10. Asana AI
Asana AI bietet vorgefertigte KI-Workflows und Automatisierungsvorlagen, die für das Management von Nachfrageflüssen, Überprüfungen und Freigaberhythmen geeignet sind. Mit KI-generierten Aufgabenlisten, Abhängigkeiten und Risikowarnungen können Produktmanager Roadmaps und teamübergreifende Projekte stetig vorantreiben.
2. So erstellen Sie einen KI-Workflow für Produktmanager
1. Fordern Sie Einblicke und wettbewerbsfähige Produktforschung
(1) Verwenden Sie Perplexity und ChatGPT, um einen geschlossenen Forschungskreislauf zu bilden: Verwenden Sie Perplexity zuerst zur Verbesserung des Abrufs und dann ChatGPT, um wichtige Punkte zusammenzufassen und eine Vergleichstabelle zu erstellen.
(2) Verarbeiten Sie mit Claude-Langtexten: Kombinieren Sie Interviewaufzeichnungen, Feedback und Ankündigungen zu strukturierten Erkenntnissen.
(3) Präzision in Notion AI: Archivieren Sie die Forschungsergebnisse und Schlussfolgerungen im Lager und generieren Sie automatisch Folgeaufgaben.
2. Synergie zwischen PRD und Roadmap
(1) Nutzen Sie ChatGPT und Claude, um es zu unterstützen: von User Stories bis hin zu Edge-Case-Listen.
(2) Verwenden Sie Figma AI und Miro AI: Automatisieren und überprüfen Sie User Journeys, Rahmendiagramme und Low-Fidelity-Prototypen.
(3) Implementierung mit Asana AI: Teilen Sie Anforderungen in Aufgaben auf, legen Sie Abhängigkeiten und SLAs fest und synchronisieren Sie tägliche Überprüfungen mit Slack AI.
3. Design Review und Prototyp-Verifizierung
(1) Figma AI und FigJam AI: Generieren Sie interaktive Beschreibungen, visualisieren Sie den Prozess und organisieren Sie automatisch die Review-Meinungen.
(2) Miro AI: Gruppieren von Review-Datensätzen in Problemlisten und Prioritätsvorschlägen.
(3) Gemini und Copilot: Synchronisieren Sie Schlussfolgerungen mit Docs oder Word, erstellen Sie Besprechungsprotokolle und E-Mail-Zusammenfassungen.
3. Implementierungsmethoden und Bewertungsindikatoren
1. Auswahl und Einhaltung der Sicherheitsvorschriften
(1) Bevorzugen Sie die Integration in das Ökosystem: Das Microsoft-Team verwendet Copilot, das Google-Team verwendet Gemini, um das Wechseln zu reduzieren.
(2) Führen Sie Unternehmenslösungen für sensible Daten ein: ChatGPT Enterprise Edition, Claude Enterprise Edition und Slack AI Enterprise Capabilities.
(3) Landing Data Governance: Autorität, Aufbewahrung und Rückverfolgbarkeit, um die Koexistenz von Automatisierung und Compliance zu gewährleisten.
2. Team-Empowerment und Automatisierung
(1) Richten Sie eine KI-Vorlagenbibliothek ein: einheitliche Verwaltung von PRD, Anforderungsprüfung, Wettbewerbstabelle und Überprüfungsvorlage.
(2) Stärken Sie den Prozess der "KI-Vorproduktion": Generieren Sie zuerst den ersten Entwurf mit KI-Tools und lesen Sie dann von Menschen Korrektur, um einen Zweiradantrieb zu bilden.
(3) Verbinden Sie Automatisierung mit Benachrichtigungen: Asana AI löst Aufgaben aus, und Slack AI pusht Zusammenfassungen, wodurch die manuelle Bearbeitung reduziert wird.
