Wie Sie sich an den neuen Goldstandard im Produktmanagement anpassen

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Hannah Clark: Mit dem technischen Fortschritt ändern sich auch unser Verhalten. Früher fühlten sich diese Veränderungen recht schrittweise an. Statt einen Lebenslauf persönlich abzugeben, bewerben wir uns heute online. Doch in einer Zeit drastischer technologischer Umbrüche stehen Produktleute mitten in einer kompletten Neuausrichtung. Wir passen uns nicht nur neuen Nutzergewohnheiten an, sondern auch völlig neuen Standards in unserer Arbeitsweise.

Um ehrlich zu sein, fühlt sich dieser Wandel manchmal an, als würde man erst den Fallschirm bauen, nachdem man schon aus dem Flugzeug gesprungen ist. Wie baut man also einen einigermaßen funktionierenden, sprichwörtlichen Fallschirm, wenn man bereits desorientiert ist und kein formelles Handbuch zum Nachschlagen existiert? Ein guter Anfang ist, sich bei den anderen Fallschirmspringern umzuschauen, die es geschafft haben, mit den gleichen Mitteln abzuheben.

Mein heutiger Gast ist Dr. Maryam Ashoori, VP für Produkt und Technik bei IBM Watsonx. Dr. Ashoori, die mir versicherte, ich könne sie einfach Maryam nennen, arbeitet seit über 20 Jahren im Bereich Künstliche Intelligenz. Und während nur sehr wenige Menschen dem Puls dieser Technologie so nah sind wie sie, hat sie gerade in letzter Zeit einen monumentalen Wandel im Verhalten leistungsstarker Produktmanager:innen beobachtet. Wenn Sie sich das Playbook des Produktteams anschauen möchten, das an einigen der bedeutendsten Beiträge zu KI in der Geschichte beteiligt war, könnte diese Folge interessant für Sie sein. Steigen wir ein.

Übrigens führen wir solche Gespräche jede Woche. Wenn das für Sie spannend klingt, warum nicht abonnieren? Okay, jetzt steigen wir ein.

Willkommen zurück zum Product Manager Podcast. Heute spreche ich mit Dr. Maryam Ashoori. Sie ist VP of Product and Engineering bei IBM Watsonx.

Maryam, ich freue mich sehr auf unser Gespräch. Wie geht es dir heute?

Maryam Ashoori: Mir geht es gut. Und dir?

Hannah Clark: Mir geht es wunderbar. Ich freue mich sehr auf unser Gespräch und ich würde gerne beginnen, wie wir immer beginnen.

Kannst du uns etwas zu deinem Hintergrund erzählen und wie du an deinen heutigen Punkt gelangt bist?

Maryam Ashoori: Absolut. Ich arbeite seit über 20 Jahren im Bereich KI, in verschiedenen Disziplinen. In meiner Karriere war ich Designerin von KI-getriebenen Systemen mit Fokus auf den Nutzer. Ich war Ingenieurin, habe Daten und Optimierungen in die von uns gebauten Systeme eingebracht.

Ich habe als KI-Forscherin die Grenzen des Möglichen verschoben und schließlich mein Zuhause im Produktbereich gefunden, wo ich diese Perspektiven zusammenbringe, um die richtigen Probleme zu lösen. Und in den letzten zwei Jahren insbesondere im Bereich Generative KI war ich federführend dabei, den nächsten Stand der KI zu entwerfen und zu entwickeln – das ist die Gen AI Enterprise-Plattform von IBM.

Bei dieser Arbeit kam alles zusammen, was ich liebe: Strategie in einem sich schnell wandelnden Markt definieren, rechtliche und ethische Aspekte navigieren und etwas zu bauen, das ein echtes Problem löst – trotz aller Einschränkungen, wie sie in einem neuen Feld wie Gen AI bestehen.

Dabei habe ich erkannt, dass verantwortungsbewusste KI das entscheidende Element ist, an dem wir intensiv arbeiten und für das wir gezielt gestalten müssen. Das hat mich zu meiner jetzigen Rolle geführt, in der ich Produkt und Technik für KI-Governance leite.

