Selbstheilsstrategien traditioneller Produktmanager im KI-Zeitalter

Mit der Weiterentwicklung der Technologie und der Entwicklung der KI-Technologie steht auch den Produktmanagern ein verändertes Schicksal bevor. Was sollten Produktmanager also tun? Werfen wir einen Blick darauf, welche guten Vorschläge der Autor im folgenden Artikel hat!

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz stehen Produktmanager heute vor beispiellosen Herausforderungen. Intelligenz, Automatisierung und Datenantrieb verändern den Produktlebenszyklus und die Art und Weise, wie der Markt funktioniert. Wie sollten sich Produktmanager in dieser Zeit des Wandels an diese Veränderungen anpassen und sie nutzen, um wirklich wettbewerbsfähige Produkte zu entwickeln?

1. Neue Rollenpositionierung im KI-Zeitalter Im KI-Zeitalter ist eine neue Rollenpositionierung entscheidend geworden. Mit der rasanten Entwicklung und Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz verändern sich viele traditionelle Rollen und es sind viele neue Rollen entstanden. Erstens sind KI-Ingenieure zu einer neuen Rolle geworden, die viel Aufmerksamkeit erregt hat. Sie sind für die Entwicklung und Wartung künstlicher Intelligenzsysteme verantwortlich und stellen sicher, dass diese ordnungsgemäß funktionieren und kontinuierlich optimiert werden. KI-Ingenieure müssen über einen umfassenden technischen Hintergrund und Fachwissen verfügen und in der Lage sein, Algorithmen wie maschinelles Lernen und Deep Learning zu verstehen und anzuwenden. Zweitens spielen auch Datenwissenschaftler eine wichtige Rolle. Sie sind dafür verantwortlich, große Datenmengen zu sammeln, zu bereinigen und zu analysieren, um wertvolle Informationen und Muster zu extrahieren. Datenwissenschaftler müssen über Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Programmierung verfügen und in der Lage sein, verschiedene Werkzeuge und Techniken zur Lösung praktischer Probleme einzusetzen. Darüber hinaus spielen auch KI-Ethiker eine aufstrebende Rolle. Sie achten auf die ethischen und moralischen Fragen der Technologie der künstlichen Intelligenz und stellen sicher, dass ihre Anwendung ethischen Standards sowie Gesetzen und Vorschriften entspricht. KI-Ethiker müssen über ein tiefgreifendes Verständnis von Ethik und Recht verfügen und in der Lage sein, sinnvolle Vorschläge und Regelungen zu machen. Schließlich spielt auch der KI-Produktmanager eine wichtige Rolle. Sie sind dafür verantwortlich, die Funktionen und Merkmale von Produkten der künstlichen Intelligenz aus der Marktnachfrage und dem Feedback der Benutzer zu ermitteln und diese gemeinsam mit dem Entwicklungsteam umzusetzen. KI-Produktmanager müssen über Marktanalyse-, Projektmanagement- und technische Verständnisfähigkeiten verfügen und in der Lage sein, Geschäftsziele und technische Machbarkeit in Einklang zu bringen. Kurz gesagt, im KI-Zeitalter entstehen ständig neue Rollen, die die Zusammenarbeit von Talenten aus verschiedenen Bereichen erfordern, um die Entwicklung und Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz voranzutreiben

Unter der Welle der KI erfährt die Rolle der Produktmanager einen tiefgreifenden Wandel. Dabei geht es nicht nur um technologische Veränderungen, sondern auch um die umfassende Weiterentwicklung von Denken, Methoden und Strategien. In diesem Abschnitt werden wir uns mit den drei Schlüsseldimensionen der neuen Rollenpositionierung von Produktmanagern im KI-Zeitalter befassen: technologiegesteuerte Entscheidungsfindung, Transformation der Benutzererfahrung und Geschäftsmodellinnovation.

1. Technologiegesteuerte Entscheidungsfindung

Im KI-Zeitalter sind Daten und Algorithmen zum Kern der Produktentscheidung geworden. Produktmanager verlassen sich nicht mehr nur auf Intuition und Erfahrung, sondern müssen tief in die Erkenntnisse hinter den Daten eintauchen und Algorithmen nutzen, um jeden Aspekt des Produkts zu optimieren.

