Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

11.07.2019

MVPs erklärt – Podcast mit Alexander Kunst von Österreichische Post AG

Was ist ein MVP und wofür wird es gebraucht? Wie umfangreich sollte ein MVP sein? Welche Möglichkeiten gibt es, um ein MVP abzutesten? Sollten User etwas für das Testing bekommen? Diese Fragen beantwortet Alexander Kunst von Österreichische Post AG.

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Mit Product Paul haben wir unsere neue Podcast-Reihe zum Thema Produktmanagement gestartet. Durch einen allgemeinen Teil zu Produktmanagement und einen speziellen Fokusteil, der bei jedem Podcast variiert, sollen die Prinzipien der Lean Startup Methodologie anhand von Best Practices dargestellt werden. Der Podcast richtet sich dabei an alle Neugründungen, sowie an etablierte Unternehmen.

In der vierten Folge sprechen wir mit Alexander Kunst, Product Manager bei der Österreichische Post AG, über Minimum Viable Products.

Über Alexander Kunst

Die große Spannweite der Produkte versuche ich wie in einem Startup zu managen, und dadurch kommen jeden Tag spannende Challenges auf mich zu.

Alexander Kunst ist Product Manager bei Österreichische Post AG in der Abteilung für Briefmarken & Philatelie und arbeitet aktuell an Projekten wie der Postkarten App und Crypto Stamps.

Folge Alexander auf LinkedIn: linkedin.com/in/alexander-kunst
Österreichische Post AG im Web: post.at/

Inhalt

Über Alexander (00:20)
Product Bingo / Allgemeines zu Produktmanagement (01:51)
Fokusthema “MVP” (09:38)
Inspirationen und Empfehlungen (14:42)

Im Fokus

Was ist ein MVP und wofür wird es gebraucht?
Wie umfangreich sollte ein MVP sein?
Welche Möglichkeiten gibt es, um ein MVP abzutesten?
Sollten User etwas für das Testing bekommen?

Empfehlungen

Die weiteren Folgen

Die erste Staffel des Podcasts wird 6 Episoden umfassen und im zweiwöchigen Rhythmus veröffentlicht werden. Folgende Gäste haben uns für die Podcasts besucht:

Markus Hafellner (Bitmovin) zu dem Thema “Roadmap”
Stefan Feirer (Eversports) zu dem Thema “Customer Development”
Anastasia Koneva (Prescreen.io) zu dem Thema “User Testing”
Alexander Kunst (Österreichische Post AG) zu dem Thema “Minimum Viable Product”
Tobi Prade (willhaben) zu dem Thema “User Experience”
tba

Host Paul Zogmann

Paul hat Banking and Finance in Wien studiert und danach zwei Jahre im Investment Banking bei der RBI und der HypoVereinsbank gearbeitet. 2015 hat er das SaaS-Startup startablish mitbegründet und leitete dort das Product Management. Beim brutkasten übernimmt er ebenfalls die Position des Head of Products und ist für die Produktentwicklung, sowie die technische Umsetzung und Konzipierung der neuen Geschäftsfelder der brutkasten Innovationsplattform zuständig.

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Die liebe Not mit AI-Act und anderen regulatorischen Anforderungen für Unternehmen in Österreich und der EU prägt die aktuelle Standort-Diskussion wie kaum ein anderes Thema. Dass man sich diese bürokratischen Hürden auch zu Nutzen machen und dabei anderen Unternehmen helfen kann, will das Wiener Startup Daiki beweisen – brutkasten berichtete bereits im Oktober über ein Millioneninvestment.

Zentrale Anwendung zur KI-Überwachung

Daiki launchte nun seine AI-Registry, wie das Startup heute bekanntgab. Die Anwendung, die über ein SaaS-Modell vertrieben wird, dokumentiert und überwacht sämtliche KI-Systeme, die im Unternehmen genutzt werden. Sie soll dabei einen umfassenden Überblick über KI-Risiken und Compliance schaffen, für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sorgen und klare Insights zur Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit der genutzten Systeme liefern.

“Detaillierter Katalog der KI-Systeme und -Modelle”

“Die KI-Registry ermöglicht es Unternehmen, einen detaillierten Katalog der KI-Systeme und -Modelle zu erstellen, die ihr Team verwendet oder entwickelt, indem es Vorlagen für gängige Modelle verwendet oder eigene Systembeschreibungen erstellt”, heißt es vom Startup. Nach der Fertigstellung erhielten Unternehmen ein Feedback von Daiki mit konkreten Verpflichtungen und Empfehlungen für das Qualitätsmanagement durch automatisches Benchmarking und die Überprüfung der Einhaltung durch Experten. Nach erfolgreicher Überprüfung erhalten die Unternehmen einen “trustworthiness score”.

Daiki-System auch für Unternehmen mit hohem Risiko laut AI-Act

Nicht nur reine Anwender, sondern auch Unternehmen, die gemäß EU-AI-Act als “Bereitsteller und Anbieter von KI-Systemen” mit hohem Risiko eingestuft werden, könnten mithilfe der AI-Registry alle regulatorischen Anforderungen erfüllen, betont man bei Daiki.

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