Lektionen aus der Dotcom-Blase: Wie Produktverantwortliche über KI nachdenken sollten

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Hannah Clark: In den unvergesslichen Worten von Bob Dylan: „Die Zeiten ändern sich“ – und Veränderungen in diesem Ausmaß sind... nun ja, sie sind vieles. Sie sind beängstigend. Sie sind aufregend. Sie sind unvorhersehbar. Und sie sind unvermeidlich. Unabhängig davon, wie man zu KI steht, hat sie einen Paradigmenwechsel ausgelöst, wie wir an fast jede Facette des Produkts herangehen – insbesondere auf Führungsebene. Welche dieser neuen Tools setzen wir ein und wie? Wie wird das die Struktur und Funktionen unserer Teams beeinflussen? Und wenn sich unsere Organisationen verändern, wie müssen wir uns dann selbst verändern?

Mein heutiger Gast ist der großartige Greg Petroff, Professor, Design-Vordenker und erfahrener Manager mit Stationen bei Unternehmen wie SAP, GE Digital, Google, ServiceNow, Compass und Cisco. Als Greg und ich uns vor der Aufnahme über diese Zeiten des Wandels unterhielten, brachte er den Punkt auf, dass wir so eine Situation bereits mit der Dotcom-Ära erlebt haben – nur mit dem Unterschied im Tempo des Wandels und damit dem nötigen Tempo der Anpassungsfähigkeit. Gleich hören Sie, wie Greg über die Tools, organisatorischen Veränderungen und Strategien spricht, an die Führungskräfte jetzt denken müssen – denn, wie Bob Dylan uns warnt: „Du solltest anfangen zu schwimmen, sonst sinkst du wie ein Stein.“ Also legen wir los.

Willkommen zurück beim CPO Club Podcast. Ich bin heute mit Greg Petroff hier.

Vielen Dank, dass du heute bei uns bist, Greg. Wie geht es dir?

Greg Petroff: Mir geht es gut, danke Hannah. Danke, dass ich heute da sein darf.

Hannah Clark: Schön. Prost.

Wir starten, wie wir immer starten. Erzähl uns gern ein wenig über deinen Werdegang und wie du dahin gekommen bist, wo du heute bist.

Greg Petroff: Ja, ich bin ursprünglich Architekt. Ich habe vor langer Zeit in der Architektur angefangen. Und dann hatte ich Rollen im Bereich Unternehmenssoftware – vom Produktmanagement bis zur Designführung in den letzten 25 Jahren. Stationen wie SAP, GE, Google, ServiceNow. Am kürzesten war ich bei Compass und dann bei Cisco, und aktuell berate ich unabhängig, mache etwas „fractional Design Leadership“ und Coaching, sowie Lehraufträge am California College for the Arts.

Hannah Clark: Ein voller Terminkalender. Heute sprechen wir über große Themen – Veränderungen im Mindset, die Führungskräfte in dieser neuen KI-Ära annehmen müssen, in die wir uns alle gerade hineindenken.

Um zu starten: In der Vergangenheit haben wir interessante Parallelen zwischen unserem aktuellen KI-Moment und der Dotcom-Ära gezogen – die beide einen großen Mindset-Wandel brauchten. Was sind einige der wichtigsten Lektionen aus dieser früheren Zeit technischer Disruption, die heute noch relevant sind?

Greg Petroff: Ja, ich denke, da gibt es einige Dinge. Einerseits ist Expertise nicht mehr so viel wert wie früher. Wir haben eine Art Prognoserahmen, mit dem wir die Welt betrachten, der sich auf unsere Erfahrungen stützt.

Wenn wir an Arbeit denken, nutzen wir diesen Rahmen, um das nächste zu tun. Das ist hilfreich, wenn die Regeln stabil sind. In Zeiten des Wandels aber können sich die Regeln ändern, ohne dass man es merkt. Daher ist Neugier eine extrem wichtige Eigenschaft, die man jetzt kultivieren sollte.

In der Dotcom-Ära gab es viele Unternehmen, die am Spielfeldrand standen und gar nicht richtig verstanden, was passierte. Und es gab eine Reihe von Menschen, die es ebenfalls nicht verstanden, aber neugierig waren und einfach hineingesprungen sind und angefangen haben, Dinge zu machen. Ich denke, wir befinden uns jetzt in einem sehr ähnlichen Moment – alles geht so schnell, dass man den richtigen Zugang zu KI nur findet, indem man sie möglichst oft und vielseitig nutzt.