Data Insights: Durch die Analyse von Benutzerverhaltensdaten können Produktmanager beispielsweise Benutzerbedürfnisse und Schwachstellen genauer verstehen und so das Produktdesign und die Funktionalität optimieren. Dies kann den Einsatz von Datenanalysetools wie Google Analytics oder Mixpanel beinhalten, um das Nutzerverhalten und die Präferenzen zu verfolgen und zu analysieren.

Algorithmusanwendung: Algorithmen spielen eine wichtige Rolle bei der Produktempfehlung, Sortierung, Suche usw. Beispielsweise können E-Commerce-Plattformen die Produktempfehlungslogik durch maschinelle Lernalgorithmen optimieren und dadurch die Konversionsraten und die Benutzerzufriedenheit verbessern.

2. Änderungen in der Benutzererfahrung Veränderungen in der Benutzererfahrung sind ein wichtiger Trend. Da die Technologie immer weiter voranschreitet, steigen auch die Erwartungen der Nutzer an Produkte und Dienstleistungen. Daher müssen Unternehmen die Benutzererfahrung kontinuierlich verbessern, um den Bedürfnissen und Erwartungen der Benutzer gerecht zu werden. Diese Änderung muss unter vielen Aspekten durchgeführt werden, einschließlich Produktdesign, Schnittstellenoptimierung, Interaktionsmethoden usw. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Benutzererfahrung können Unternehmen die Zufriedenheit und Loyalität der Benutzer erhöhen und dadurch mehr Marktanteile und Wettbewerbsvorteile gewinnen

Der Einsatz der KI-Technologie hat das Benutzererlebnis erheblich bereichert und verändert. Produktmanager müssen überdenken, wie sie KI-Elemente in Produktdesign und -interaktion integrieren können, um Benutzern ein intelligenteres und komfortableres Erlebnis zu bieten.

Intelligente Interaktion: Durch die Einführung von Sprachassistenten und Chatbots können Produktmanager beispielsweise Benutzern ein natürlicheres und komfortableres interaktives Erlebnis bieten. Dies kann die Zusammenarbeit mit NLP-Experten (Natural Language Processing) beinhalten, um die Interaktionslogik von Sprache und Text zu verstehen und zu optimieren.

Personalisierte Erfahrung: Durch die Nutzung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse von Benutzerverhalten und -präferenzen können Produktmanager Produkterlebnisse personalisieren. Beispielsweise analysiert der Musik-Streaming-Dienst Spotify mithilfe von Algorithmen das Musikhörverhalten der Nutzer und empfiehlt den Nutzern personalisierte Playlists.

3. Innovation des Geschäftsmodells

KI-Technologie verändert nicht nur die Funktion und das Erlebnis von Produkten, sondern schafft auch neue Wert- und Geschäftsmodelle für Produkte. Produktmanager müssen herausfinden, wie sie KI-Technologie in Geschäftswert umwandeln können

Neue Wertbereitstellung: Beispielsweise können Produktmanager durch KI-Technologie Benutzern genauere Informationen und Dienste bereitstellen. Im Finanzbereich analysieren Robo-Advisory-Plattformen Marktdaten mithilfe von Algorithmen, um Nutzern eine personalisierte Anlageberatung zu bieten.

Geschäftsmodellinnovation: KI-Technologie bietet auch Produktmanagern die Möglichkeit innovativer Geschäftsmodelle. Da Daten beispielsweise eine Art Wert darstellen, können Produktmanager erkunden, wie sie Daten durch Datenaustausch, Datenmarkt usw. in Geschäftswert umwandeln können.

