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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)

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)

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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
jan@produktkraft.com bei mir und wir besprechen, wie eine für
Dich hilfreiche Zusammenarbeit aussehen könnte.

Credits

Host & 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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Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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