Mariya Mansurova über Produktanalyse & den Einfluss von Agenten-KI
Mariya Mansurova, eine Produktanalyse-Managerin, bringt über 12 Jahre Erfahrung in der Produktanalyse aus verschiedenen Branchen mit, von Suchmaschinen bis hin zu Fintech. Ihr beruflicher Werdegang, der in Software-Engineering, Mathematik und Physik verwurzelt ist und durch praktische Erfahrungen als Produktmanagerin ergänzt wird, bietet eine umfassende Perspektive darauf, wie Analyseteams Unternehmen befähigen können, fundierte Entscheidungen zu treffen. Mansurova wird vom Streben nach neuartigen Erkenntnissen und innovativen Methoden angetrieben, was ihren tief verwurzelten Glauben widerspiegelt, dass Neugier den Fortschritt vorantreibt.
Ein bedeutender Schwerpunkt ihrer Arbeit ist das aufstrebende Feld der Agenten-KI. Zunächst von Neugier und der allgegenwärtigen Diskussion um große Sprachmodelle (LLMs) angezogen, erkannte Mansurova schnell das transformative Potenzial von Agentensystemen. Sie glaubt, dass deren Einfluss auf den Alltag und professionelle Arbeitsabläufe nur noch zunehmen wird. Ihr praktisches Engagement reicht von der Nutzung von Tools wie GitHub Copilot und Claude Desktop bis zum Aufbau benutzerdefinierter Agenten mit Frameworks wie smolagents, LangGraph und CrewAI. Für Mansurova sticht das Codieren als die wirkungsvollste Anwendung der Agenten-KI hervor. Während neuere Forschungen die genauen Effizienzgewinne debattiert haben, beobachtet sie persönlich einen bemerkenswerten Unterschied und schätzt eine Geschwindigkeitssteigerung von 20 %, insbesondere bei sich wiederholenden Aufgaben (z. B. SQL-Pivoting) oder beim Umgang mit unbekannten Technologien (z. B. dem Erstellen einer Web-App in TypeScript). Dieser Schub, so schlägt sie vor, stellt einen Paradigmenwechsel dar, der den Bereich des Machbaren erweitert und potenziell eine Effizienzlücke zwischen denen schafft, die diese Technologien nutzen, und denen, die dies nicht tun. Mit Blick auf die Zukunft ist sie besonders begeistert von automatischen Berichtsagenten und stellt sich KI vor, die Daten abrufen, visualisieren, Ursachenanalysen durchführen und sogar Präsentationen entwerfen kann – eine Vision, die sie für KPI-Narrative prototypisch umgesetzt hat.
Mansurova ist auch eine starke Verfechterin von Computersimulationen in der Produktanalyse, einem Werkzeug, das ihrer Meinung nach noch immer erheblich untergenutzt ist. Ihre Serie „Praktische Computersimulationen für Produktanalysten“ zielt darauf ab, die Leistungsfähigkeit und Zugänglichkeit dieses Ansatzes zu demonstrieren. Simulationen bieten eine quantitative und genaue Methode, um „Was-wäre-wenn“-Fragen zu beantworten – wie die Schätzung des Bedarfs an operativen Agenten für eine neue Kontrolle oder die Vorhersage der Auswirkungen einer Feature-Einführung in einem neuen Markt – selbst wenn keine harten Daten verfügbar sind. Sie hebt die Wirksamkeit von Simulationen beim Umgang mit Unsicherheiten und Verteilungen hervor und zieht oft Bootstrap-Methoden komplexen statistischen Formeln vor. Das Aufkommen moderner Rechenleistung, die Tausende von Simulationen in wenigen Minuten ermöglicht, hat die Problemlösungsfähigkeiten für Analysten revolutioniert.
Beim Übergang von LLM-Anwendungen vom Prototyp zur Produktion beobachtet Mansurova eine häufige Falle: die Unterschätzung der erheblichen Lücke zwischen den beiden Phasen. Prototypen sind zwar hervorragend geeignet, um die Machbarkeit zu beweisen und Begeisterung zu erzeugen, bieten aber keine inhärenten Garantien hinsichtlich Konsistenz, Qualität oder Sicherheit in vielfältigen, realen Szenarien. Eine erfolgreiche Produktionsimplementierung, so betont sie, hängt von einer rigorosen Evaluierung ab. Dies beinhaltet die Definition klarer Leistungsmetriken (z. B. Genauigkeit, Ton, Geschwindigkeit) und deren kontinuierliche Verfolgung während der Iteration. Analog zur Softwareentwicklung behauptet sie, dass LLM-Anwendungen die gleiche systematische Prüfung erfordern. Dies ist besonders in regulierten Umgebungen wie Fintech oder Gesundheitswesen entscheidend, wo die Zuverlässigkeit sowohl internen Teams als auch Compliance-Stakeholdern nachgewiesen werden muss, was oft einen umfangreichen Entwicklungsaufwand für Überwachung, Human-in-the-Loop-Prozesse und Audit-Trails erfordert.
