Produktmanagement-Ausbilder und ehemaliger Chief Product Officer sagt, Sprints und Roadmaps wurden für eine langsamere Ära der Produktarbeit entwickelt

Ed Biden hatte CPO- und SVP-Positionen bei Technologieunternehmen inne, bevor er Hustle Badger gründete und als Ausbilder für Produktmanagement tätig wurde.

Wir haben uns mit Ed zusammengesetzt, um zu erfahren, wie KI die Branche verändert. Das hat er uns erzählt.

Die Rolle hat sich noch nie so schnell verändert

Ich arbeite seit über zwölf Jahren im Produktbereich und habe noch nie erlebt, dass sich die Rolle so schnell verändert.

Anfang der 2010er-Jahre begann ich in Paris und Berlin mit der Entwicklung von Mobile- und Social-Games. Danach wechselte ich zu Rocket Internet, wo ich lernte, neue Unternehmen in Wochen statt in Quartalen zu gründen. Nach meinem Umzug nach Großbritannien leitete ich vor der Übernahme durch Etsy den Produktbereich bei Depop, übernahm CPO-Positionen bei YunoJuno und FutureLearn und leitete als SVP bei Jobandtalent den Produktbereich in großem Maßstab, während das Unternehmen die Umsatzmarke von einer Milliarde Euro überschritt.

Ich gründete Hustle Badger, um praxisnahes, modernes Produktmanagement zu vermitteln. Die meisten Weiterbildungen im Produktmanagement waren damals entweder theoretisch wie ein MBA-Studium oder huldigten Frameworks; beides entsprach nicht der chaotischen Realität der Leitung von Produktteams. Ich wollte das entwickeln, was ich mir als Praktiker gewünscht hätte: praxisnahe Kurse, eine Community und wöchentliche Veranstaltungen, die auf dem basieren, was funktioniert.

Seit 2024 ist KI ein zentraler Bestandteil unserer Lehrinhalte. Ich leite Kurse in Kohorten zum Entwickeln mit KI, zum Einsatz von KI-Agenten und dazu, was sich für Produktverantwortliche ändert, wenn sich die Werkzeuge so schnell weiterentwickeln. Unser Publikum besteht hauptsächlich aus erfahrenen PMs und CPOs, die versuchen, die Transformation in ihren eigenen Teams voranzutreiben.

Wie KI-Programmierwerkzeuge das Produktmanagement verändern

Vor einem Jahr hatten wir für alle technischen Aufgaben bei Hustle Badger eine Agentur unter Vertrag. Wir sind ein kleines Team, und niemand von uns hat einen technischen Hintergrund. Daher gingen wir davon aus, dass alles, was über handelsübliche SaaS-Lösungen hinausgeht, ein externes Unternehmen erfordert.

Das ist vorbei. Heute erledigen wir all unsere technischen Aufgaben intern mithilfe von KI-Programmierwerkzeugen: kundenspezifische interne Werkzeuge, Integrationen von Drittanbietern, Plattformmigrationen und neue Funktionen für unsere Kunden. Es handelt sich um denselben Aufgabenbereich, für den ein typisches Unternehmen ein kleines Entwicklungsteam beauftragen würde.

Ich nutze dafür ausschließlich die Code-Registerkarte von Claude Desktop. Ich gebe Claude eine kurze Beschreibung, lasse es das Thema recherchieren und Optionen präsentieren, gebe ihm anschließend Feedback und arbeite so lange weiter, bis wir das von mir bevorzugte Ergebnis erreichen.

Die meisten Produktverantwortlichen unterschätzen, was sich durch diese KI-Programmierwerkzeuge verändert hat. Die offensichtlichen Vorteile waren Geschwindigkeit und Kosten. Wir veröffentlichen innerhalb von Tagen, was früher Wochen gedauert hat, und zahlen keine Agenturgebühren. Die weniger offensichtlichen Vorteile betrafen die Veränderung der Feedbackschleife. Wenn eine nichttechnische Person etwas selbst prototypisieren, veröffentlichen und weiterentwickeln kann, schieben wir Entscheidungen nicht auf. Es gibt kein „Ich kläre das mit dem Entwicklungsteam“ oder „Das priorisieren wir im nächsten Sprint“. Die Lücke zwischen Entscheiden und Handeln schrumpft auf wenige Stunden.

