Kurz gesagt
Die Produktentwicklung von heute ist nicht mehr das, was sie noch vor ein paar Jahren war – und das ist gut so. Ein großer Teil dieses Wandels ergibt sich daraus, wie wir mit AI arbeiten und wie sich unsere Rollen als „Product people“ weiterentwickelt haben.
Die Rolle und der Kontext im Product-Bereich
Im Product-Bereich zu arbeiten bedeutet längst nicht mehr nur, Spezifikationen zu schreiben, Tickets zu priorisieren und die Roadmap zu verantworten. Es geht darum, zu wissen, wann man führen sollte, wann man befähigen sollte und wann man sich besser zurücknimmt – und darum, AI zu nutzen, um schneller voranzukommen, besser zu kommunizieren und für die team collaboration wirklich agil zu bleiben.
Wie stark eine Product Person eingebunden ist, verändert sich je nach Größe und Reifegrad des Unternehmens erheblich.
In manchen Momenten sind wir verantwortlich für:
- Die Richtung festlegen
- Eine Produktvision entwickeln
- Die Strategie ausgestalten
- Features und Zeitpläne planen
- Stakeholder auf eine Roadmap ausrichten
In diesen Phasen sind wir stärker „strategisch“ unterwegs: Wir denken langfristig, verbinden das Produkt mit den Unternehmenszielen und entscheiden, wohin es als Nächstes geht.
Aber es gibt auch andere Momente, in denen sich unsere Rolle in etwas deutlich Operativeres verwandelt:
- Sicherstellen, dass Entscheidungen in echte Umsetzung übergehen
- Dabei helfen, Abhängigkeiten aus dem Weg zu räumen
- Launches koordinieren
- Distribution und Go-to-Market unterstützen
Hier sind wir eher Facilitators als „Owners“: Wir helfen dem System, in Bewegung zu kommen, statt jeden einzelnen Teil davon kontrollieren zu wollen.
Wissen, wann man nicht eingreifen sollte
Eine der am meisten unterschätzten Fähigkeiten im Product-Bereich ist zu wissen, wann man nicht eingreifen sollte. Das richtige Gleichgewicht zwischen Kontrolle und Zusammenarbeit in Produktrollen ist entscheidend. Manchmal ist das Beste, was wir für unsere Engineering- und Design-Teams tun können:
- Nicht zu stark ins Detail spezifizieren
- Den Fokus nicht mit unnötigen Fragen unterbrechen
- Nicht noch mehr Rauschen oder weitere Meetings hinzufügen
Unsere Aufgabe ist es, dort Input zu geben, wo er wirklich Mehrwert schafft, und die Momente zu respektieren, in denen das Team einfach Raum zum Bauen braucht. Wenn das Team Raum zum Bauen braucht, bedeutet das: keine neue Ideation, keine Planung und nichts anderes, was zusätzlich ablenkt.
Letztlich kommt alles auf das richtige Timing an:
- Wann man Feedback einsammelt
- Wann man User-Feedback teilt
- Wann man eine Entscheidung neu einordnet
- Wann man eine Änderung umsetzt
Nicht alles muss sofort entschieden oder diskutiert werden, und nicht alles muss in der ersten Iteration perfekt sein.
Startups und der Wert von Zeit
In kleinen Startups wird das noch kritischer. Zeit ist eine Begrenzung, die alles bestimmt.
Was man sich nicht leisten kann:
- Endloses Hin und Her bei Entscheidungen
- Schwerfällige Prozesse für jedes einzelne Feature
- Zu viel Feinschliff, bevor überhaupt irgendetwas das Licht der Welt erblickt
Was man tun kann, ist:
- Die Dinge anfangs einfach und funktional halten
- Früher ausliefern
- Aus realer Nutzung lernen statt nur aus User Research
Ein technisches Team zu haben, das Design und Product Thinking bereichsübergreifend versteht und wertschätzt, verändert alles.
Und das ist Gold wert – besonders dann, wenn Engineers, Designers und Product gemeinsam Folgendes teilen:
- Dasselbe Verständnis für das Problem
- Dasselbe Gefühl dafür, was für die Nutzer:innen wertvoll ist
- Dasselbe Bewusstsein für Design
- Dieselbe Richtung
Wenn das passiert, muss Product nicht mikromanagen, und die Rolle dreht sich stärker um Alignment, Kontext und Momentum.