Hannah Clark: Es ist uns wirklich eine Ehre, dich hier zu haben, denn KI ist für uns ein großes Thema gewesen, und es ist faszinierend, mit jemandem zu sprechen, die in diesem Feld schon viel länger tätig ist, als das Thema in der breiten Öffentlichkeit diskutiert wird. Heute werden wir uns speziell auf die Rolle des Produktmanagements konzentrieren und wie sie sich mit dem Aufkommen KI-gestützter Tools und Workflows verändert.

Das ist dein Fachgebiet. Magst du uns zunächst ein bisschen erzählen, welche Veränderungen du bei IBM Watsonx beobachtest und was diese für die Zukunft des Berufs bedeuten?

Maryam Ashoori: Da würde ich zwei Dinge hervorheben.

Das eine betrifft den Beruf selbst, das andere die Produkte, die Produktmanager:innen bauen. Fangen wir beim Beruf an: Es gibt keinen Zweifel, dass die Produktivitätssteigerung durch Gen AI das tägliche Arbeiten von Produktmanager:innen enorm beschleunigt. In meinem eigenen Team – sie waren zum Beispiel „Vibe Coding“ – letztes Jahr hätten sie das nicht gemacht. Damals habe ich sie gebeten, ein PRD zu schreiben, ein Designer:innen-Team zu suchen, Mockups zu entwickeln, damit zu den Developer:innen zu gehen, einen Prototypen zu bauen und das Ergebnis vorzustellen. Heute bauen sie das innerhalb von 24 Stunden und präsentieren mir ein vollständiges, funktionierendes Produkt. Ich frage dann: „Was genau sehe ich hier – ein echtes Produkt oder ein Mockup?“

Das zeigt, wie sich der Beruf mit KI verändert. Das betrifft die Beschleunigung, um Ideen zu testen – aber auch Dinge wie das Generieren von PRDs, Brainstorming und Evaluation verschiedener Optionen per KI.

Das ist also die Produktivitätsseite. Auf der Produktseite geht es für die Produktmanager:innen darum, Produkte zu bauen, die echte Probleme lösen. Es gibt inzwischen in fast jedem Produkt Chancen, von der Beschleunigung durch Gen AI zu profitieren. Dazu müssen die Produktmanager:innen selbst tiefes Know-how darüber entwickeln, wie die Technologie ihre eigenen Produkte und ihre eigene Arbeit beschleunigen kann – und dies in der Entwicklung nutzen.

Hannah Clark: Das ist eine sehr spannende Fähigkeit gerade, weil sich alles so schnell entwickelt und es keine klassischen Ausbildungen gibt, die mit den Veränderungen Schritt halten. Welche Wege siehst du – in deinem Team oder allgemein –, wie Produktmanager:innen wettbewerbsfähig bleiben und den Produktivitätsabstand aufholen können?

Wie bauen wir die entsprechenden Kompetenzen auf?

Maryam Ashoori: Die Schwäche, die du ansprichst, ist eigentlich eine Chance. Die Beschleunigung durch KI wird irgendwann zur Normalität. Das Bild, das mir dazu einfällt, ist der Taschenrechner: Früher wurde in der Schule das Rechnen per Hand verlangt und Taschenrechner waren verboten. Aber irgendwann war der Taschenrechner selbstverständlich – und man konnte sich anderen Fragen widmen.

Genauso ist es: Produktmanager:innen der Zukunft müssen KI effektiv in ihrem Job nutzen. Wer den Wandel nutzt, kann sich jetzt einen Vorsprung sichern. Die Schwäche ist also eine Chance. Wir haben dazu auch selbst eine Studie gemacht: Wir haben 1.000 KI-Anwendungsentwickler:innen in den USA gefragt, ob sie KI-gestützte Codierung nutzen. 38 % tun das häufig. Wie viel Zeitersparnis ergibt das? 41 % sagten: ein bis zwei Stunden pro Tag, 4 % sogar mehr als vier Stunden.

