CPO eines KI-nativen Unternehmens erklärt, wie KI intentbasierte Prozesse ermöglicht

Christian Braun ist Chief Product Officer bei Depix AI, wo er KI-Produkte entwickelt, die Produktprofis unterstützen. Christian verlagert den Produktansatz von Depix von einer Form-zuerst- zu einer Intentions-zuerst-Strategie. Das bedeutet, dass KI dazu eingesetzt wird, Absichten viel früher im Produktlebenszyklus in sinnvolle Richtungen zu übersetzen. Dadurch ist das Team schneller geworden, arbeitet disziplinübergreifend besser zusammen und kann Unklarheiten effektiver in umsetzbare Produktorientierung verwandeln.

Wir haben uns mit Christian zusammengesetzt, um über diesen Wandel und mehr zu sprechen. Das hat er dazu gesagt.

Die Rolle von Produktverantwortlichen neu definieren

Ich bin Christian Braun, Chief Product Officer bei Depix und CEO von MAGING GmbH. Mein Hintergrund liegt im Design, in der Innovation und Produktentwicklung – insbesondere in Branchen, in denen Form, Funktion und Markenerlebnis auf höchstem Niveau zusammenkommen müssen.

Mit der Zeit habe ich mich von der klassischen Produktgestaltung hin zu einer strategischeren Frage bewegt: Was passiert, wenn wir nicht mehr nur mit der Form beginnen, sondern mit der Absicht? Dieser Wandel hat mich in die Produktführung und ganz natürlich auch zur KI geführt.

Was diesen Moment so besonders macht, ist, dass KI die Rolle von Produktverantwortlichen neu definiert. Wir verwalten nicht mehr nur Roadmaps oder optimieren einzelne Funktionen. Wir helfen dabei, völlig neue Denk-, Kreativ- und Bauweisen zu etablieren. In meiner aktuellen Rolle arbeite ich an Produkten, bei denen KI nicht nur eine technische Ebene ist, sondern auch eine kreative und strategische Kraft – eine, die Tempo, Klarheit und völlig neue Ergebnisse ermöglicht.

Ich glaube, die Zukunft der Produktführung liegt in der Kombination von menschlicher Vision mit intelligenten Systemen. KI sollte Originalität nicht verwässern, sondern sie stärken.

Hybride Auslieferung als Konzept

Ich leite die Produktorganisation bei Depix, wo wir KI-native Produkte für die Zukunft der Produktentwicklung bauen. Unsere Mission ist es, Teams dabei zu helfen, traditionelle, lineare Arbeitsweisen hinter sich zu lassen, indem wir KI einsetzen, um Absichten, Kontexte und Designrichtungen in umsetzbare Produktresultate zu übersetzen.

Die von uns entwickelten Produkte befinden sich an der Schnittstelle von Kreativität, Produktstrategie und fortschrittlicher KI. Sie unterstützen Arbeitsprozesse wie das Generieren von Konzepten, visuelle Produkterkundung, CMF-Direction sowie die frühe Ausgestaltung von Produktideen, bevor diese in herkömmlichere Entwicklungsprozesse übergehen. Unsere Nutzer sind Designer, Produktteams, Innovationsleiter und Unternehmen, die darüber nachdenken, wie Produkte neu gedacht und entwickelt werden können.

Wir sind eine fokussierte und hoch agile Produktorganisation. Das ermöglicht es uns, schnell zu arbeiten, nah an den Nutzerbedürfnissen zu bleiben und stetig sowohl das Produkterlebnis als auch den Wertversprechen zu verbessern. Wir bedienen einen Mix aus fortschrittlichen Einzelpersonen, kleinen kreativen Teams und größeren Unternehmen, die KI in echte Produktentwicklungsumgebungen integrieren möchten.

Unser Liefermodell ist bewusst hybrid gestaltet. Wir bauen skalierbare Softwareprodukte mit SaaS-Mentalität und arbeiten gleichzeitig eng mit strategischen Kunden zusammen, um Workflows zu entwickeln, die Akzeptanz zu validieren und Unternehmenswert zu erschließen. Diese Kombination ermöglicht es uns, Produktinnovation zu skalieren und dennoch eng mit der realen Anwendung verbunden zu bleiben.

Warum KI die Betriebslogik von Produkten verändert

Bevor man eine KI-Reise beginnt, sollte jeder Produktverantwortliche eines verstehen: KI ist nicht nur ein Funktions-Upgrade – sie verändert die Betriebslogik des Produkts.