2. Neuer Fähigkeitsbaum für Produktmanager Während sich die Technologie weiterentwickelt und sich die Märkte verändern, entwickelt sich auch die Rolle des Produktmanagers weiter. Um sich an dieses sich verändernde Umfeld anzupassen, müssen Produktmanager einige neue Fähigkeiten erlernen. Hier ist der neue Skilltree für Produktmanager: 1. Möglichkeiten der Datenanalyse: Im digitalen Zeitalter sind Daten zu einer wichtigen Entscheidungsgrundlage geworden. Produktmanager müssen in der Lage sein, Daten zu analysieren, um Benutzerverhalten, Markttrends und Wettbewerbsdynamik zu verstehen. Durch Datenanalyse können Produktmanager genauere Entscheidungen treffen und Produktfunktionalität und Benutzererfahrung optimieren. 2. Möglichkeiten zur Benutzerforschung: Der Erfolg eines Produkts hängt von den Bedürfnissen und dem Feedback der Benutzer ab. Produktmanager müssen über gute Fähigkeiten zur Benutzerforschung verfügen und Produktdesign und -verbesserung durch ein tiefes Verständnis der Benutzerbedürfnisse, -verhalten und -präferenzen steuern. Durch die Interaktion mit Benutzern können Produktmanager die Schwachstellen der Benutzer besser verstehen und gezielte Lösungen anbieten. 3. Technisches Verständnis: Produktmanager müssen eng mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten und daher über ein gewisses technisches Verständnis verfügen. Obwohl Produktmanager keine Entwicklungsexperten sein müssen, müssen sie über ein gewisses Verständnis der grundlegenden Konzepte und Prinzipien der Technologie verfügen, um besser mit Entwicklern kommunizieren und zusammenarbeiten zu können. 4. Anwendung agiler Entwicklungsmethoden: Agile Entwicklungsmethoden sind zum Mainstream der modernen Softwareentwicklung geworden. Produktmanager müssen mit den Prinzipien und Prozessen der agilen Entwicklung vertraut sein, um besser mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten und die Produktausrichtung und -strategie rechtzeitig anpassen zu können. 5. Marketingkenntnisse: Produktmanager müssen die Grundprinzipien und Strategien des Marketings verstehen. Durch das Verständnis der Marktbedürfnisse und des Wettbewerbs können Produktmanager ihre Produkte besser positionieren und effektive Marketingpläne entwickeln. 6. Fähigkeit zum innovativen Denken: Produktmanager müssen über die Fähigkeit zum innovativen Denken verfügen, um auf sich ändernde Markt- und Benutzerbedürfnisse reagieren zu können. Indem Produktmanager ständig über neue Ideen und Lösungen nachdenken und diese ausprobieren, treiben sie Produktinnovationen und -entwicklungen voran. Das Obige ist der neue Fähigkeitsbaum für Produktmanager. Ich hoffe, er kann Produktmanagern dabei helfen, sich auf dem hart umkämpften Markt besser zu entwickeln und zu wachsen

Unter der Welle der KI erfährt der Fähigkeitsbaum von Produktmanagern (PM) eine revolutionäre Umgestaltung. Daten, Algorithmen, domänenübergreifende Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen sind in der neuen Ära zu Schlüsselkompetenzen für PMs geworden. In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Bedeutung und Anwendung dieser neuen Fähigkeiten und wie Produktmanager sie durch Lernen und Übung beherrschen können.

1. Daten- und Algorithmenverständnis

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz sind Daten und Algorithmen zur Grundlage für Produktentscheidungen geworden. Produktmanager müssen über bestimmte Fähigkeiten zur Datenanalyse und zum Verständnis von Algorithmen verfügen, um besser mit Datenwissenschaftlern und Ingenieuren zusammenarbeiten und die Richtung und Strategie des Produkts genauer erfassen zu können

Data Insights: Beispielsweise kann PM durch eine eingehende Analyse von Benutzerverhaltensdaten die Kernbedürfnisse und potenziellen Probleme der Benutzer ermitteln. Dies kann die Verwendung von A/B-Tests zur Validierung von Hypothesen oder eine Clusteranalyse zur Ermittlung verschiedener Benutzergruppen umfassen.

Algorithmusanwendung: Das Verständnis grundlegender Algorithmen für maschinelles Lernen, wie Entscheidungsbäume, Clustering und neuronale Netze, kann PMs dabei helfen, die technische Implementierung von Produkten besser zu verstehen und sich bei der Kommunikation mit dem technischen Team wohler zu fühlen.