Unabhängig von der Rolle: Wer KI effektiv einsetzt, kann ganz neue Wege für Produktmanagement erschließen. Und genau das ist die große Chance, die diese Technologie für Produktmanager:innen bietet.

Hannah Clark: Das sehe ich auch so. Gerade Vibe Coding verknüpft viele Kompetenzen, die erfahrene Produktmanager:innen auszeichnen – man ist jetzt, wie du sagst, viel weiter als vor einem Jahr beim Erstellen eines PRDs.

Beim Thema Tools: Du hast mal gesagt, dass zum Bau einer KI-Anwendung meist viele Tools nötig sind, etwa sechs bis 15 Stück. Wie empfiehlst du es Produktmanager:innen mit wenig KI-Know-how, den Umgang mit einer immer komplexeren Technologielandschaft anzugehen?

Maryam Ashoori: Da gibt es zwei Aspekte: den technologischen und den menschlichen. Technologisch entwickelt sich der Markt sehr schnell. Als Produktmanager:in hat man maximal zwei Stunden, um zu prüfen, ob man ein neues Tool ins Produkt holt oder es ignoriert.

Wenig Zeit, sich entwickelnder Markt, wenig KI-Fachwissen – man ist selten so tief drin wie eine Forscherin. Man sollte also nicht nur auf die Tools setzen, sondern die menschliche Seite nutzen: Partnerinnen in der Entwicklung, in der Forschung (manchmal auch „Scientists“ genannt) können helfen, weil sie die technologische Entwicklung und den Wert von Tools verstehen.

Generell verschwimmen gerade die Grenzen zwischen den Rollen, insbesondere zwischen Entwickler:innen und Produktmanager:innen. Früher galt: Eine Produktmanager:in auf fünf bis zehn Entwickler:innen. Letztens schlug Andrew Ng vor, ein Verhältnis von einer Produktmanager:in auf 0,5 Entwickler:innen! Das Verhältnis ändert sich, Grenzen zwischen Kompetenzen und Verantwortlichkeiten verschwimmen, die nötigen Fähigkeiten wandeln sich.

Mein Rat: Fokussieren Sie sich darauf, das richtige Produkt wirklich zu definieren. Dann können Sie Ihre Partner:innen – menschlich oder KI – daran arbeiten lassen. Der entscheidende Punkt ist, das richtige Problem genau zu definieren.

Hannah Clark: Das ist genau die Herausforderung für uns alle: Wie bekommen wir das Gleichgewicht zwischen Technik und eigener Expertise, und wie nutzen wir das Know-how der Kolleg:innen optimal?

Wenn wir KI-Technologien für eine Produkt-Roadmap bewerten: Nach welchen Kriterien unterscheidest du Tools, die eine Investition wert sind, von solchen, die nach sechs Monaten wieder verschwinden?

Maryam Ashoori: Ich habe mit Leuten gesprochen, die Lösungen jagen statt Probleme zu lösen.

Ein Beispiel: Jemand sagte, bis Jahresende will ich zwei Agents in mein Produkt bringen. Ich fragte: Für was genau? Das ist für mich klassische Technologie-Jagd, statt klar das Problem rauszuarbeiten. Hat man das Problem klar vor Augen, kann jede neue Technologie rational bewerten: Bringt sie echten Mehrwert – oder lenkt sie nur ab? Und so entscheidet man auch über die Verwendung von Zeit und Ressourcen für Evaluierungen.

Hannah Clark: Das erinnert mich an eine Podiumsdiskussion mit Thomas Stokes von Drill Bit Labs (UX-Forschung). Auch er warnte vor „Solution First“-Denken – erst Problemlösung, dann Technologie! Es ist gerade der Moment, wieder zu den Grundlagen zurückzugehen: Auch wenn die Technologie spannend ist, müssen wir immer vom Problem aus denken, um wirklich präzise und sinnvolle Lösungen zu entwickeln.

Wie gelingt euch bei IBM die Balance zwischen Eigenentwicklungen und dem Einbinden externer Lösungen? Ihr seid ja Pioniere auf diesem Gebiet – wie begegnet ihr dieser Herausforderung?