Und das hat noch eine weiterreichende Bedeutung. Die Messlatte dafür, wer KI-Werkzeuge erlernen muss, hat sich verschoben. Es geht nicht nur um Ingenieure und nicht nur um Designer, sondern um alle, deren Arbeit darin besteht, etwas zu entwickeln oder zu gestalten. Wenn ein nichttechnisches Team ein echtes Softwareprodukt betreiben kann, sollte sich jede Produktverantwortliche und jeder Produktverantwortliche fragen, was das eigene Team leisten könnte, wenn alle diese Werkzeuge mit derselben Intensität nutzen würden.

Warum Produktaufgaben in drei Kategorien aufgeteilt werden sollten

Ich teile Aufgaben in drei Kategorien auf.

Die erste umfasst alles, was KI inzwischen vollständig erledigt. Bei uns sind das das Schreiben von Code, die Einführung neuer Studierender und ein Teil der Werbung auf unseren sozialen Kanälen.

Die zweite umfasst Tätigkeiten, bei denen KI beteiligt ist, aber ein Mensch die Entscheidung trifft. Dazu gehören alle Gespräche über unsere technische Architektur, die Entwicklung von Inhalten und einige Aktivitäten in den sozialen Medien. KI erweitert fast alles, was wir tun, und wir setzen sie gezielt bei unseren Tätigkeiten mit der größten Hebelwirkung ein.

Die dritte umfasst alles, was ausdrücklich menschlich bleibt. Dazu gehören Gespräche mit Kunden, Vertriebsbeziehungen und das Unterrichten, das ich weiterhin persönlich durchführe. Dazu gehören auch redaktionelle Entscheidungen wie unsere Stimme, die Positionen, die wir vertreten, und die Dinge, über die wir nicht sprechen. Außerdem gehört alles dazu, was erfordert, eine Situation zu erfassen, Vertrauen aufzubauen oder Überzeugungen zu vertreten, wenn jemand widerspricht.

Der Grund dafür ist nicht, dass KI nichts davon simulieren könnte, sondern dass der Wert daraus entsteht, dass eine Person anwesend ist oder ein Mensch die Entscheidung verantwortet.

Ed States

Ich teile Aufgaben in drei Kategorien ein. Der Grund dafür ist nicht, dass KI keine davon simulieren könnte, sondern dass der Wert daraus entsteht, dass eine Person beteiligt ist oder ein Mensch die Entscheidung verantwortet.

Wie KI-Chatbots die Seitennavigation verändern können

Eine unserer bedeutendsten KI-Integrationen ist ein Chatbot auf unserer Website, der unsere Inhaltsbibliothek nutzt – Artikel, Kursmaterial, Beiträge und Frameworks. Er gehört inzwischen neben der Navigation zu den wichtigsten Möglichkeiten, wie Menschen mit der Website interagieren.

Das allein hat verändert, wie Menschen unsere Inhalte entdecken. Wir haben über mehrere Jahre eine umfangreiche Bibliothek aufgebaut, und der größte Teil davon war praktisch unsichtbar. Menschen gelangten über die Suche auf einen einzelnen Artikel und verließen die Website wieder. Der Chatbot ermöglicht es Besuchern, ein Problem mit ihren eigenen Worten zu beschreiben, und verweist sie auf die drei oder vier Inhalte, die eine Antwort darauf geben.

Warum KI eine Neugestaltung der Sprint- und Kapazitätsplanung erforderlich macht

Das System, das die meisten Produktverantwortlichen aktiv neu gestalten sollten, ist die Sprint- und Kapazitätsplanung.