2. Domainübergreifende Zusammenarbeit

Die Entwicklung von KI-Produkten erfordert oft die Zusammenarbeit von Experten aus mehreren Bereichen. Produktmanager müssen in der Lage sein, interdisziplinär zusammenzuarbeiten, um besser zu kommunizieren, Ressourcen zu koordinieren und den Projektfortschritt zu fördern.

Technische Kommunikation: Beispielsweise muss der PM möglicherweise die Implementierungsdetails des Algorithmus mit Ingenieuren besprechen oder mit Designern besprechen, wie KI-Technologie in das Benutzererlebnis integriert werden kann.

Projektkoordination: Bei KI-Projekten müssen PMs Ressourcen und Arbeit aus verschiedenen Bereichen wie Datenwissenschaft, Technik, Design und Marketing koordinieren, um den reibungslosen Fortschritt des Projekts sicherzustellen.

3. Kontinuierliches Lernen

Im sich schnell entwickelnden KI-Zeitalter müssen Produktmanager die Fähigkeit und Begeisterung für kontinuierliches Lernen bewahren, um ihr Wissen und ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu aktualisieren.

Lernressourcen: Beispielsweise können PMs durch Online-Kurse, Workshops, Lektüre und andere Methoden neues Wissen und Fähigkeiten erlernen. Dazu können Tools und Methoden zur Datenanalyse, neue KI-Technologien und -Anwendungen sowie Best Practices für das Produktmanagement gehören.

Praktische Anwendung: Die Anwendung der erlernten Kenntnisse und Fähigkeiten auf die tatsächliche Arbeit ist ein wichtiger Schritt beim Lernen. PMs können neue Tools und Methoden in Projekten ausprobieren oder Experimente und Überprüfungen im kleinen Maßstab durchführen.

3. Bauen Sie ein KI-gesteuertes Produktteam auf

In der Welle der künstlichen Intelligenz ist ein starkes Produktteam ein Schlüsselfaktor für den Erfolg. Produktmanager müssen Aspekte wie Teambildung, Kooperationsmodelle und Innovationskultur eingehend erforschen und üben. In diesem Teil besprechen wir ausführlich, wie man ein KI-gestütztes Produktteam aufbaut und erweitert

1. Teambuilding: Allround-Talente gesucht

Im Entwicklungsprozess von KI-Produkten ist eine multidisziplinäre Zusammenarbeit unverzichtbar. Produktmanager müssen ein Team mit unterschiedlichen beruflichen Hintergründen und Fähigkeiten aufbauen, um Probleme aus verschiedenen Blickwinkeln und Dimensionen zu untersuchen und zu lösen.

Multidisziplinärer Hintergrund: Das Team benötigt beispielsweise nicht nur Datenwissenschaftler und Ingenieure, sondern auch Designer, Psychologen und Branchenexperten, um Probleme umfassender zu verstehen und zu lösen.

Kooperationsmechanismus: Bauen Sie eine offene, kollaborative Teamkultur und einen Mechanismus auf, um die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern zu fördern und unterschiedliche Kenntnisse und Fähigkeiten besser zu integrieren.

2. Kollaborationsmodus: Barrieren abbauen

In einem multidisziplinären Team ist die effektive Zusammenarbeit ein zentrales Thema. Produktmanager müssen die Barrieren innerhalb des Teams abbauen und ein reibungsloses und effizientes Zusammenarbeitsmodell etablieren.

Kommunikationsplattform: Richten Sie beispielsweise eine gemeinsame Kommunikations- und Kollaborationsplattform wie Slack oder Microsoft Teams ein, damit Teammitglieder problemlos Informationen und Wissen austauschen können.

Iterationsmechanismus: Führen Sie einen agilen Entwicklungs- und Iterationsmechanismus ein, um Teams zu schnellem Ausprobieren und Lernen zu ermutigen, um schneller Lösungen für Probleme zu finden.

3. Innovationskultur: Ermutigen Sie zum Ausprobieren

In der KI-Ära ist Innovation die wichtigste treibende Kraft für die Produkt- und Teamentwicklung. Produktmanager müssen eine Teamkultur aufbauen, die Innovation und Experimente fördert.