Maryam Ashoori: Ich sehe das nicht als Problem, sondern als Chance zur Verstärkung der eigenen Arbeit – gerade bei Gen AI.

Allein in der Open Source passiert so viel: Innovation kommt aus der Wissenschaft, aus der Industrie und von Entwicklern, die einfach so tolle Dinge bauen. Wenn man sich da auf Eigenentwicklungen beschränkt, schränkt man seine Innovationsmöglichkeiten massiv ein.

Wir schauen bei jedem Thema: Wo ist der Mehrwert aus eigenen Ressourcen? Zum Beispiel haben wir in der IBM Forschung 2.500 Leute, die State-of-the-Art-Technologien leben. Ich spreche oft mit ihnen, um zu sehen, was das Produkt nutzen könnte.

Aber genauso spreche ich mit Partner:innen aus dem Markt und der Community – auch mit ausgewählten Persönlichkeiten, die die Szene prägen –, um zu hören, wo die Trends der nächsten Monate hingehen und wie wir die Community fördern können. Und ich reserviere Zeit in meinem Kalender, um random News zu lesen – denn manchmal geben Quereinsteiger oder kleine Entwickler:innen Impulse, die von großen Playern übersehen werden.

So schafft man ein möglichst breites Bild aktueller Technologien. Dann prüft man wieder: Was kostet das, was bringt es? Ist es besser aus Eigenentwicklung, aus der Community, von Dritten – oder sollte ich die Entwickler:innen einstellen? So kann ich fundierte Entscheidungen treffen.

Hannah Clark: Das ist ein sehr umfassender Rahmen fürs Entscheiden. Lass uns die Perspektive etwas wechseln und auf Führung eingehen: Welche neuen Fähigkeiten und Eigenschaften suchst du, wenn du heute neue Produktmanager:innen einstellst? Was hat sich gegenüber vor einem Jahr verändert?

Maryam Ashoori: Wie immer überlege ich zuerst, welches Problem ich mit dieser Einstellung lösen will. Ich schaue mir die Skills im Team an und identifiziere die Lücken. Dann suche ich die beste Besetzung für diese spezifische Lücke.

Mein Maßstab ist: Würde ich dieser Person irgendwann selbst berichten wollen? Ich will Leute einstellen, die mehr wissen als ich, Expert:innen auf ihrem Gebiet sind und das Team diesbezüglich weiterbringen – und dann lasse ich ihnen die Autonomie, die Ergebnisse zu liefern.

Mir geht es also weniger um Jobtitel, sondern gezielt um Fähigkeiten: Wer kann Go-to-Market und Kundenkommunikation besonders gut? Wer skaliert ein SaaS-Angebot? Wer hat welches Spezialwissen? So suche ich gezielt die besten Leute, um das Kompetenzprofil im Team zu ergänzen.

Hannah Clark: Sehr interessant – auch ein Wandel im Mindset gegenüber früher, als es mehr um klassische Qualifikationen, Zertifikate und Hard Skills ging. Heute scheint der Erfahrungshorizont und die Einzigartigkeit einer Person viel wichtiger.

Stimmt das?

Maryam Ashoori: Das stimmt. In den letzten zwei Jahren, im Zeitalter von Gen AI, beobachte ich, dass vier Dinge besonders zählen:

Erstens: Neugierig bleiben. Interesse am Stand der Technik, Eigeninitiative, Dinge erkunden, experimentieren.

Zweitens: Technisches Verständnis – wirklich wissen, was los ist. Manche PMs sehen sich als „Go-to-Market PM“ oder „Technical PM“, aber im Zeitalter von KI muss man verstehen, wie KI dem Produkt und der eigenen Arbeit konkret nutzt. Wer das nicht beantworten kann, ist vielleicht fehl am Platz.