Ich hatte Johnny Quach, CPO bei MotorK, bei einer Veranstaltung von Hustle Badger zu Gast. MotorK ist ein fünfzehn Jahre altes vertikales SaaS-Unternehmen und kein KI-natives Unternehmen. Inzwischen haben sie Sprints abgeschafft, Jira abgeschafft – Tickets werden direkt in Cursor geschrieben, weil das Modell die Codebasis liest und umfassendere Tickets erstellt als ein Mensch –, und die Teams um dreißig bis fünfunddreißig Prozent verkleinert.

Sie überarbeiten ganze Anwendungen innerhalb weniger Tage, obwohl die Entwicklung ursprünglich geschätzt hatte, dass dies Monate dauern würde. Wie Johnny es ausdrückte, gehen die Methoden, die die meisten Unternehmen zur Organisation von Teams verwenden, von einer Kapazität X aus. Wenn sich die Kapazität um eine Größenordnung verändert, ist das gesamte System plötzlich auf das falsche Problem ausgelegt.

Das ist die Neugestaltung, vor der die meisten Produktverantwortlichen zu vorsichtig sind. Jedes Framework, auf dem die meisten Teams aufbauen – Scrum, SAFe, zweiwöchige Sprints, Quartalsplanung –, wurde für eine Umgebung entwickelt, in der sich die Kapazität jährlich um zehn oder zwanzig Prozent veränderte. Bei diesem Tempo waren die Planungsrhythmen sinnvoll. Teams, die KI gut einsetzen, erleben jedoch inzwischen, dass sich ihre Kapazität innerhalb weniger Monate eher um das Fünf- bis Zehnfache verändert.

Jedes nachgelagerte Artefakt, das auf dieser Annahme beruht – etwa Sprintlänge, Story Points, Abhängigkeitsplanung und Zusagen in der Vertriebs-Roadmap –, wird zu einer Reibungsschicht statt zu einem Werkzeug für die Koordination.

Unpopulärer Rat

Hier sind drei Ratschläge, die allesamt unpopulär sind.

Erstens: Erledigen Sie die Arbeit selbst. Sie können das Erlernen dieser Werkzeuge nicht delegieren, und Sie können ein Team nicht durch eine Transformation führen, die Sie nicht aus eigener Erfahrung verstehen. Ich sehe CPOs, die KI-Strategien in Auftrag geben, Klausurtagungen der Führungsebene durchführen und Werkzeugbudgets für alle außer sich selbst genehmigen. Die Führungskräfte, die es richtig machen, verbringen jeden Tag eine Stunde damit, die Werkzeuge zu nutzen, die auch ihre Teams verwenden. Es gibt keine Abkürzung.

Zweitens: Hören Sie auf, auf Klarheit zu warten. Die Versuchung besteht derzeit darin, wichtige Entscheidungen aufzuschieben, bis sich der Staub gelegt hat, weil sich die Grenzen der Modelle alle sechs Wochen verschieben und eine Festlegung auf einen Technologie-Stack verfrüht erscheint. Der Staub wird sich nicht legen. Die Führungskräfte, die erfolgreich sind, treffen schnell kleine, umkehrbare Entscheidungen, lernen daraus und passen sich zügig an.

Drittens: Definieren Sie neu, wofür Ihr Team da ist. Ein Team, das 2024 erfolgreich ausgeliefert hat, ist nicht zwangsläufig ein Team, das 2026 erfolgreich ausliefert. Der Engpass hat sich von „Können wir es entwickeln?“ zu „Wissen wir, was sich zu entwickeln lohnt?“ verlagert. Das verändert, wen Sie einstellen, was Sie messen, wie Sie sich organisieren und wie gute Leistung aussieht.

Der tiefere Kern: Das ist kein Wechsel der Werkzeuge, kein Prozesswandel und keine Veränderung bei den Einstellungen. Es geschieht alles gleichzeitig, und zwar schnell, und betrifft jeden Bereich der Arbeitsweise einer Produktorganisation.

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