Hannah Clark: Ja, bei diesen Veränderungen denke ich auch an die klassischen Rollenverteilungen – wobei unsere heutige Auffassung von „klassisch“ sich auch rasant gewandelt hat.

Kannst du mehr dazu sagen, wie sich die Grenzen von Rollen und die Produktentwicklung verändert haben?

Greg Petroff: Das ist natürlich situationsabhängig. Jede Firma hat ihre eigene Kultur und Stärken – bei Google etwa ist die Ingenieurskultur sehr stark, auch wenn andere Disziplinen wichtig sind, gibt oft die Technik das Tempo vor. In anderen Firmen stehen Design oder Produktmanagement mehr im Mittelpunkt.

Kulturell hat jede Organisation ihre Prägung. Manche Unternehmen sind sehr orthodox, was die Definition von Rollen angeht. Da heißt es dann: „Das ist dein Bereich, du machst nichts außerhalb davon. Dafür gibt's das andere Team.“ Das hat eine Zeit lang funktioniert.

Ich war nie sehr orthodox. Ich habe in meiner Karriere oft die Grenzen verwischt. Wurde manchmal als Designer beschimpft, der Produktmanagement macht oder als Produktmanager, der designt. Aus meiner Sicht geht es um die Produktkultur – und die verändert sich gerade massiv, auch weil die Werkzeuge völlig anders sind.

Sie sind schneller und einer breiteren Masse zugänglich. Wer einst im Silo gearbeitet hat, kann jetzt Aufgaben von anderen übernehmen. Das Venn-Diagramm zieht sich quasi zusammen.

In Zukunft werden Teams aus sogenannten T-Shaped-Personen bestehen: Menschen mit einer Spezialisierung, die aber auch in andere Bereiche hineinwirken. Ich meine, wir nähern uns dem Doppel-T: Hybride, die gestalten und programmieren können; Produktverantwortliche, die aus dem Design kommen; Entwickler, die Produktmanagement lieben.

Das Entscheidende ist, dass in jeder Organisation offen über Werkzeuge gesprochen wird – welche Möglichkeiten sie bieten, wer was übernimmt. So können wir von einer reinen Technik- oder Design- zu einer echten Outcome-Kultur wechseln, in der jeder nach seinen Fähigkeiten beiträgt.

So werden hybride Organisationen entstehen, die ganz unterschiedlich aussehen können. Im Projektmanagement wird die richtige Definition dessen, was gebaut wird, wichtiger werden – da es immer leichter wird, einfach irgendetwas umzusetzen. Man sollte lieber daran arbeiten, möglichst viel Wert für Endnutzer und Kunden zu schaffen, als einfach immer mehr Features draufzusatteln, nur weil es bequem ist.

Mich interessiert vor allem, wie wir Raum für mutige, funktionsübergreifende Zusammenarbeit schaffen, denn diese Dinge lassen sich heute viel einfacher verwirklichen.

Hannah Clark: Oh, damit hast du jetzt gleich drei Wege aufgemacht: Tools, Wandel der Rollen und Organisation/Leadership. Bleiben wir erstmal beim Thema Tools, dann kommen wir zu den anderen Themen zurück.

Sprechen wir etwas über KI-Tools in der Produktentwicklung. Du hast bereits angedeutet, dass sich vieles ändert – es kommt jetzt auf Urteilsvermögen an. Wir stehen an einer spannenden Weggabelung: Welche Tools nutzen wir? Wie treffen wir die richtigen Entscheidungen?

Hannah Clark: Wie hilfst du Teams dabei, gutes Urteilsvermögen oder das richtige Bauchgefühl beim Einsatz von KI-Tools zu entwickeln?

Greg Petroff: Gutes Urteilsvermögen ist zentral. Wenn du ein KI-Tool nutzt: Glaubst du dem, was es dir ausspuckt? Oder nutzt du es zum gemeinsamen Erkenntnisgewinn, arbeitest also mit der KI gemeinsam an einem Ziel? Ein Teil davon ist Experimentierfreude – die Entwicklung ist rasant, aber es gibt Bereiche, die einfach umsetzbar und sinnvoll sind. Beispielsweise im Produkt-Discovery:

Es gibt viele Werkzeuge, mit denen man eigene Retrieval-Modelle auf Basis seiner Research-Insights bauen kann. Wer viele Jahre Forschung hat, kann damit alle Transkripte und Erkenntnisse für neue Teammitglieder zugänglich machen. Fast wie ein virtuelles Wissensteam.

