Ist KI der bessere Food-Produktmanager?

Zur kollaborativen Food-Konzeptentwicklung können verschiedenste Tools herangezogen werden. Schon vor dem kürzlichen KI-Hype gab es bspw. klassische Projektmanagement-Tools wie Sand am Meer: Confluence, Trello, Notion und co. sind bekannte Tools. Seit dem jüngsten Hype von Large-Language-Models (LLM) sind nun auch verstärkt komplett neue Plattformen, oder aber auch Erweiterungen veröffentlicht worden, die das Produktmanagement deutlich vereinfachen sollen. Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei vielfältig, wie folgende Beispiele zeigen:

• Visualisierungen erstellen
• Zutaten automatisch auswählen
• Food-Pairings erkennen
• Zusammenfassungen schreiben
• Extraktion von wichtigen Informationen aus unstrukturierten Datenquellen
• Zeitpläne automatisiert erstellen
• Risikoabschätzungen erstellen

Vergleich

Im Folgenden sollen einige interessante Tools vorgestellt werden.

Foosini

Foosini ist speziell auf die Produktentwicklung in der Lebensmittelbranche zugeschnitten und ist von anderen modernen Tools wie bspw. Figma aus der Design-Welt inspiriert: Durch die integrierten Kollaborationsmöglichkeiten können Fragen und Entscheidungen zum Produktkonzept innerhalb von Foosini diskutiert und festgehalten werden – E-Mails gehören der Vergangenheit an. Mit modernen KI-Werkzeugen ermöglicht Foosini die intelligente Auswahl von Zutaten, die automatische Berechnung von Nährwerten / Health Claims und die sekundenschnelle Visualisierung von Produktkonzepten.

Vorteile:

• 100% Fokus auf Lebensmittelbranche und Food-Produktentiwcklung
• Integration weitreichender AI-Unterstützungen, bspw. Bildgeneratoren, usw.
• Integration gesetzlicher Health-Claim Anforderungen und Berechnungen von Nährwerten
• Interaktive Kollaboration mit Stakeholdern aus verschiedenen Abteilungen, bspw. Vertrieb, Marketing, Entwicklung, QM, usw.
• Sinnvolle Verzahnung von der Konzeptentwicklung zur Produktentwicklung

Nachteile:

• Derzeit in Entwicklung
• Nicht außerhalb der Food-Branche gut zu nutzen

Notion / Asana / Basecamp

Bekannte Produktmanagement-Tools haben inzwischen ebenso KI-Assistenzen integriert. Das gehören bspw. Notion, Asana und Basecamp (mit Plugins). Die Tools unterstützen branchenunabhägig Teams dabei, ihre Aufgaben effizient zu organisieren und zusammenzuarbeiten. Seit einiger Zeit sind auch KI-Integrationen hinzugefügt worden. So können beispielsweise direkt in Notion Texte optimiert oder zusammengefasst werden und sogar Brainstormings KI-unterstützt erstellt werden.

Vorteile:

• Sinnvolle KI Integrationen bzw. durch Plugins erweiterbar
• Viele Funktionen aus dem Produktmanagement verfügbar, wie bspw. integrierter Planner
• Kollaboratives Arbeiten möglich
• Für viele verschiedene Produkte zu nutzen

Nachteile:

• Funktionen können überwältigen und unübersichtlich sein
• Nicht für die Food-Branche optimiert
• KI-Integrationen beziehen sich primär auf Text

Food Productlifecycle-Management-Tooling: TraceGains und co

Productlifecycle-Management-Tools versuchen die gesamte Lebensdauer eines Food-Produktes zu erfassen und zu begleiten: Von der Rezepturentwicklung, bis hin zum eventuellen Rückruf. Eines der bekanntesten und populärsten in der letzten Zeit ist TraceGains, welches eher eine ganze Plattform darstellt, um Erzeuger und Händler zu unterstützen.

Vorteile:

• Kollaboration mit Erzeugern durch Plattform-Aspekt
• Unterstützung gesetzlicher Regularien
• Fokus auf Food

Nachteile:

• Extrem komplex
• Weniger nutzerfreundlich
• Konzeptentwicklung teils disjunkt zur Anforderungserhebung / Marketing

Fazit

Die meisten Produktmanagement- und Planungstools integrieren inzwischen erfolgreich KI-Tools. Allerdings sind diese primär auf Textoptimierungen ausgelegt. Um spezifische Vorteile wie intelligente Inhaltsstoffvorschläge zu nutzen, bedarf es Branchen angepasster Lösungen.