Innovationszeit: Teammitgliedern kann beispielsweise etwas „Innovationszeit“ zur Verfügung gestellt werden, um sie zu ermutigen, neue Ideen und Lösungen zu erkunden, wie zum Beispiel die „20 %-Zeit“-Richtlinie von Google.

Fehlertoleranz: Schaffen Sie eine Kultur, die Fehler toleriert und Teammitglieder dazu ermutigt, Risiken einzugehen, anstatt Angst vor Fehlern zu haben.

4. Praktische Fallanalyse

Die praktische Fallanalyse ist der Prüfstein für die Anwendung theoretischen Wissens. In diesem Teil werden wir uns mit den Erfolgs- und Misserfolgsfällen einiger KI-Produkte befassen und versuchen, daraus wertvolle Erfahrungen und Lehren zu ziehen sowie Referenzen und Inspirationen für die Praxis von Produktmanagern bereitzustellen.

Erfolgsgeschichte: Hinter den Kulissen von AlphaGo AlphaGo, ein von DeepMind entwickeltes Computerprogramm für künstliche Intelligenz, sorgte weltweit für Aufsehen, als es den Weltmeister Lee Sedol im Go-Spiel besiegte. Die Geschichte hinter AlphaGo ist jedoch mehr als nur ein Spielsieg. Hinter dem Erfolg von AlphaGo stehen die unermüdlichen Bemühungen des Teams und der große Durchbruch in der Deep-Learning-Technologie. DeepMind-Wissenschaftler haben Jahre damit verbracht, AlphaGo zu entwickeln und zu trainieren, damit es sich kontinuierlich verbessern kann, indem es gegen sich selbst und gegen menschliche Spieler spielt. Während des Trainingsprozesses von AlphaGo verwendete das Team eine große Datenmenge und verstärkende Lernalgorithmen. Durch die Analyse von Daten aus Millionen von Go-Spielen lernte AlphaGo, wichtige Informationen zu extrahieren und beim Schachspielen die besten Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig verbessert das Team weiterhin die Strategien und Techniken von AlphaGo, indem es gegen Spitzenspieler spielt. Der Erfolg von AlphaGo ist nicht nur ein Sieg in einem Mensch-Maschine-Spiel, sondern auch ein wichtiger Meilenstein in der Technologie der künstlichen Intelligenz. Es zeigt der Welt das große Potenzial von Deep Learning und Reinforcement Learning bei komplexen Problemen und eröffnet einen neuen Weg für die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Die Geschichte hinter AlphaGo zeigt uns, dass künstliche Intelligenz mit genügend Aufwand und Innovationsgeist in verschiedenen Bereichen Durchbrüche erzielen kann. Es ist nicht nur ein technologischer Durchbruch, sondern auch eine Kombination aus menschlicher Weisheit und maschineller Intelligenz, die uns eine größere Zukunft beschert

Der Erfolg von AlphaGo ist nicht nur ein Sieg der Technologie, sondern auch eine Meisterleistung des Produktmanagements. Durch die Zusammenarbeit mit Experten aus verschiedenen Bereichen wandelt das Unternehmen komplexe Technologien erfolgreich in Produkte mit kommerziellem Wert und sozialer Wirkung um.

Fachübergreifende Zusammenarbeit: Das Team von AlphaGo umfasst mehrere Rollen wie KI-Forscher, Go-Experten und Produktmanager. Gemeinsam diskutierten sie das Problem, testeten ihre Hypothesen und fanden schließlich eine praktikable Lösung.

Die Kombination aus Technologie und Markt: AlphaGo achtet nicht nur auf die Entwicklung der Technologie, sondern achtet auch auf die Marktnachfrage und das Feedback. Es optimiert seinen Algorithmus kontinuierlich durch Spiele mit professionellen Go-Spielern und steigert zudem die Aufmerksamkeit und Bekanntheit des Marktes.