Hannah Clark: Ja, der Punkt „Würde ich dieser Person berichten?“ erinnert mich an ein Gespräch mit einer Kollegin bei Atlassian. Dort fragte sie Bewerber:innen stets: Von wem haben Sie sich inspirieren lassen – auch von Junioren? Es ist interessant zu sehen, wie viel Wert heute auf Teamfähigkeit, Kollaboration und Respekt vor allen Kompetenzen gelegt wird. Gerade jetzt sollte man besonders darauf achten, wie jemand mit anderen zusammenarbeitet – zumal die Technik immer kollaborativer wird. Sehr spannend!

Du hattest vorhin zwei Bereiche genannt, in denen KI das Produktmanagement besonders beeinflusst: die Verbesserung bestehender Produkte sowie die persönliche Produktivität. Lass uns über die Optimierung bestehender Produkte sprechen: Welche spannenden Einsatzfälle hast du beobachtet?

Maryam Ashoori: Es gibt verschiedene Wege, KI ins Produkt zu bringen. Erstens kann man Anbieter der Technologie selbst werden – wie wir mit Watsonx AI – und etwa LLMs und Tools anderen zur Verfügung stellen, um damit Anwendungen zu entwickeln.

Zweitens kann man eigene Produkte mit KI-Funktionen anreichern: z. B. Klassifizierungen, Informationsextraktion, Frage-Antwort-Systeme, Chatbots für Kundenservice, Content- oder Codegenerierung. Oder man nutzt Automatisierung und bindet KI-Agenten an alle möglichen Geschäftsprozesse an, um Produktivität und Features zu verbessern.

Drittens kann man völlig neue Produktkategorien erschließen, die auf LLMs basieren – wie Coding Assistants, mit denen Entwickler:innen „Vibe Coding“ betreiben.

Viertens: Dienstleistungen anbieten. Denn die Herausforderungen, etwa im Bereich Weiterbildung, betreffen nicht nur Produktmanager:innen, sondern die ganze Wirtschaft. Wer einen Überblick und Know-how hat, kann anderen helfen, das richtige Modell für ihren Use Case zu wählen – hier entstehen Dienstleistungen und Beratungen.

Für Produktmanager:innen ergeben sich so vier Chancenfelder, und für jede Art braucht es eine andere Herangehensweise.

Hannah Clark: Die vierte Kategorie – Services – finde ich besonders spannend. Es gibt immer mehr ehemalige PMs, die Weiterbildungen anbieten, zum Beispiel Kurse bei Maven. Mit den neuen Coding-Tools können sich immer mehr Menschen selbst Lösungen bauen. Der Trend zu Services und Education wächst also mit der Technologie immer mehr – und läuft parallel zu den Produktentwicklungen. Sehr interessant!

Mit Blick nach vorn: Welche KI-Entwicklungen und Trends werden deiner Meinung nach die nächsten 12 bis 18 Monate maßgeblich beeinflussen?

Maryam Ashoori: In unserer Welt ist jedes Quartal fast wie eine neue Generation – 12 bis 18 Monate, das sind fünf Generationen. Das ist schwer vorauszusagen. Aber wenn ich drei Generationen, also sechs bis neun Monate, vorausschaue, sehe ich viel mehr Automatisierung. Das sehen wir bereits, aber die Technik steht noch am Anfang – es geht vor allem um das Austesten und Erarbeiten neuer Use Cases im Community-Dialog.

Das ist eine große Chance für Produktmanager:innen. Mit Automatisierung meine ich die Automatisierung wirklich jeder Aufgabe – von der E-Mail bis hin zur Kundenkommunikation, zur Optimierung von Roadmaps je nach Entwickleraufwand, Content für PRDs, oder Optionen für Kunden, damit diese bessere Entscheidungen treffen können. Im Grunde kann jede Entscheidung mit KI verbessert werden, wenn man weiß, wie man KI zu seinem Vorteil einsetzt.

Allerdings gibt es zu jeder neuen Möglichkeit auch Risiken. Man kann mit KI wirklich viel gewinnen – oder alles verlieren. Deshalb ist es unverzichtbar, dass Produktmanager:innen nicht nur die Vorteile, sondern auch die Risiken verstehen. Sie müssen das Kosten-Nutzen-Verhältnis ihrer KI-Anwendungen gut abwägen: Es kann Produkt, Zeit und sogar die persönliche Reputation betreffen.