Das ist umstritten. Ich würde es nicht Persona nennen, sondern eine besser nutzbare, durchsuchbare Wissensbasis. Vor allem wenn man neue Teammitglieder einführt, können sie damit effektive Einarbeitung erleben.

Das ist nicht einfach, aber wenn es einmal funktioniert, entdeckt man interessante Zusammenhänge. Im Designbereich sehen wir den Wandel an Tools wie Figma, das es vor fünf Jahren noch gar nicht gab und jetzt alles verändert hat.

Teams arbeiten heute oft gleich in „High Fidelity“. Ich bin mir nicht sicher, ob das am besten ist – mit „Low Fidelity“ sieht man manchmal Dinge, die einem sonst entgehen würden. Doch die Geschwindigkeit ist höher, dadurch können Teams schneller iterieren und ausprobieren.

Oft ist es besser, in Prototypen zu denken (also „machen, um zu denken“), statt nur zu konzipieren und dann zu bauen. Die Fehler im Prototyp liefern wertvolle Erkenntnisse über Kundenprobleme – manchmal mehr als jede Debatte.

Teams, die Design und Produkt eng verzahnen, können heute das klassische Pflichtenheft durch den Prototypen ersetzen und diesen auch gleich testen. Was früher zu teuer und zeitaufwändig war, ist heute machbar.

Auch im Engineering-Bereich werden Tools wie Copilot getestet, um Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Wir sind da noch früh dran – viele Entwickler sind skeptisch. Aber die Tatsache, dass große Teile von Codestellungen gemeinschaftlich entstehen können, eröffnet neue Möglichkeiten. Gleichzeitig gewinnen Entwickler Freiräume, um wichtigste Probleme anzugehen.

Wir sollten geschlossen überlegen: Wie können wir unsere eigene Arbeit disruptieren? Viele versuchen, KI in ihre Produkte zu integrieren. Wir sollten aber genauso KI in unseren Prozessen nutzen, um ihren Nutzen direkt zu erleben.

Hannah Clark: Ganz meine Meinung. Gerade jetzt geht es darum, KI-Tools als Erweiterung unseres Fachwissens zu begreifen, nicht als Ersatz für das institutionelle Wissen, das weiterhin essenziell ist. Wir besprechen ja ständig, dass wir weiterhin für die Arbeitsergebnisse der KI verantwortlich bleiben.

Das führt zum Wert von institutionellem Wissen, besonders in Forschungsteams. Forschung wird oft kritisch beäugt, was den KI-Einsatz angeht. Wie siehst du das Zusammenwirken von menschlicher Expertise und KI-gestütztem Wissensmanagement in Zukunft?

Greg Petroff: Wie schon gesagt: Die meisten Forschungsteams besitzen einen großen Fundus an Wissen, der früher kaum geteilt werden konnte. Forschungsergebnisse verschwanden oft im Archiv.

Forschung ist zudem zeitlich beschränkt relevant, da sich Kundenverhalten und Technologien ändern. In großen Unternehmen gibt es oft reichlich Daten, aber nur wenige nutzen sie.

Forschungsteams wollen, dass mehr auf diese Inhalte zugreifen, weil dadurch bessere Erkenntnisse und Resultate entstehen. Daher ist es spannend, Wissensgraphen über alle Forschungserkenntnisse zu bauen, sodass alle im Unternehmen gezielter danach fragen können.

Das ersetzt nicht die Forschung, sondern macht bestehende Erkenntnisse sichtbar. Wissen wird geteilt, nicht nur von den Forschern gehalten. Sie können den Wissensschatz laufend füttern und ergänzt durch klassische qualitative wie quantitative Zugänge selber weiterforschen (statt alles von KI machen zu lassen).

Die Fähigkeit, Wissen breiter zugänglich und verständlich zu machen, wird spannend. Immer wenn etwas Wertvolles in einer Organisation für viele offen wurde, stieg die Nachfrage nach Expertise sogar an.

Wer Zugang zu neuen Erkenntnissen bekommt, will meist mehr davon – und erkennt, die Professionalität der Forschenden ist wichtig. Wer Forschung ernsthaft und korrekt macht, ist dann noch gefragter. Alle sollten tief verstehen, wem sie dienen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um bessere Produkte zu schaffen.