Mansurovas Arbeit integriert häufig Ingenieurprinzipien mit Best Practices aus Datenwissenschaft und Analytik, was ihren Glauben widerspiegelt, dass die Grenzen zwischen Daten und Engineering zunehmend verschwimmen. Sie argumentiert, dass die heutigen Datenanalysten und -wissenschaftler ein multidisziplinäres Skillset benötigen, das Codierung, Produktmanagement, Statistik, Kommunikation und Visualisierung umfasst. Ihr früherer Hintergrund in der Programmierung verbesserte ihre Analyseeffizienz erheblich, förderte eine bessere Zusammenarbeit mit Ingenieuren und ermöglichte es ihr, skalierbare, zuverlässige Lösungen zu entwickeln. Sie ermutigt Analysten nachdrücklich, Best Practices der Softwareentwicklung wie Versionskontrolle, Tests und Code-Reviews zu übernehmen, um die Prozesszuverlässigkeit zu verbessern und qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu liefern.
Mit einem breiten, problemzentrierten Ansatz betrachtet Mansurova alle Analysewerkzeuge – von statistischen Methoden bis hin zu modernen Techniken des maschinellen Lernens – als Teil eines einzigen Toolkits. Im Einklang mit Robert Heinleins Sentenz „Spezialisierung ist für Insekten“ beschreibt sie Analysten als „Datenmagier“, die die am besten geeigneten Tools zur Problemlösung auswählen, sei es der Bau eines LLM-gestützten Klassifikators oder die Nutzung kausaler Inferenz für strategische Entscheidungen. Diese Denkweise, so argumentiert sie, führt nicht nur zu überlegenen Ergebnissen, sondern kultiviert auch eine Kultur des kontinuierlichen Lernens, die in der sich schnell entwickelnden Datenindustrie unerlässlich ist.
Ihre umfangreichen Schriften, die Themen von Texteinbettungen bis hin zu Multi-AI-Agenten umfassen, zeichnen sich durch Kohärenz und Zugänglichkeit aus. Mansurova schreibt typischerweise über Themen, die sie aktuell begeistern, und schöpft Inspiration aus neuen Erkenntnissen, Diskussionen, Online-Kursen, Büchern und täglichen Aufgaben. Sie berücksichtigt stets ihr Publikum und zielt darauf ab, Inhalte zu erstellen, die sowohl für andere als auch für ihr zukünftiges Ich wirklich hilfreich sind. Ihr Blog dient als persönliche Wissensbasis, wobei Artikel oft aufeinander verweisen, um die Vernetzung von Datenkonzepten zu veranschaulichen.
Mansurovas strukturierter Ansatz zum Schreiben komplexer Themen ist tief verwurzelt. Sie wendet oft einen „Konzept-zuerst“-Kommunikationsstil an, beginnend mit grundlegenden Prinzipien und sich iterativ zu Schlussfolgerungen bewegend. Bei der Teilnahme an Online-Kursen skizziert sie gleichzeitig die Struktur und notiert Nuancen und Bereiche für weitere Erkundungen. Ein wichtiger Teil ihres Prozesses besteht darin, neues Wissen auf praktische Beispiele anzuwenden, da sie glaubt, dass wahres Verständnis erst beim Auftreten realer Grenzfälle und Reibungspunkte entsteht. Ihr Schreibprozess umfasst zwei unterschiedliche Phasen: eine anfängliche Entwurfsphase, die sich auf das Erfassen von Ideen und Code konzentriert, gefolgt von einer akribischen Bearbeitungsphase, um Struktur, Visualisierungen und wichtige Erkenntnisse zu verfeinern. Abschließende Überprüfungen, einschließlich des Feedbacks ihres Partners, gewährleisten Vollständigkeit und Zugänglichkeit.