Lehren aus dem Scheitern: IBMs Gesundheitsprojekt Watson Das Watson for Health-Projekt von IBM ist ein mit Spannung erwartetes Projekt, das darauf abzielt, mithilfe künstlicher Intelligenz das Gesundheitswesen zu verbessern. Das Projekt erlitt jedoch eine Reihe von Rückschlägen und Misserfolgen. Erstens war das Projekt zu Beginn mit technischen Schwierigkeiten konfrontiert. Obwohl Watson als leistungsstarkes künstliches Intelligenzsystem gilt, sind bei der Verarbeitung medizinischer Daten und dem Verständnis medizinischer Erkenntnisse viele Probleme aufgetreten. Dies führte dazu, dass das Projekt nur langsam vorankam und nicht wie erwartet bahnbrechende Fortschritte erzielte. Zweitens steht das Watson-Gesundheitsprojekt von IBM auch vor den Herausforderungen der Komplexität und Vertraulichkeit in der Medizinbranche. Der Schutz und die Privatsphäre medizinischer Daten stellten ein erhebliches Hindernis für das Projekt dar. Viele medizinische Einrichtungen und Patienten haben Bedenken hinsichtlich der Übergabe ihrer sensiblen Daten an ein externes System der künstlichen Intelligenz geäußert, was die Entwicklung und den Umfang des Projekts einschränkt. Darüber hinaus haben die Marktnachfrage und die Benutzerakzeptanz auch einen gewissen Druck auf das Projekt ausgeübt. Obwohl das Watson-Gesundheitsprojekt von IBM großes Potenzial hat, ist es bei der praktischen Anwendung auf viele Schwierigkeiten gestoßen. Die Komplexität und die traditionellen Arbeitsabläufe in der Gesundheitsbranche machen Ärzte und Patienten weniger empfänglich für neue Technologien, was zu Schwierigkeiten bei der Vermarktung und der Benutzerakzeptanz des Projekts geführt hat. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Lehre aus dem Scheitern des Watson-Gesundheitsprojekts von IBM darin besteht, dass technische Herausforderungen, die Komplexität der Branche und die Marktnachfrage Schlüsselfaktoren für den Projekterfolg sind. Bei der zukünftigen Entwicklung ist es notwendig, der Machbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Technologie mehr Aufmerksamkeit zu schenken und gleichzeitig die Besonderheiten der Branche und die Bedürfnisse der Benutzer zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass das Projekt bessere Ergebnisse erzielen kann

Das Watson-Gesundheitsprojekt von IBM zielte darauf ab, die Technologie der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um den Medizin- und Gesundheitsbereich zu reformieren, konnte aber letztlich nicht die erwarteten Ziele erreichen. Wir können einige Gründe und Lehren aus dem Scheitern zusammenfassen

Überhöhte Erwartungen: Das Watson Health Project stellte zu Beginn zu hohe Erwartungen. Es wird versucht, komplexe Probleme im medizinischen Bereich durch Technologie zu lösen, ignoriert jedoch die tatsächliche Schwierigkeit und Komplexität der Umsetzung.

Trennung zwischen Markt und Technologie: Obwohl Watson bestimmte technische Vorteile hat, versteht es die tatsächlichen Bedürfnisse des Marktes nicht gut und erfüllt sie nicht. Dies führte zu einer Abweichung zwischen der Projektrichtung und der Marktnachfrage.

3. Inspiration: Aus Fällen lernen

Durch die Analyse dieser Fälle können wir Aufschluss über das Produktmanagement mit künstlicher Intelligenz gewinnen

Bleiben Sie realistisch: Bei der Festlegung von Zielen und Erwartungen müssen Sie realistisch sein und die tatsächlichen Schwierigkeiten bei der Umsetzung und die Marktakzeptanz vollständig berücksichtigen.

Enge Integration in den Markt: Während des Produktentwicklungsprozesses ist es notwendig, die Bedürfnisse und Rückmeldungen des Marktes eng zu integrieren, um sicherzustellen, dass die Richtung des Produkts mit dem Markt übereinstimmt.

Stärkung der domänenübergreifenden Zusammenarbeit: Im Entwicklungsprozess von KI-Produkten werden die domänenübergreifende Zusammenarbeit und der Austausch gestärkt, um sicherzustellen, dass Wissen und Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen vollständig integriert und angewendet werden können.

Dieser Artikel wurde ursprünglich von @yancheng auf „Jeder ist ein Produktmanager“ veröffentlicht. Nachdruck ohne Genehmigung ist verboten

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