Hannah Clark: Das ist wirklich ein spannender Innovationsbereich im KI-Umfeld. Wir hatten etwa eine sehr beliebte Episode zur produktgestützten Entdeckung durch generative KI (mit Craig Watson von Arro). Da geht es ja auch gerade nicht darum, Persona-Enwicklung zu ersetzen, sondern bestehende Daten nutzbar und interaktiv zu machen.

Ebenso sprachen wir in anderen Episoden über produktanalytische Tools mit GenAI wie Datawisp oder Quantum Metric. Deren Credo ist, Daten zu demokratisieren: Sie für Menschen ohne Data-Science-Fähigkeiten verfügbar und sinnvoll nutzbar zu machen.

Wenn Daten so zugänglich sind, kann jeder Stakeholder im Unternehmen erkennen, wie ihn die Erkenntnisse betreffen. Was bedeutet es wirklich, dateninformiert zu arbeiten, wenn wir die Tools effektiver einsetzen? Für das Produktmanagement ist das ein spannender Moment.

Greg Petroff: Das stimmt. Fachwissen ist ein wertvolles Gut – in manchen Unternehmen haben die größten Experten auch am meisten Einfluss. Spannend wird, was passiert, wenn plötzlich alle einen viel tieferen Einblick in den Kunden bekommen. Wird das alte Hierarchien aufbrechen? Das wird interessant zu sehen.

Noch etwas: Ich sage oft und bekomme dafür Kritik – aber ich meine, die Aufgabe von Forschung ist es, Produktentscheidungen zu entlasten. Ja, wir wollen Nutzer verstehen und ihre Probleme, und wissen, welche Ergebnisse für sie wichtig sind.

Produktverantwortliche treffen Annahmen, welche Features Mehrwert bieten – was teuer werden kann, wenn es einfach umgesetzt wird, ohne zu prüfen, wie wertvoll es ist. Forschende können mit ihrer Arbeit Annahmen prüfen und Management bessere Entscheidungsgrundlagen liefern, damit Maßnahmen auch wirklich zum gewünschten Ergebnis führen.

Hannah Clark: Ich wundere mich, dass du für diese Aussage kritisiert wirst – keine Sorge, wir verraten es nicht. Wir sind im Podcast große Fans von UX-Forschenden, sie bringen extremen Mehrwert. Für mich ist es unverständlich, wie ein Unternehmen hohe Investitionen in ein Produkt verantworten kann, ohne zu prüfen, dass es wirklich bei der Zielgruppe ankommt.

Greg Petroff: Noch etwas: Wir können inzwischen einen vollständigen Rundumblick bekommen – das war früher undenkbar. Tools wie Amplitude liefern heute super Telemetrie und Erfolgsmessungen; man sieht die Nutzung von Funktionen, SaaS-Firmen kennen ihre Verlängerungsraten, und mittels Kohortenanalysen wird sichtbar, welche Kunden mehr oder weniger Aufwand machen.

All diese Signale waren lange isoliert im Customer Success, in der Strategie oder im Research-Team. Die Chance besteht, alles zusammenzuziehen und einen 360°-Blick auf das Produkt, die Kunden und den Geschäftserfolg zu bekommen. Das war früher unmöglich. Es ist schwierig, aber AI kann helfen, um unterschiedliche Datensätze zusammenzuführen, z.B. für Kundenerfolg und Nutzererfolg, um ein klareres Bild des Produkterfolgs zu erhalten und zu erkennen, was als nächstes wichtig ist.

Hannah Clark: Das ist einer der größten Vorteile generativer KI. Endlich lassen sich die vorher silogetriebenen Outputs vereinen und gezielte Fragen stellen – wie du bereits sagtest: Mal sehen, wie sich das weiterentwickelt. Es wird sicherlich auch Schwierigkeiten geben.

Greg Petroff: Noch ein letzter Punkt: Sobald du eine Antwort bekommst, brauchst du wieder ein Forschungsteam mit Urteilskraft, um zu prüfen, ob die Erkenntnis überhaupt belastbar ist. Es kann sein, dass die Grundlage gar nicht so solide ist und man sich auf einen Trugschluss stützt.

Hannah Clark: Ich frage mich auch, wie sehr das Thema Datenhygiene nach vorn kommt, wenn wir mehr auf KI setzen – sind die Daten, die wir eingeben, wirklich qualitativ hochwertig?

Greg Petroff: Ich finde die Vorstellung lustig, dass jemand sagt: „Unsere KI behauptet, du verhältst dich immer so – stimmt das?“ ... Nur ein Scherz.

