Warum KI nicht Ihre User Stories schreiben sollte
Als Open AI im November 2022 ChatGPT vorstellte, herrschte zunächst eine Phase intensiver Neugier, was diese Technologie alles leisten konnte.
Es folgte ein regelrechtes Wettrennen, um herauszufinden, wie man diese bahnbrechende neue Technologie nutzen könnte.
Schon bald stiegen auch Produktmanager in dieses Spiel ein und betrachteten die Herausforderung aus zwei verschiedenen Blickwinkeln:
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- Wo kann ich KI in meinem Produkt einsetzen?
- Wie kann ich KI nutzen, um mir als Produktmanager das Leben zu erleichtern?
Wenn Sie an einer Produktmanagement-Plattform arbeiten, sehen Sie vielleicht, wie sich diese beiden Blickwinkel überschneiden, indem Sie die automatische Erstellung von User Stories in Ihr Tool integrieren.
Großartig!
Aber nur weil Sie etwas tun können, heißt das noch lange nicht, dass Sie es tun sollten.
Das Argument für den Einsatz von KI zum Schreiben von User Stories
Quasi über Nacht ist eine ganz neue Klasse von KI-Lösungen für Produktmanager entstanden – sogenannte User Story Generatoren.
Manche davon sind sogar kostenlos!
Dann begannen etablierte Produktmanagement-Plattformen, KI-Funktionen in ihre Tools zu integrieren, einschließlich der User Story-Generierung auf Knopfdruck.
Die Vorteile, mit denen diese Tools (und die entsprechenden Artikel) werben, sind Variationen dieser Liste:
- User Stories mit KI zu generieren ist schneller und effizienter, als sie manuell zu erstellen.
- User Stories mit KI zu generieren sorgt für ein konsistentes Format und bringt dadurch Klarheit.
- User Stories mit KI zu generieren führt zu genaueren User Stories.
- User Stories mit KI zu generieren fördert die Kreativität.
- User Stories mit KI zu generieren verbessert die Zusammenarbeit.
Ich werde auf jede dieser Annahmen eingehen, aber zunächst halte ich es für wichtig, sich den ursprünglichen Zweck von User Stories ins Gedächtnis zu rufen.
Wofür User Stories gedacht waren
In seinem Buch User Story Mapping beschreibt Jeff Patton treffend, warum User Stories so heißen:
Stories tragen ihren Namen wegen der Art, wie sie verwendet werden sollten und nicht wegen dem, was geschrieben werden sollte.
-JEFF PATTON, USER STORY MAPPING
Jeff führt diesen Gedanken mit einem Zitat von Kent Beck, dem Entwickler des User Story-Konzepts, weiter aus.
"Wenn wir uns zusammensetzen und über das Problem sprechen, das wir mit Software lösen, wer sie nutzen wird und warum, dann können wir gemeinsam zu einer Lösung kommen und auf dem Weg ein gemeinsames Verständnis aufbauen."
User Stories identifizieren, was jemand mit Ihrem Produkt erreichen möchte und warum.
Es gibt drei entscheidende Dinge, die Sie über User Stories wissen sollten, wenn Sie entscheiden, ob und wie KI Ihnen bei der Erstellung helfen kann.
1. User Stories sind Platzhalter für ein Gespräch
Sie sollen daran erinnern, eine tiefergehende Diskussion mit Ihrem Produktteam darüber zu führen, welches Problem Sie Ihren Nutzern helfen zu lösen.
Sie möchten vermutlich notieren, worüber gesprochen wurde, aber tun Sie dies als Erinnerungsstütze und Referenz und nicht als einziges Mittel zur Übermittlung der Anforderungen. Auch wenn Sie KI vielleicht nicht für das Schreiben von User Stories nutzen, kann KI bei der Anforderungsaufnahme hilfreich sein.
2. User Stories sind ein Planungswerkzeug
Sie ermöglichen es Ihnen, die Arbeit zur Entwicklung Ihres Produkts in Teilaufgaben herunterzubrechen, die sich daran orientieren, was Ihre Nutzer damit erreichen können – und nicht ausschließlich an den Aufgaben, die erledigt werden müssen.
Mit dieser Aufteilung erreichen Sie die Details dann, wenn Sie sie brauchen – nicht viel zu früh.
User Stories helfen Ihnen ebenfalls, den Fokus darauf zu behalten, was Sie in Ihr Produkt aufnehmen wollen und was nicht – so, wie es eine bloße Aufgabenliste nicht vermag.
Deshalb ist das Brainstormen von vielen möglichen User Stories, die Sie vielleicht umsetzen könnten, auch nicht zwangsläufig hilfreich. Mehr dazu gleich.
