Senior Vice President für Produktentwicklung sagt, traditionelle Produktmanagementpraktiken seien dank KI “völlig falsch”

Key Takeaways

Teamfokus: Ibrahim Bashir leitet bei Ontra ein vielfältiges Team mit dem Schwerpunkt auf KI-gestütztem Produktmanagement und operativen Abläufen.

Auswirkungen der KI: KI verändert die traditionellen Annahmen des Produktmanagements und beeinflusst, wie Teams mit Veränderungen und der Einbindung von Nutzerinnen und Nutzern umgehen.

Entwicklungseffizienz: Bashir nutzt KI, um Prozesse im Produktlebenszyklus zu optimieren, die Kommunikation zu verbessern und die Zeit von der Ideenfindung bis zur Markteinführung zu verkürzen.

Zusammenarbeit mit Kundinnen und Kunden: Die wirksame Integration von KI hat zu Herausforderungen bei der Einbindung von Kundinnen und Kunden sowie beim Erwartungsmanagement während der Einführung von Produkten geführt.

Lernorientierung: Produktverantwortliche sollten kontinuierlich mit KI experimentieren und sich an neue Werkzeuge und Ansätze in der Produktentwicklung anpassen.

Ibrahim Bashir leitete zuvor Produktinitiativen bei Box, Twitter, Amplitude und Amazon und ist derzeit SVP für Produkt bei Ontra. Er ist der Schöpfer des Newsletters Run the Business.

Wir haben uns mit Ibrahim zusammengesetzt, um zu erfahren, wie KI seine Organisation – und das Produktmanagement im Allgemeinen – verändert. Das hat er mit uns geteilt.

Teams aufbauen, Produkte ausliefern und Ergebnisse wiederholen

Ich bin Ibrahim Bashir. Derzeit bin ich SVP für Produkt bei Ontra, wo ich rund 60 Personen aus den Bereichen Produktmanagement, User Experience, Data Science und Operations leite.

Ontra ist ein KI-gestütztes Betriebssystem für den Rechtsbereich in privaten Märkten: Wir automatisieren Verträge, Verpflichtungen, die Verwaltung von Rechtsträgern und Compliance-Workflows über den gesamten Lebenszyklus eines Fonds hinweg. Unsere Kunden sind hauptsächlich Private-Equity- und Venture-Capital-Unternehmen, Investmentbanken, Direktkreditgeber sowie die Anwaltskanzleien und Dienstleister, die sie unterstützen. Insgesamt arbeiten wir weltweit mit mehr als 1.000 Unternehmen zusammen, darunter neun der zehn größten Private-Equity-Unternehmen.

Unser Bereitstellungsmodell ist wahrscheinlich das Unterscheidungsmerkmal, das uns am stärksten auszeichnet, und es ist für dieses Gespräch besonders relevant. Wir liefern sowohl traditionelle abonnementbasierte SaaS-Produkte als auch ein Managed-Services-Angebot, bei dem juristische Fachkräfte mithilfe von KI direkt im Namen der Kunden Aufgaben erledigen.

Dieses duale Modell ermöglicht es uns, in Echtzeit zu sehen, wo KI den gesamten Workflow von Anfang bis Ende bewältigen kann und wo weiterhin ein Mensch eingebunden sein muss. Es bietet eine außergewöhnliche Perspektive darauf, wie KI-native Produkte in anspruchsvollen Unternehmensumgebungen entwickelt und eingeführt werden.

Ibrahim BashirSVP für Produkt bei Ontra
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Vor Ontra skalierte ich das Flaggschiffprodukt bei Amplitude, baute neue Geschäftsbereiche bei Box auf, entwickelte die Serviceinfrastruktur bei Twitter und lieferte Produkte im Kindle-Ökosystem bei Amazon aus.

Bei all dem habe ich mich auf drei Dinge konzentriert: Teams aufbauen, Produkte ausliefern und Ergebnisse wiederholen. Außerdem schreibe ich Run the Business, einen Substack für B2B-Produktverantwortliche, den ich als Grundlage nutze, um meine Gedanken zu präzisieren. Mein Ziel ist es, praktische Erfahrungen, beim Lesen aufgenommene Ideen und durch Zusammenarbeit übernommene Frameworks miteinander zu verbinden.

Warum KI alte Annahmen über Produkte widerlegt hat

Was diesen KI-Moment für mich anders macht, ist nicht die Entwicklung der Modellfähigkeiten. Es ist die Tatsache, dass KI die meisten Annahmen, die ich im Laufe des letzten Jahrzehnts als B2B-Produktverantwortlicher verinnerlicht hatte, still und leise aushöhlt.

Grundsätze, die ich früher gedankenlos wiederholte, sind nicht unbedingt falsch, aber KI verändert sie in Echtzeit.

Nehmen wir das Veränderungsmanagement. Dabei ging es darum, die Lernkurve zu verkürzen, damit Nutzer die Reibung bei einem neuen Tool überwanden. Bei einem KI-nativen Produkt ist die Nutzung des Tools oft nicht schwierig; der Widerstand ist eher existenzieller Natur – „Trainiere ich gerade meinen Ersatz?“ Andere Ursache, andere Reaktion.

Die eigentliche Aufgabe von Produktführung besteht derzeit also weniger darin, KI in die Roadmap aufzunehmen, sondern vielmehr darin, ehrlich zu prüfen, welche der eigenen bisherigen Annahmen noch ihren Zweck erfüllen.