3. Quantitative Indikatoren und Überprüfungen
a. Effizienz: Der Anteil der Manntage, die von der Nachfrage bis zur PRD verkürzt wurden, der Anteil der Besprechungsdauer verringerte
sich b. Qualität: die Erfolgsquote einer Überprüfung, die Nacharbeitsrate der Nachfrage und die Dichte der Mängel
c. Leistung: die Anzahl der pro Woche abgeschlossenen Aufgaben, das Tempo der Einführung, die Veränderung des Wachstums und der Bindung
4. Ergänzende Vorschläge und Trendbeurteilung
1. Visueller Inhalt und Erzählung
(1) In Roadshows und Marketingmaterialien können Midjourney und Stable Diffusion eingeführt werden, um zusätzliche visuelle Elemente zu generieren; Verknüpft mit Figma AI, um Stil und Normen zu vereinheitlichen.
(2) Für Produktdemos und Pitches können Sie ChatGPT oder Claude verwenden, um Reden zu generieren, die von Gemini oder Copilot bearbeitet und gesetzt werden.
(3) Halten Sie sich an das Duale von "KI-Generierung + manuelle Steuerung"um Markenkonsistenz und Compliance zu gewährleisten.
2. Evolution des Arbeitsablaufs
(1) Stärkung der Perplexitäts- und Retrievalverbesserung zur Bekämpfung von Halluzinationen.
(2) Rüsten Sie die KI von "Punkten" auf "Ketten" auf, indem Sie Aufgaben, Wissen und Automatisierung mit Notion AI und Asana AI verbinden.
(3) Richten Sie ein wiederverwendbares Eingabeaufforderungsprojekt und eine Vorlagenbibliothek rund um ChatGPT und Claude ein, um Team-Assets zu bilden.
Häufig gestellte Fragen (Q&A)
F: Welches KI-Tool wird von Produktmanagern täglich bevorzugt?
A: Allgemeiner Text und multimodale Vorschläge geben ChatGPT Vorrang; Langatmige Argumentation und Sicherheitseinschränkungen priorisieren Claude; Im Google- oder Microsoft-Ökosystem sind Gemini und Copilot reibungsloser.
F: Welches KI-Tool ist für konkurrierende Forschung stabiler?
A: Perplexity eignet sich für die Verbesserung des Abrufs und die Verkettung von Beweisen, ChatGPT und Claude sind für die Strukturierung und das Schreiben verantwortlich, und Notion AI ist für die Fällung der Wissensdatenbank verantwortlich und bildet ein End-to-End-KI-Tool-Portfolio.
F: Wie integrieren Sie KI-Tools während der Designphase?
A: Verwenden Sie Figma AI und FigJam AI, um Flussdiagramme und Prototypen zu erstellen, und verwenden Sie Miro AI, um Anforderungen zu zerlegen und zu überprüfen. Wenn Sie einen visuellen Entwurf benötigen, können Sie ihn mit Midjourney oder Stabiler Diffusion verwenden.
F: Wie können Teams KI-Workflows schnell implementieren?
A: Verwenden Sie Asana AI- oder Jira-Tools, um Aufgaben zu orchestrieren, Slack AI für die tägliche Überprüfung und das Pushen von Aktionspunkten und kombinieren Sie Gemini oder Copilot, um nachvollziehbare Datensätze in der Document Suite zu erstellen.
F: Wie können KI-Halluzinationen und Compliance-Risiken kontrolliert werden?
A: Die wichtigsten Schlussfolgerungen müssen zweimal überprüft werden. Verwenden Sie die Enterprise Edition mit den geringsten Rechten für vertrauliche Daten. Archivieren Sie in Notion AI oder dem Dokumentensystem, um nachvollziehbare Beweisketten zu pflegen.
F: Wie sollten ChatGPT, Claude und Gemini ihre Arbeit aufteilen?
A: ChatGPT konzentriert sich auf multimodale allgemeine Szenarien, Claude konzentriert sich auf Langtext-Argumentation und Sicherheit, und Gemini ist für die tiefe Zusammenarbeit innerhalb von Workspace verantwortlich. Flexibles Umschalten je nach Ökologie und Aufgabentyp.