3. Wichtig ist nicht das Schreiben
Aufgrund der beiden oberen Punkte stellt sich heraus, dass es eigentlich gar nicht so wichtig ist, wie Sie User Stories formulieren.
Wie bei vielen Dingen im Leben können wir zur Veranschaulichung auf Seinfeld zurückgreifen.
In der Episode The Alternate Side reserviert Jerry ein Mietauto, nur um festzustellen, dass sie zwar seine Reservierung hatten, aber kein Auto für ihn. So lief es ab.
Jerry Seinfeld über das Reservieren von Mietwagen:
"Sie sehen, Sie wissen, wie man die Reservierung aufnimmt, Sie wissen nur nicht, wie man die Reservierung auch einhält. Und das ist eigentlich der wichtigste Teil der Reservierung: das Einhalten. Jeder kann Reservierungen aufnehmen!"
Wenn man das auf User Stories ummünzt:
Sie sehen, Sie wissen, wie man die User Story schreibt, aber Sie wissen nicht, wie man mit der User Story ein gemeinsames Verständnis aufbaut. Und das ist tatsächlich der wichtigste Teil der User Story: das gemeinsame Verständnis. Jeder kann sie einfach nur aufschreiben!
Die User Stories, die Sie schreiben und nicht schreiben, sind viel wichtiger als wie Sie sie schreiben.
Solange Ihre User Story dem Produktteam genügend Informationen liefert, damit sie sich an ihre Gespräche darüber erinnern können, was der Benutzer erreichen möchte – das sollte ausreichen.
Warum Sie keine KI einsetzen sollten, um User Stories zu schreiben
Mit diesem Verständnis zum beabsichtigten Einsatz von User Stories, lassen Sie uns die Argumente für den Einsatz von KI zum Schreiben von User Stories dazu nutzen, zu erklären, warum Sie es nicht tun sollten.
Annahme #1: Es ist schneller und effizienter
Gegenargument: Nun ja, nicht unbedingt.
Die meisten Artikel, die den Einsatz von KI in der Produktfindung zur Erstellung von User Stories einführen, suggerieren oder sagen explizit, dass User Stories ein notwendiges Übel seien.
Es wird sich darüber beklagt, wie lange es dauert, all diese User Stories zu verfassen und sie genau richtig hinzubekommen. Sehnsuchtsvolle Gedanken wie: „Wenn wir diese Aufgabe doch nur schneller und effizienter erledigen könnten!“ Manche äußern sogar den Wunsch, das Brainstorming über verschiedene User Stories ganz abzuschaffen.
Wenn ich solche Beschwerden sehe, frage ich mich, ob die Leute das Wesentliche verfehlen. Das initiale Festhalten einer User Story sollte nicht belastend sein. Es ist lediglich eine schnelle Erinnerung, um später ins Detail zu gehen und die relevanten Informationen aus der jeweiligen Diskussion festzuhalten. Sie muss anfangs nicht perfekt sein.
Einfach verschiedene User Stories gesammelt ins Product Backlog zu schmeißen, um sich später damit zu befassen, ist eine schlechte Angewohnheit, die viele Produktteams im Laufe der Jahre übernommen haben.
Ein besserer Ansatz ist, mit einem bestimmten Ziel zu beginnen und dann die spezifischen Stories zu identifizieren, die bei der Erreichung dieses Ziels helfen.
Kollaborative Techniken wie Impact Maps und Opportunity Solution Trees helfen Ihnen bei der Identifizierung dieser User Stories.
Annahme #2: Es ist konsistent im Format und in der Klarheit
Gegenargument: Konsistenz im Format ist am Anfang nicht entscheidend.
Oberflächlich betrachtet sind konsistente und klare User Stories eine tolle Sache. Die eigentliche Frage ist aber doch: Ist es wichtig, dass User Stories beim ersten Erstellen bereits im gleichen Format vorliegen, oder ist es wichtiger, dass sie konsistent sind, wenn das Produktteam sie zur Entwicklung heranzieht?
Ich behaupte, dass ein Editieren zwecks Konsistenz kurz bevor das Team an die Entwicklungsarbeit geht, wichtiger ist als von Anfang an auf Konsistenz zu achten.
Sie werden die User Story ohnehin besprechen – schreiben Sie also einfach genug auf, um das Gespräch anzuregen, und belassen Sie es dabei.
Wenn Sie besorgt sind, dass Sie sich später nicht mehr daran erinnern, was ein kurzer Satzfetzen bedeuten sollte, ist das wahrscheinlich ein Zeichen dafür, dass Sie die User Story viel zu früh vor ihrer Umsetzung anlegen.