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Wo KI den höchsten ROI für Produktmanager erzielt

Ich nutze KI für alle Bereiche des Produktentwicklungslebenszyklus, aber die Synthese großer Datenmengen erzielt den höchsten ROI:

Themen aus Kundengesprächen zusammenfassen
Varianten von Roadmap-Präsentationen erstellen
Gesprächspunkte zur Strategie in Kommunikationsinhalte für unterschiedliche Hierarchieebenen umwandeln
Und so weiter

Urteils- und Interpretationsaufgaben, für die es kaum Präzedenzfälle oder Kontext gibt, erfordern nach wie vor hauptsächlich Menschen. Aber auch in diesen Szenarien entwickelt sich KI zu einem guten Sparringspartner.

Wie KI unterschiedliche Produktperspektiven miteinander in Einklang bringen kann

Hier ist ein weiterer Vorteil: KI vereinfacht den Prozess, Produktperspektiven im gesamten Unternehmen zu vereinheitlichen und miteinander in Einklang zu bringen, wodurch die Reibung verringert wird, die typischerweise kurz vor der Markteinführung eines Produkts entsteht.

Teams können jetzt mithilfe schriftlicher und visualisierter Artefakte wesentlich früher ein gemeinsames Verständnis des Problems, der Persona, der Lösung und der Differenzierung entwickeln und so spätere Fehlanpassungen im Entwicklungszyklus verhindern.

Wie Produktverantwortliche sich mit KI auf Kundentermine vorbereiten können

Wenn ich mich auf einen Kundentermin vorbereite, trage ich alle Informationen zusammen, die wir über verschiedene Systeme hinweg zu dem Kundenkonto haben, einschließlich Gesprächstranskripten, um ein vollständiges Bild davon zu erhalten, was ihnen wichtig ist, welche Fortschritte beim Produktfeedback erzielt wurden und wer die wichtigsten Stakeholder sind.

Der Arbeitsablauf umfasst Claude zusammen mit Tools wie Gainsight, Gong und Snowflake.

Wie KI die Produktzykluszeit beeinflusst

KI hat mich dazu ermutigt, ambitionierter vorzugehen und auch alte Ideen erneut aufzugreifen, deren Erkundung zuvor vielleicht schwieriger gewesen wäre.

Außerdem hat sie mich aufgeschlossener dafür gemacht, Produktideen schnell auszuprobieren und wieder zu verwerfen. Obwohl wir in unserer Branche über Produktwetten sprechen, beginnen wir nur selten etwas, das nicht veröffentlicht wird.

KI ermöglicht es uns, schneller Brainstormings und Prototypen durchzuführen, wodurch sich die Zykluszeit von der Idee bis zur Veröffentlichung verkürzt.

Das hat jedoch auch eine Kehrseite. Produktteams müssen mehr Ideen berücksichtigen und darauf reagieren. Mit der Menge an Ideen aus dem gesamten Unternehmen Schritt zu halten, lässt jede Woche wie eine Hackweek erscheinen.

Wie Kunden die Vorteile von KI ausbremsen können

Nachdem KI unsere Zykluszeiten verkürzt hat, sind wir auf ein neues Problem gestoßen.

Die Verfügbarkeit von Partnern als Mitentwickler ist weiterhin begrenzt. Wir verkaufen an eine spezialisierte Käufergruppe, daher sind deren Zeit und Möglichkeiten zur Teilnahme an Beta-Programmen eingeschränkt. Sie können nur eine begrenzte Menge an Veränderungsprozessen bewältigen.

Obwohl KI uns also beim Volumen geholfen hat, arbeiten wir noch daran, ihre Einführung und Befähigung zu bewältigen.

Wie KI unrealistische Erwartungen erzeugt

KI vermittelt das falsche Gefühl, dass die Überführung in den Produktivbetrieb einfach sei, sodass die Erwartungen an Veröffentlichungsgeschwindigkeit und Akzeptanz aus dem Gleichgewicht geraten.

Rechnen Sie mit schnelleren Brainstormings, aber die allgemeine Verfügbarkeit (GA) setzt irgendwann einen anderen Maßstab.

Warum die Kosteneffizienz von KI überprüft werden muss

Wir haben die Gesamtkosten der Entwicklung nicht besprochen.

Viele betrachten KI als nahezu kostenlosen Produktivitätsschub, doch letztlich müssen Sie die Ausgaben für Tokens mit den Personalkosten vergleichen, und die Rechnung fällt möglicherweise nicht immer zugunsten von KI aus.

Beispielsweise könnte es bald nicht mehr kosteneffizient sein, Claude zur Überwachung Ihres Slack-Systems und zum Lesen von Nachrichten einzusetzen.

Warum Produktverantwortliche die Ärmel hochkrempeln und mit KI experimentieren müssen

Ich ermutige Produktverantwortliche, eine Lernhaltung beizubehalten, neugierig zu bleiben und zum Experimentieren zu ermutigen. Seien Sie nicht zu dogmatisch, was bewährte Vorgehensweisen aus der früheren Ära der Softwareentwicklung betrifft.

Ich habe gute Erfahrungen damit gemacht, selbst die Ärmel hochzukrempeln und meine eigenen Experimente zu teilen, Teams mit unterhaltsamen Auszeichnungen für Kreativität zu motivieren und gezielt Zeit zum Tüfteln einzuplanen, anstatt mich zu 100 % auf die Umsetzung der Roadmap zu konzentrieren.

Es ist auch in Ordnung, für dasselbe Szenario mit mehreren Tools zu experimentieren. Modelle und Produkte entwickeln sich rasant – kein Grund, vorschnelle Entscheidungen zur Bindung an einen Anbieter zu treffen.

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…es ist in Ordnung, für dasselbe Szenario mit mehreren Tools zu experimentieren. Modelle und Produkte entwickeln sich rasant – kein Grund, vorschnelle Entscheidungen zur Bindung an einen Anbieter zu treffen.

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