Hannah Clark: Du hast Themen wie Organisation und Anpassung angesprochen – da will ich noch etwas tiefer gehen: Was sind eigentlich die wichtigsten Kompetenzen, gerade wenn sich Rollen und Zuständigkeiten verschieben, überlappen oder verändern? Wie hilft man Teams, angesichts dieser Unsicherheit die eigene Expertise und den Beitrag zum Team zu erkennen und zu schützen – auch vor der KI?

Greg Petroff: Ich sehe das mit dem „Schützen“ der eigenen Rolle eher kritisch.

Vielleicht hast du es nicht so gemeint, trotzdem: Ich habe in den letzten 25 Jahren gefühlt elf Mal meinen Beruf gewechselt – von Architektur zu 3D-Grafik, Medien, Information Architecture, Interaction Design, Produktführung, Research, wieder Interaction Design, UX-Leitung ...

Interessant ist doch, dass wir in den letzten zehn Jahren relative Stabilität in den Berufsrollen hatten. Viele sind in dieser Zeit gewachsen, definieren sich stark über ihre Rolle und wissen sehr genau, wie ihr Wert aussieht. Sie haben eben noch nicht erlebt, wie ein grundlegender Wandel oder eine neue Technologie auf einen Schlag alles aushebelt.

Manche von uns haben das oft erlebt und sind dadurch anpassungsfähiger geworden – sobald sich die Regeln ändern, reagieren wir: „Okay, jetzt geht's wieder ums Anpassen!“

Know-how und Fachwissen bleiben entscheidend. Ich rate: Kenne deine Stärken – aber häng dich nicht an der engen Rollenbeschreibung auf. Wir bewegen uns in eine Ergebnis- und Problemorientierung: Es zählt das Outcome, der Weg dahin kann vielfältig sein. Wer zu dogmatisch am alten Rollenbild festhält, schwimmt gegen den Strom.

Sei neugierig! Entwickle dich stets weiter, bleib deinen Leidenschaften und Talenten aber treu – die besten Teams bestehen aus Menschen, die in etwas richtig stark sind.

Beispielsweise hatte ich bei SAP vor 15 Jahren ein gemeinsames Innovationsteam – keine Design-, keine Produkt-, keine Technikabteilung. Wir hatten Anthropologen, Techniker, Produktmanager und Designer. Je nach Projekt haben wir die richtigen Leute zusammengespannt und uns gemeinsam die beste Vorgehensweise überlegt. Solche Modelle werden meiner Ansicht nach künftig mehr werden.

Klar, große Unternehmen brauchen gewisse Strukturen für produktive Entwicklung. In kleineren Organisationen werden wir immer flexibler mit Tools und Kompetenzen umgehen. Orthodoxie bremst dann eher.

Hannah Clark: Schön, dass du das erwähnst: Ich möchte auf Führungsstile eingehen. Du hast beobachtet, dass es einen Generationenwechsel im Produktmanagement gibt: weg von Command & Control, mehr zu Kollaboration. Hast du ein Beispiel, wie so ein Wandel das Ergebnis beeinflusst hat?

Greg Petroff: Ich weiß nicht, welcher Trend sich letztlich durchsetzt – aber es gibt aktuell beide Modelle. Bei Variante eins gibt es den starken Produktleiter, der nicht alles transparent kommuniziert und gezielt Maßnahmen setzt. Das ist eher Top-down-Command-and-Control. Viele erfolgreiche Produktverantwortliche waren (und sind) so unterwegs. Jüngere Produktmanager schauen zu diesen Idolen auf und wollen es ihnen gleich tun.

Problematisch wird das gerade in großen Unternehmen, wenn Ressourcen knapp sind und sich Produktleitende gegenseitig Konkurrenz machen. Wer übererfüllt, wird befördert. Wenn oben keiner steuert, versuchen alle immer mehr durchzudrücken. Das führt zu Überlastung, Ineffizienz und am Ende wieder zu Command-and-Control.