Annahme #3: Es steigert die Kreativität
Gegenargument: Sie kann Sie auch weiter vom Wesentlichen entfernen.
KI-gestützte Werkzeuge versprechen, Sie mit einer Vielzahl vordefinierter User-Story-Vorlagen und Prompts aus einer Schreibblockade herauszuführen. Das ist prima, wenn Sie eine ganze Reihe verrückter Ideen generieren möchten.
Wie ich aber bereits erwähnte, möchten Sie nicht einfach eine Menge User-Story-Lärm im Backlog ansammeln. Stattdessen sollten Sie sich auf die Dinge konzentrieren, die Ihnen wirklich dabei helfen, Fortschritte auf dem Weg zu Ihren Zielsetzungen zu machen.
Die zuvor genannten Techniken bieten eine hervorragende Möglichkeit, sinnvolle User Stories zu identifizieren, die sich auf das Erreichen von Ergebnissen konzentrieren. Und denken Sie daran: Einschränkungen fördern die Kreativität.
Annahme Nr. 4: Es ist genauer
Gegenargument: Das gilt nur, wenn Ihr KI-Tool ein sehr umfassendes Verständnis für Ihr Produkt sowie Ihre Nutzer hat.
Das Argument für Genauigkeit besagt, dass User Stories, die auf umfangreichen Daten und Kundenfeedback basieren, genauer sind. Die Begründung dafür ist, dass diese Stories besser auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt sind und somit "genauer" sind.
Dies ist vielleicht das beste Argument für den Einsatz von KI, basiert jedoch auf einigen wichtigen "Wenn".
- Sie trainieren Ihr KI-Tool mit Ihren spezifischen Produktdaten.
- Sie verfügen über genügend Produktdaten, um eine wirksame Analyse durchzuführen.
Das erste "Wenn" schließt all jene „kostenlosen“ Tools aus, die auf GPT 3, 4, usw. aufbauen.
Das zweite "Wenn" hilft kaum, wenn Sie gerade erst ein neues Tool entwickeln oder gerade anfangen, Kundenfeedback systematisch zu erfassen.
Annahme Nr. 5: Verbesserte Zusammenarbeit
Gegenargument: Entschuldigung—wie bitte?!
Ja... Ich musste zweimal hinschauen, als ich dieses Argument las.
Sie wollen mir also erzählen, KI-generierte User Stories—die dann angeblich sofort an die Entwickler weitergegeben werden können, sobald sie aus dem Tool „ausgespuckt“ werden—verbessern die Zusammenarbeit?
Dann habe ich mir die Erklärungen nochmal angeschaut. Sie preisen meist die kollaborativen Vorzüge von User Stories generell an, jedoch nicht spezifisch von solchen, die durch KI erstellt wurden.
Nette Versuch, aber ich bin nicht überzeugt.
Willst du damit sagen, ich sollte KI gar nicht nutzen?
Ich bin kein Maschinenstürmer.
KI hat durchaus ihren Platz, auch in Produktmanagement-Tools. Die Automatisierung von Aktivitäten, die die Zusammenarbeit mit Ihrem Produktteam erfordern, ist jedoch nicht der richtige Einsatzort dafür.
Es ist sinnvoll, KI einzusetzen, um all das Kundenfeedback, das Sie hoffentlich erhalten, zu bündeln. Auch für die Generierung verschiedener Testfälle, um sicherzustellen, dass Sie alle Szenarien abdecken, könnte sie nützlich sein.
Doug Steele hat sich diesem Thema auch auf LinkedIn gewidmet und schlägt vor, KI nicht die Erstellung von User Stories zu überlassen, sondern ihre Unterstützung zu nutzen, um Ihre Arbeit zu ergänzen.
Nur weil du es kannst, heißt das nicht, dass du es solltest.
Ob es nun um das Schreiben von User Stories geht oder um irgendeine potenzielle KI-basierte Geschäftsidee, sollten Sie KI nicht nur einsetzen, weil es möglich ist. Finden Sie heraus, wo der Einsatz von KI tatsächlich Mehrwert schafft.
Ein guter Anfang ist, die oben gestellten Fragen entsprechend zu verändern.
- Wo könnte der Einsatz von KI in Ihrem Produkt Sinn machen?
- Wo ergibt es Sinn, KI zur Unterstützung der Produktmanagementaktivitäten einzusetzen?
Solche Fragestellungen helfen Ihnen dabei, KI verantwortungsvoll einzusetzen—um Ihr Produkt zu verbessern und sich das Leben als Produktmanager zu erleichtern.
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