27.06.2019

User Testing erklärt – Podcast mit Anastasia Koneva von Prescreen.io

Was ist User Testing? Wie werden die richtigen User gefunden, mit wie vielen Usern und in welche Form findet das Testing statt? Welche Fragen sollten in einem User Testing abgefragt werden? Sollten User etwas für das Testing bekommen? Diese Fragen beantwortet Anastasia Koneva von Prescreen.io.
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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 dritten Folge sprechen wir mit Anastasia Koneva, Senior Product Manager bei Prescreen.io, über User Testing.

Über Anastasia Koneva

Nützliche Produkte zu entwickeln, die mit Hilfe innovativer Technologien echte Kundenprobleme lösen.

(c) LinkedIn Anastasia Koneva

Anastasia Koneva ist Senior Product Managerin bei Prescreen.io und seit über 8 Jahren im Produktmanagement tätig. In ihrer Karriere war sie unter anderem in einem klassischen IT-Konzern und zuletzt in einem VC Company Builder in Hamburg. Nun arbeitet sie seit über einem Jahr in Wien bei Prescreen.io. 

Folge Anastasia auf LinkedIn: linkedin.com/in/anastasia-koneva
Prescreen.io im Web: prescreen.io/

Inhalt

  • Über Anastasia (00:20)
  • Product Bingo / Allgemeines zu Produktmanagement (02:50)
  • Fokusthema “User Testing” (15:23)
  • Inspirationen und Empfehlungen (33:40)

Im Fokus

  • Was ist User Testing?
  • Wie werden die richtigen User gefunden, mit wie vielen Usern und in welche Form findet das Testing statt?
  • Welche Fragen sollten in einem User Testing abgefragt werden?
  • 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:

  1. Markus Hafellner (Bitmovin) zu dem Thema “Roadmap”
  2. Stefan Feirer (Eversports) zu dem Thema “Customer Development”
  3. Anastasia Koneva (Prescreen.io) zu dem Thema “User Testing”
  4. Alexander Kunst (Österreichische Post AG) zu dem Thema “Minimum Viable Product”
  5. Tobi Prade (willhaben) zu dem Thema „User Experience“
  6. 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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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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