Hannah Clark: Ich nehme an, dass dir dieses Thema besonders am Herzen liegt – schließlich ist der ethische KI-Einsatz ein Schwerpunkt deiner Karriere. Wie können wir diese Risiken steuern? Viele machen Fehler aus reiner Spielfreude und Neugier.

Hast du ein Framework oder Leitplanken, die du beim Experimentieren mit KI beachtest – einen Tipp für Produktmanager:innen, um Risk Management ins Skillset aufzunehmen?

Maryam Ashoori: Ein Beispiel: Sie wollen einen KI-Agenten, der selbstständig E-Mails versendet oder Termine im Kalender bucht – dann müssen Sie ihm Zugriff auf E-Mail und Kalender gewähren. Das ist praktisch, birgt aber immense Risiken. Ein Angreifer könnte Ihre Daten missbrauchen: Wer ist wann wo und spricht mit wem? Jede Berechtigung für einen Agenten kann zur Schwachstelle werden – privat wie fürs Produkt.

Wichtig ist, nochmal an die Zeichentafel zurückzugehen: Welches Problem löse ich wirklich, für die Community, für das Produkt? Was ist der Vorteil von KI in genau diesem Fall – und welche neuen Angriffspunkte entstehen? Gibt es einen klaren Plan zur Risikominderung – oder folgt man blind dem KI-Hype?

Hannah Clark: Das ist ein wichtiger Punkt – Risikomanagement ist nicht „sexy“ und wird oft übersehen, gerade jetzt in dieser Pionierphase, in der viele KI einfach ausprobieren. Wir erleben ein „Wilder Westen“-Gefühl, besonders beim Thema Vibe Coding und KI für völlig neue Use Cases.

Abschließend: Welche Ressourcen waren für dich oder dein Team hilfreich beim Ausbau der Kompetenzen in dieser neuen Ära? Neben dem Spielen mit Technik – was würdest du empfehlen?

Maryam Ashoori: Neben all den tollen Dingen, die es gibt, ist es wichtig zu wissen, wie man die richtigen Schwerpunkte setzt. Es passiert so viel im Markt, dass viele Produktmanager:innen unter Technologiemüdigkeit leiden.

Mein Rat: Suchen Sie sich eine/n vertrauenswürdige/n Stimme in der Community, der oder die zu Ihrer Sichtweise passt – und folgen Sie dieser. Sei es auf LinkedIn oder anderswo: Wenn diese Person einen Standpunkt hat, mit dem Sie sich identifizieren, sparen Sie Zeit und bekommen relevante Bewertungen zu neuen Technologien. Aber seien Sie wählerisch – die Auswahl Ihrer Quellen und Ansprechpartner:innen bestimmt Ihr Bild der Welt. Wählen Sie Expert:innen, die Ihre Themen wirklich verstehen, und folgen Sie ihnen gezielt.

Hannah Clark: Das ist gerade jetzt, wo alles so schnell geht, ein wichtiger Rat: Selektiv zu sein, gilt nicht nur für KI und Technik, sondern für das Leben insgesamt. Und in Sachen Vertrauenspersonen: Wo kann man deine Arbeit nach dieser Folge weiterverfolgen?

Maryam Ashoori: Ich bin auf LinkedIn und poste dort so oft ich kann. Ich freue mich auf den Austausch.

Hannah Clark: Wunderbar. Vielen Dank, Maryam, für deinen Besuch bei uns – wir verlinken dein LinkedIn-Profil in unseren Shownotes. Vielen Dank für deine Zeit, ich weiß, wie beschäftigt du bist.

Maryam Ashoori: Vielen Dank, dass ich da sein durfte.

Hannah Clark: Danke fürs Zuhören! Noch mehr Insights, How-tos und Tool-Reviews finden Sie in unserem Newsletter unter theproductmanager.com/subscribe. Sie finden weitere Gespräche wie dieses, wenn Sie den Product Manager Podcast abonnieren, wo immer Sie Ihre Podcasts hören.