Das ist wichtig, weil viele Teams KI einfach in einen bestehenden Arbeitsprozess integrieren und dabei überproportionale Ergebnisse erwarten. Tatsächlich verändert KI jedoch oft den Wertschöpfungsprozess, die Art und Weise, wie Nutzer mit dem Produkt interagieren, wie Entscheidungen getroffen werden und wo Vertrauen entscheidend wird. Wenn Sie KI nur als zusätzliche Schicht betrachten, erhalten Sie vielleicht Neuartigkeit. Wenn Sie KI als Veränderung des Systemverhaltens betrachten, können Sie echten Produktvorteil schaffen.

KI verlagert den Schwerpunkt von statischer Funktionalität zu dynamischer Urteilsfindung. Sie beeinflusst Eingaben, Ausgaben, Feedbackschleifen, Qualitätskontrollen und die Rolle des Nutzers. Das bedeutet, dass Produktverantwortliche nicht nur über Fähigkeiten nachdenken müssen, sondern auch über Kontext, Zuverlässigkeit, Verantwortlichkeit und Akzeptanz.

Der erste Denkwechselschritt ist also: Fragen Sie nicht, „Wo kann ich KI einsetzen?“ Fragen Sie: „Wie verändert KI die Logik des Erlebnisses, des Workflows und des Wertangebots?“ Meist beginnt dort die eigentliche Produktchance.

Christians Gedanken

Stellen Sie nicht die Frage: “Wo kann ich KI einbauen?” Fragen Sie vielmehr: “Wie verändert KI die Logik der Erfahrung, des Workflows und des Wertversprechens?”

Wie ein Intent-First-Ansatz Produktprozesse revolutioniert

Eine konkrete Änderung, die ich im vergangenen Jahr umgesetzt habe, war, unseren Produktprozess von einem Form-First- zu einem Intent-First-Ansatz umzustellen.

Vor dem Aufkommen von KI starteten Produktteams oft mit Features, Interfaces oder visuellen Ausgaben. Das haben wir geändert. Heute starten wir mit der Intention: das Ziel, den Kontext, die Rahmenbedingungen und das angestrebte Ergebnis hinter der Produktentscheidung. KI machte diesen Wandel praktisch, weil sie Intention viel früher im Prozess in sinnvolle Richtungen übersetzt.

Vor dem Aufkommen von KI starteten Produktteams oft mit Features, Interfaces oder visuellen Ausgaben. Heute beginnen wir mit der Intention: Ziel, Kontext, Rahmenbedingungen und gewünschtes Ergebnis.

Das führte zu einer grundlegenden Veränderung darin, wie wir Produkte bauen und steuern. Wir verbringen jetzt weniger Zeit mit der Diskussion isolierter Features und investieren mehr Zeit darin, das Verständnis des Systems, die Qualität der Entscheidungen und die Nützlichkeit im jeweiligen Kontext zu formen. Das hat uns schneller, interdisziplinär ausgerichteter und effektiver darin gemacht, Unklarheiten in umsetzbare Produktentscheidungen zu überführen. Gleichzeitig haben wir weniger Zeit damit verbracht, schwache oder nicht passende Richtungen zu verfolgen.

Nach unserer Erfahrung liegt der Effekt bei etwa einer 5- bis 10-fachen Steigerung der Iterationsgeschwindigkeit in der frühen Produktfindungsphase. Doch der wichtigste Wert ist die Lerngeschwindigkeit. Anstatt den Großteil unserer Zeit damit zu verbringen, wenige Optionen zu produzieren, verbringen wir mehr Zeit damit, zu bewerten, welche Richtung sich wirklich lohnt.

Das verändert die Ökonomie der Produktentdeckung in einem entscheidenden Maße. KI hat nicht nur unseren Workflow beschleunigt, sondern unser Betriebsmodell grundlegend verändert.

Wie die Fokussierung auf Intention die Entwicklung eines Produkts veränderte

Hier ein Beispiel: Zu Beginn haben wir bei einem unserer Produkte eine zentrale Produktfrage getestet: "Soll das Produkt hauptsächlich schnellere visuelle Ausgaben ermöglichen oder Nutzern helfen, bereits am Anfang eine klarere Produkt-Richtung zu finden?" KI hat diesen Entdeckungsprozess erheblich verbessert, da wir beide Modelle konkret ausprobieren konnten.

Wir konnten verschiedene Intent-Strukturen, Interaktionsmuster und Ausgabearten schnell testen und beobachten, an welcher Stelle Nutzende den größten Mehrwert erhielten. Es zeigte sich deutlich: Die Nutzenden wollten nicht bloß schnellere Generierung. Sie wollten mehr Klarheit gleich zu Beginn des Prozesses – also eine Möglichkeit, aus vagen Zielen klare Produkt-Richtungen zu machen.

Diese Erkenntnis hat die Produktentscheidung direkt beeinflusst. Wir haben uns bewusst entschieden, rund um ein Intent-First-Modell zu bauen und nicht ein rein Output-getriebenes Produkt. KI hat das ermöglicht, weil wir Produktlogik bereits sehr früh prototypisch vergleichen konnten – viel früher, als es mit klassischen Discovery-Methoden möglich gewesen wäre.