Das Gegengewicht: Führungskräfte, die sich ins Team setzen und sagen: „Ich weiß auch noch nicht genau, wie das wird. Ich muss nicht alles wissen – wir wollen gemeinsam lernen. Wir experimentieren und teilen unsere Erkenntnisse.“

Solche Führungspersönlichkeiten holen mehr aus Teams heraus, die Zusammenarbeit ist transparenter und die Leute spüren Autonomie und ihren Beitrag. Ich habe beobachtet, dass diese Haltung besonders bei jüngeren PMs verbreitet ist – sie sind als Digital Natives oft daran gewöhnt. Erfahrenere Produktleute sind demographisch bedingt manchmal nicht so kollaborativ aufgestellt. Aber sie wollen ebenfalls Raum für Design, Forschung und Engineering schaffen und gemeinsam Probleme lösen.

Ich war letztes Jahr auf einer Konferenz in Kanada – die Gespräche dort über cross-funktionale Zusammenarbeit waren offen und von gegenseitigem Vertrauen geprägt. Alle waren bereit, auch Schwächen zuzugeben und ihre Teams zu ermutigen, gemeinsam Lösungen zu finden. Das unterscheidet sich sehr von dem Ansatz, in dem die Führungskraft auf jede Frage selbst eine Antwort geben muss und um jeden Preis den Schein wahrt.

Vielleicht können wir beobachten, dass sich so bessere Ergebnisse erzielen lassen – ich habe dazu kein hartes Zahlenbeispiel, sehe aber diese beiden Strömungen klar im Produktmanagement.

Hannah Clark: Ich teile deine Ansicht – heute wird Arbeit deutlich weniger hierarchisch und viel kollaborativer. Dieser Trend gefällt mir sehr: Aspekte wie psychologische Sicherheit, emotionale Intelligenz, Konzept von Verletzlichkeit u.v.m. beeinflussen schon jetzt, wie Teams geführt und cross-funktionale Zusammenarbeit gestaltet wird.

Jetzt stelle ich dich aber auf die Probe: Du bist selbst Führungskraft – welche Strategien funktionieren für dich, um Neugier und Experimentierfreude zu fördern und zugleich hohe Qualitätsstandards zu halten?

Greg Petroff: Klarheit ist das größte Geschenk, das du einem Team machen kannst. Nicht alles kann man als Führungskraft offenlegen, und manches wäre auch nicht hilfreich. Aber Klarheit gibt Orientierung, sie muss sich durch die Organisation ziehen, sodass alle wissen, was ihr Beitrag ist. Es ist schwierig, im Unternehmen zu Dingen „Nein“ zu sagen – aber die Firmen, die klar entscheiden, was sie NICHT tun, profitieren. So verhindert man, dass sich „Lieblingsprojekte“ und Sonderwege einschleichen.

Feedback geben (freundlich, aber bestimmt) und Menschen zur Verantwortung ziehen, sind wichtig. Psychologische Sicherheit ist sinnvoll – aber dabei darf konstruktive Kritik nicht unterbleiben. Ein Prinzip, das ich bei Cisco besonders mochte und das von Duo übernommen wurde, war „Sei freundlicher als nötig“.

Das bedeutet: Wenn du mit Spinat zwischen den Zähnen ins Meeting gehst, willst du, dass es dir jemand sagt. Es geht also nie um dich selbst, sondern um die Sache. Durch ständiges Feedback und die Konzentration auf die Arbeit (nicht die Person!) entsteht eine Atmosphäre, in der alle lernen, Kritik nicht persönlich zu nehmen, sondern als Chance zur Verbesserung.

Das sind die beiden Dinge, auf die ich besonderen Wert lege – auch wenn ich nicht behaupte, immer perfekt zu sein: Möglichst viel Klarheit und möglichst viel Feedback.

Hannah Clark: Danke für diese Einblicke – ich stimme dir ganz und gar zu. Du bist nur bescheiden!

Danke, dass du heute bei uns bist, Greg. Es war ein tolles Gespräch mit vielen hochaktuellen Themen. Wir freuen uns auf das Feedback der Zuhörer:innen! Wo kann man dich online am besten erreichen?

Greg Petroff: Ich bin auf LinkedIn zu finden, einfach mein Profil anschauen. Darüber hinaus habe ich einen Substack namens Improbable Futures, wo ich gelegentlich über Möglichkeiten schreibe.

Hannah Clark: Super. Vielen Dank, dass du dabei warst.

Greg Petroff: Danke.

Hannah Clark: Danke fürs Zuhören! Weitere spannende Einsichten, Leitfäden und Tool-Reviews gibt es in unserem Newsletter unter theproductmanager.com/subscribe. Noch mehr Gespräche dieser Art gibt's im CPO Club Podcast – einfach abonnieren, wo immer ihr Podcasts hört.