Auswirkung wegfallenden Bottlenecks

Markus Andrezak spricht in dieser Folge mit Tim über AI im Produktmanagement und was man nach aktuellem Stand bereits alles damit als Produktmensch schon machen kann. Dabei kommen sie schnell zu einer Beobachtung, die viele Teams gerade im Alltag spüren. Während früher ein Großteil der Energie in Backlogpflege, Refinements und die Vorbereitung für die Entwicklung floss, verändert sich heute der Engpass in der Produktentwicklung. Wenn Code schneller entsteht und technische Umsetzung weniger Zeit kostet, geraten andere Fragen in den Vordergrund. Welche Probleme sind wirklich relevant? Wo entsteht echter Nutzen für Nutzerinnen und Nutzer? Und woran erkennt ein Produktteam früh genug, ob eine Idee überhaupt trägt?

AI im Produktmanagement verändert damit nicht einfach einzelne Aufgaben. Die Verschiebung geht tiefer. Viele Produktmenschen arbeiten noch mit Routinen aus einer Zeit, in der Entwicklungskapazität der knappste Faktor war. Deshalb drehen sich Prozesse oft um Priorisierung, (politische) Absicherung und detaillierte Übergaben. Markus beschreibt, warum genau dieses Denken gerade unter Druck gerät. Wenn Teams innerhalb kürzester Zeit Prototypen bauen oder Produktideen testen können, verliert das aufwendige "Verwalten" von Anforderungen an Bedeutung. Dafür steigt der Druck, schneller gute Entscheidungen zu treffen und Unsicherheit besser auszuhalten.

Wie Markus im Gespräch erwähnt, gibt es beim AI Thema immer wieder Parallelen zur frühen Internetzeit. Viele Regeln entstehen gerade erst. Rollen verändern sich. Praktiken werden neu sortiert. Genau deshalb wirkt AI im Produktmanagement momentan gleichzeitig chaotisch und voller Möglichkeiten. Wer heute schon nach fertigen Antworten sucht, wird schnell frustriert. Wer dagegen bereit ist zu experimentieren, Arbeitsweisen zu hinterfragen und eigene Erfahrungen zu sammeln, entdeckt schon jetzt konkrete Chancen für bessere Produktarbeit.

Besonders spannend wird es dort, wo AI im Produktmanagement heute bereits praktisch schon eingesetzt wird. Nicht als magischer Ersatz für Produktarbeit, sondern als Werkzeug im täglichen Denken und Ausprobieren. Markus erzählt von Situationen, in denen Produktteams mit AI sehr schnell unterschiedliche Lösungsansätze erzeugen, Annahmen hinterfragen oder neue Perspektiven auf Nutzerprobleme gewinnen. Gerade in frühen Discovery-Phasen entsteht dadurch Tempo. Gleichzeitig aber warnt er davor, Geschwindigkeit mit Qualität zu verwechseln. Denn viele Teams produzieren plötzlich mehr Ideen, mehr Konzepte und mehr Artefakte, ohne klarer zu verstehen, welches Problem sie eigentlich lösen wollen.

Product Owner sitzen oft zwischen Stakeholder-Erwartungen, Delivery-Druck und strategischen Fragestellungen. AI im Produktmanagement verschärft diese Spannung teilweise sogar. Wenn technische Umsetzung leichter wird, steigen häufig die Erwartungen aus dem Umfeld. Dann entsteht schnell die Vorstellung, dass Produktteams nun einfach deutlich mehr liefern müssten. Genau an diesem Punkt lohnt sich der Blick auf Wertschöpfung statt Auslastung. Markus und Tim sprechen darüber, warum Fokus gerade jetzt wichtiger wird und weshalb Produktmenschen lernen müssen, mit den neuen Möglichkeiten bewusst umzugehen statt jedem Hype hinterherzulaufen.

Hier gehts zu Infos und Anmeldung zum beschriebenen Kurs "The AI Augmented PM" von Markus: academy.ueberproduct.de.

Kontakt zu Markus bekommt ihr ansonsten über sein LinkedIn-Profil oder ueberproduct.de.

Zu diesem Thema passen diese älteren Episoden bzw. z.T. wurden diese Themen auch erwähnt:

• Warum scheint die Product Owner Rolle so schwer zu sein? (ganz frühe Folge mit Markus Andrezak - immer noch sehr aktuell)
• Mit dem Kano-Modell Kundenbedürfnisse besser verstehen

Weitere Folgen mit Markus Andrezak:

• Produktstrategie in die Praxis bringen
• Unterschiedliche Strategieansätze - Gemeinsamkeiten und Unterschiede
• Business- oder Nutzersicht: Welchen Blickwinkel sollte ein PO einnehmen?

Wie viel eurer Arbeit im Produktmanagement macht ihr bei euch im Unternehmen schon mit AI? Wir meinen dabei nicht die Code Erstellung und Delivery, sondern die Prozesse im Produktmanagement. Habt ihr Erfolgs- oder Horrorgeschichten vom Einsatz von AI im Produktmanagement? Dinge die überraschend gut oder schlecht liefen? Teilt eure Geschichten und Erfahrungen doch mit uns und der Community. Hinterlasse gerne einen Kommentar unterm Blog-Artikels oder auf unserer Produktwerker LinkedIn-Seite.

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