Warum KI herkömmliche Annahmen zur Nutzerintention herausfordert

Eine Produktannahme, von der ich mich durch KI verabschieden musste, ist: Wert entsteht erst, wenn die Nutzerin/der Nutzer weiß, was sie oder er will.

Im traditionellen Produktdenken gehen wir häufig davon aus, dass Nutzer:innen mit einer mehr oder weniger klaren Aufgabe, Intention oder Lösung ins Produkt kommen und das Produkt nur helfen muss, diese effizienter umzusetzen. KI hat diese Sicht für mich verändert.

Es wurde deutlich, dass gerade in früheren Phasen besonders wertvolle Momente entstehen – dann, wenn Nutzende noch keine Klarheit, aber bereits eine Richtung haben. Vielleicht gibt es ein Ziel, einen Spannungsbogen, einen Markenanspruch oder eine vage Vorstellung davon, was sie erreichen wollen – aber noch keine festgelegte Lösung. KI kann genau in diesem unklaren Raum Wert schaffen, indem sie Nutzenden hilft, Intentionen zu erforschen, zu interpretieren und vor der Umsetzung zu formen.

Das hat meine Sicht auf Produktdesign verändert. Ich sehe Produkte nicht mehr nur als Werkzeuge zur Aufgabenerfüllung. Vielmehr sehe ich sie zunehmend als Systeme, die Menschen dabei unterstützen, bessere Intentionen zu entwickeln – nicht nur darin, bestehende Intentionen auszuführen.

Warum KI Möglichkeiten erweitert und Menschen sie eingrenzen

Ich verlasse mich vor allem in Bereichen auf KI, in denen Geschwindigkeit, Synthese und Bandbreite entscheidend sind: Entdeckung, Mustererkennung, Konzepterkundung, frühe Experimente und die schnelle Bewertung möglicher Produktentwicklungen.

Zum Beispiel ist KI äußerst nützlich bei der Verarbeitung von Signalen von Nutzern und Märkten, beim Generieren und Vergleichen mehrerer Lösungswege, bei der Beschleunigung von UX- und Konzeptiterationen sowie beim frühzeitigen Aufzeigen von Abwägungen im Vergleich zu herkömmlichen Arbeitsabläufen. Sie ist besonders stark, wenn es nicht darum geht, eine einzelne Antwort zu liefern, sondern das Feld qualitativ hochwertiger Optionen zu erweitern.

Fest in menschlicher Hand bleiben jedoch Entscheidungen zu Vision, Priorisierung, Geschmack, Ethik und Verantwortlichkeit. Entscheidungen zur Roadmap, strategische Reihenfolgen, markenprägende Produktbeschlüsse und finale technische Kompromisse erfordern weiterhin menschliches Urteilsvermögen, da sie von Kontext, Konsequenz und Verantwortung abhängen – Faktoren, die KI nicht vollständig erfassen kann.

Fest in menschlicher Hand bleiben jedoch Entscheidungen zu Vision, Priorisierung, Geschmack, Ethik und Verantwortlichkeit.

Deshalb betrachte ich KI nicht als Entscheidungsinstanz, sondern als intelligentes System zur Erweiterung des Entscheidungsraums. Die menschliche Rolle wird gerade an dem Punkt wichtiger, an dem Optionen eingegrenzt, Kompromisse akzeptiert und eine klare Richtung verantwortet werden muss.

Warum die Integration von KI sowohl Chancen als auch Risiken verstärkt

Die Ergebnisse von KI waren sowohl auf der Chancen- als auch auf der Risikoseite stark ausgeprägt.

Auf der positiven Seite hat KI Geschwindigkeit, Bandbreite und Lernfähigkeit in der Produktarbeit erheblich verbessert. Wir können früher mehr Richtungen erkunden, Annahmen schneller testen und entscheidungsunterstützende Artefakte mit viel weniger Reibung erstellen als zuvor. Besonders bei der Entdeckung und frühen Experimenten wurden Iterationszyklen verkürzt und Teams konnten viel schneller von vagen Ideen zu strukturierten Produktansätzen gelangen. Qualitativ hat sich auch die Abstimmung verbessert, weil Design, Produktmanagement und Technik viel früher im Prozess auf etwas Konkretes reagieren können.

Auf der negativen Seite bringt KI auch neue Risiken mit sich. Sie kann eine Illusion von Sicherheit erzeugen, weil Ergebnisse oft überzeugend wirken, bevor sie tatsächlich validiert wurden. Ein solches scheinbar plausibles, aber unzuverlässiges Verhalten untergräbt das Vertrauen. KI kann Teams zudem mit Optionen überfluten, sodass gutes Produkturteil umso wichtiger wird. In manchen Fällen ist die Herausforderung nicht mehr die Generierung von Möglichkeiten, sondern das Bewahren von Disziplin, Geschmack, Priorisierung und strategischem Fokus.