AI als Multiplikator
AI-Tools helfen uns ganz konkret dabei, schneller voranzukommen und agil zu bleiben.
1. Schnellere, tiefere Recherche
Zwei konkrete Beispiele dafür, wie wir AI-Tools für schnellere Produktrecherche nutzen:
- Große Mengen qualitativen Feedbacks zusammenfassen, indem nach Keywords gesucht, Reviews aus verschiedenen Quellen gefiltert und übergreifende Erkenntnisse für User Research generiert werden, um Schlussfolgerungen zu formulieren.
- User Pain Points in klarere Themen clustern, statt tagelang rohe Informationen zu strukturieren, sodass wir viel schneller zu Erkenntnissen kommen.
2. Schnelleres Prototyping und besseres Feedback
Wir können besser vorbereitet, fokussierter und mit klarerem Kontext in Gespräche mit Design und Development gehen, indem wir:
- Ein v0 oder einen kleinen Prototyp erstellen und die erwartete Funktionalität sowie User Journey veranschaulichen, was das Hin und Her reduziert und Ideation sowie Definition beschleunigt.
- Erste Entwürfe für UX-Copy generieren, Flows oder Varianten eines Konzepts vorschlagen und schnelle visuelle Referenzen für Design-Gespräche erstellen.
Was wir tun, ist, die Reibung zu verringern, die entsteht, wenn aus einer Idee etwas Konkretes werden soll, auf das wir reagieren können. Dadurch verkürzt sich die Strecke zwischen „Ich habe einen Gedanken“ und „Wir haben etwas, das wir gemeinsam prüfen können“ – selbst wenn es zunächst nur ein statischer Kommentar in einem Figma-Design ist.
Einer der größten Gewinne an Agilität entsteht dadurch, unnötige Feedback-Loops im Produktdesign zu reduzieren und Ideen vorab zu validieren, bevor sie ins Team getragen werden. So wird der Loop enger, fokussierter und bewusster, statt einfach zu verschwinden.
AI-powered Prototyping für Product Manager ist ein Segen – allerdings nur fürs Prototyping, nicht für die Produktion.
Zeit, Intentionalität und Urteilsvermögen
Agilität bedeutet, sich schnell in die richtige Richtung zu bewegen und sehr bewusst damit umzugehen, wie wir unsere Zeit investieren.
Mit Unterstützung von AI können wir:
- Weniger Zeit für wenig wertschöpfende Aufgaben wie Formatieren, Zusammenfassen und Umschreiben aufwenden.
- Entscheidungen leichtgewichtig halten, wenn sie es sein können, und tiefgehend, wenn sie es sein müssen.
Wir können mit Überzeugung sagen:
- „Diese Lösung ist fürs Erste einfach und funktional genug.“
- „Wir schauen noch einmal darauf, nachdem wir gelauncht haben und Daten vorliegen.“
Das ist nicht nachlässig, sondern bewusst.
Das Muster wird zu:
- Etwas gestalten, das gut genug ist, um es auszuliefern
- Launchen
- Dann noch einmal prüfen, erneut durchgehen und mit echten Daten lernen
AI schafft mehr Raum für besseres Urteilsvermögen.
Befähigen statt kontrollieren
Bei der Produktentwicklung heute geht es zunehmend um:
- Weniger „Ich kontrolliere alles“
- Mehr „Ich befähige die richtigen Menschen zur richtigen Zeit“
- Weniger Perfektion vor dem Launch
- Mehr Lernen nach dem Launch
- Weniger Reibung in der Kommunikation
- Mehr Klarheit dank besserer Tools
AI ist nicht der Held dieser Geschichte, aber ein starker Verbündeter. Sie beschleunigt Research, verbessert unsere Art zu prototypen und zu kommunizieren, reduziert unnötiges Hin und Her und hilft Teams dabei, agil zu bleiben, ohne auszubrennen.
Die Herausforderung für Product People besteht jetzt darin, zu lernen, wie man bewusst mit AI arbeitet.
Gute Produktarbeit zeigt sich darin, wie wir dem gesamten Team helfen, gemeinsam mit Klarheit und Agilität voranzukommen.
Bleibt neugierig, lernt weiter und begleitet uns auf dieser sich wandelnden Product-Reise bei Invent.