Unterm Strich ist das Ergebnis eindeutig positiv. Ich würde es so formulieren: KI hat unsere Produktivität gesteigert, gleichzeitig jedoch die Anforderungen an Führungsdisziplin erhöht. Die Teams mit dem größten Nutzen sind nicht die, die KI am meisten einsetzen, sondern die, die am klarsten urteilen.

Mit welchen Risiken KI-getriebene Produkte beim Launch konfrontiert sind

Das Schwierigste beim Launch eines KI-getriebenen Produkts ist nicht der Aufbau von Intelligenz – sondern die Produktisierung von Unsicherheit.

Anfangs ist man leicht versucht, sich auf die Fähigkeiten der Modelle und beeindruckende Ergebnisse zu fokussieren. Doch in echten Produktsituationen legen Nutzer ebenso großen Wert auf Konsistenz, Kontrolle, Vorhersehbarkeit und darauf, ob das Produkt sich natürlich in ihre Arbeitsabläufe einfügt. KI kann schnell für Begeisterung sorgen, aber Begeisterung ist nicht dasselbe wie Vertrauen.

KI kann schnell für Begeisterung sorgen, aber Begeisterung ist nicht dasselbe wie Vertrauen.

Wäre mir das von Anfang an noch bewusster gewesen, hätte ich noch früher in die Erwartungssteuerung, Interaktionsgestaltung, Feedbackmechanismen und klarere Abgrenzungen investiert – also in Bereiche, in denen das System stark ist und dort, wo menschliches Urteilsvermögen nach wie vor unverzichtbar bleibt. Außerdem hätte ich stärker darauf geachtet, beeindruckende Demomomente nicht mit nachhaltigem Produktwert zu verwechseln.

Was hätte ich vermeiden können? Vor allem vermeidbare Enttäuschungen und Hürden bei der Akzeptanz. Das größte Risiko beim Launch von KI-Produkten liegt oft nicht in technischer Unterleistung, sondern in überzogenen Erwartungen auf Erlebnissebene. Diese Lektion nehme ich heute sehr ernst.

Warum das Whiteboard immer noch das wichtigste Werkzeug für Produktverantwortliche ist

Selbst mit all den modernen KI-Tools bleibt das Whiteboard – ob physisch oder digital – das wichtigste Arbeitsmittel für Produktverantwortliche. Denn die wichtigste Arbeit im Produktmanagement ist und bleibt das "Framing": Alles andere baut darauf auf.

Also setze ich das Whiteboard ganz zu Beginn des Prozesses ein, wenn Klarheit wichtiger ist als Detailgenauigkeit. Es ist der Ort, an dem wir das Problem eingrenzen, das System abbilden, Annahmen offenlegen und das Team ausrichten, bevor wir zu Spezifikationen, Design-Dateien oder Umsetzungstools übergehen.

Sobald die Richtung klar ist, übertragen wir dieses Denken in den digitalen Workflow: Produktanforderungen, Designsysteme, Prototypen, Fahrpläne und Experimente. Das Whiteboard ist der Ort, an dem Komplexität verständlich wird. Im digitalen Stack wird dieses Verständnis dann in die Praxis umgesetzt.

Christians Gedanken

Das Whiteboard ist der Ort, an dem Komplexität verständlich wird. Im digitalen Stack wird dieses Verständnis dann in die Praxis umgesetzt.

Warum Produktverantwortliche sich auf Klarheit fokussieren müssen

Mein Rat: Behandle diesen Moment nicht nur als eine Tool-Veränderung, sondern als eine Veränderung im Produktdenken.

Die erfolgreichsten Führungskräfte sind nicht diejenigen, die am schnellsten die meisten KI-Funktionen hinzufügen. Es sind die, die neu denken, wie sie Wert schaffen, wo menschliches Urteilsvermögen am wichtigsten ist und welche Teile des Workflows sie neu gestalten sollten, statt sie nur zu beschleunigen.

Bleiben Sie also neugierig, experimentieren Sie mutig, aber seien Sie diszipliniert. Lernen Sie die Technologie kennen – ja –, aber investieren Sie noch mehr Zeit ins Verständnis von Vertrauen, Kontext, Entscheidungsqualität und Akzeptanz. KI erhöht den Hebel, bestraft aber oberflächliches Produktdenken sehr schnell.

Wenn ich es in einem Satz zusammenfassen müsste: Seien Sie mutig beim Experimentieren, aber noch mutiger bei der Klarheit.

Bleiben Sie dran

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