Produktdirektor von Zendesk fordert Produktverantwortliche auf, bei der Einführung von KI einen menschlichen Ansatz zu verfolgen

Mirza Besirovic ist Produktdirektor bei Zendesk, wo er 15 auf agentische Systeme ausgerichtete Produktteams leitet.

Wir haben Mirza gebeten, uns von seiner Reise bei der Einführung von KI innerhalb der Produktorganisation von Zendesk zu erzählen. Er berichtete uns, wie eine sporadische Einführung in allen Teams konsistenter werden kann.

Eine ungewöhnliche Reise in der Produktführung

Vor zwanzig Jahren war ich Übersetzer für Lyrik. Eine Reihe von Zufällen und Entscheidungen führte dazu, dass ich Leiter für KI-Produkte wurde.

Der technische Teil meiner Reise begann bei einem Netzwerk für Wissenschaftler, in dem wir vor Jahren Datensätze für alle möglichen ML-Experimente erstellten. In den vergangenen 15 Jahren habe ich in den Bereichen Reisetechnologie, Fintech, Streaming und Datenwissenschaft gearbeitet und mich in den letzten Jahren auf konversationelle KI und Automatisierung konzentriert.

Heute bin ich Produktdirektor bei Zendesk und leite eine Gruppe von knapp 15 Produktteams, die ein Portfolio aus KI-Agenten und agentischen Systemen, RAG- und Abrufplattformen, Analysen, Integrationen sowie KI-gestütztem Onboarding und Self-Service verantworten. Wir sind ein verteiltes Team, das hauptsächlich in Europa ansässig ist und weltweit mit unserer Zentrale in San Francisco, Partnern im asiatisch-pazifischen Raum und Kunden auf der ganzen Welt arbeitet.

Ich kam 2024 durch die Übernahme von Ultimate.ai als Produktleiter zu Zendesk. Seitdem haben wir mehrere Generationen generativer Bots, Produkte für konversationelle Automatisierung und ein autonomes agentisches System eingeführt, das Millionen von Kundenservicegesprächen über Text- und Sprachkanäle für globale Marken wie Netflix, Vimeo, Levi's und viele andere automatisiert.

In den vergangenen 18 Monaten hat mein Team die KI-Agenten auf einen ARR von über $100MM skaliert und unsere Reichweite auf alle Teile der Welt ausgeweitet.

Wie KI Rollen in der Produktentwicklung erweitert

Dank KI haben wir den möglichen Verantwortungsbereich jedes einzelnen Mitarbeiters erweitert: Designer erstellen GitHub-Repositorys, Produktmanager reichen Änderungsanfragen ein und Ingenieure treiben Produktentscheidungen voran. KI, insbesondere Programmieragenten, hat die Fähigkeit aller erweitert, ihre Komfortzone zu verlassen, zu lernen und sich in angrenzende Bereiche einzuarbeiten. Diese Veränderung ermöglichte es uns, Lücken zu schließen und schneller voranzukommen, während wir das gewünschte Qualitätsniveau beibehielten.

Zum Beispiel hatten wir einen Figma-Prototyp für eine neue Testerfahrung, verfügten aber nicht über ein vollständig aufgestelltes Team, das diese Arbeit übernehmen konnte. Stattdessen nutzte eine unserer herausragenden Produktdesignerinnen ihre Fähigkeiten und einen Programmieragenten, um ein funktionsfähiges Produkt zu entwickeln.

Die Befähigung unseres Teams zu besseren Datenanalysen verbesserte auch die Produktqualität. Obwohl wir weiterhin eng mit der Datenwissenschaft und der Produktanalyse zusammenarbeiten, können Produktmanager heute deutlich häufiger selbstständig hochwertige Analysen erstellen, die Produktentscheidungen beeinflussen.

Darüber hinaus experimentieren wir mit Teamstrukturen und Organisationsdesign. Wir haben mindestens ein Team aus drei KI-nativen ICs gesehen, das mithilfe von Programmieragenten die Leistung eines wesentlich größeren Teams erbrachte.

Wo Produktleiter den Einsatz von KI begrenzen sollten

Mein Team nutzt KI während des gesamten Produktlebenszyklus.

Auch in meiner Rolle als Produktleiter habe ich ein zweites Gehirn und einen Arbeitsassistenten aufgebaut. Was als Obsidian-Tresor begann, hat sich in ein persönliches Repository verwandelt, um Ideen zu sammeln und Strategien zu entwickeln.

Ich fasse Daten heute viel schneller zusammen als je zuvor, verwalte Gespräche über ein umfangreiches Portfolio hinweg und diskutiere mit einem strategischen Sparringspartner, der verschiedene vortrainierte Rollen übernimmt, sich an frühere Informationen erinnert und meinen Arbeitsstil versteht.

Mirza sagt

Ich begrenze den Einsatz von KI, wenn es um Menschen geht: Schließlich erfordern manche Dinge eine menschliche Note.

Aber ich begrenze den Einsatz von KI, wenn es um Menschen geht: um mein Team, dessen Entwicklung, berufliches Wachstum und unsere Zusammenarbeit. Auch wenn ich meinen Arbeitsassistenten möglicherweise bitten würde, über Aktivitäten zu berichten, wobei er auf interne Systeme zurückgreift, verlasse ich mich bei der Führung und Entwicklung meines Teams auf den guten alten menschlichen Instinkt.

Schließlich erfordern manche Dinge eine menschliche Note.

Warum die frühen Ergebnisse mit KI positiv sind

Einige Teams konnten ihre Entwicklungsgeschwindigkeit um das 3- bis 4-Fache steigern – aber das sind frühe Ergebnisse, die noch nicht statistisch signifikant sind. Wir warten noch darauf, die gesteigerte Leistung und Geschwindigkeit mit nachlaufenden Indikatoren und langfristigen Ergebnissen zu verknüpfen, bevor wir ein Urteil fällen.

Auch die frühen qualitativen Anzeichen sind positiv: qualitativ hochwertigere UX-Entscheidungen, besseres Forschungsmaterial, schnellere Bearbeitungszeiten und weniger Übergaben zwischen Teams. KI fungiert stärker als erwartet als organisatorischer Kitt. Persönlich ermöglicht sie mir, über ein größeres Portfolio hinweg zu arbeiten und den Überblick zu behalten.

Was tun, wenn die Einführung von KI uneinheitlich verläuft?

Allerdings verläuft die Einführung uneinheitlich, und sie ist noch nicht alltäglich oder vollständig etabliert. Wie alle anderen stehen auch wir am Anfang dieser viel gepriesenen Reise zu einer zehnfachen Produktivität. Sie ist nicht so schnell vorangekommen, wie der Hype vermuten lässt, denn Veränderung ist eine menschliche Angelegenheit. Viele Menschen müssen sich noch weiterbilden und KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Das braucht Zeit.

Wir haben einige Maßnahmen ergriffen, um die Einführung einheitlicher zu gestalten:

• Ein internes KI-Gateway entwickelt, das allen Zugriff auf eine Reihe von Programmieragenten ermöglicht – entweder über eine TUI oder eine benutzerfreundlichere Browserversion; beide entsprechen unseren internen Informationssicherheitsrichtlinien
• Eine KI-Produktgilde und mehrere Austauschformate, Programme und Treffen zu generativer KI ins Leben gerufen, um zu zeigen, wie Menschen KI einsetzen, welche Werkzeuge sie entwickeln und welche Probleme sie lösen
• Mit der Neugestaltung von Arbeitsabläufen für die Erstellung von Artefakten im Produktlebenszyklus wie PRDs, Prototypen usw. begonnen, damit diese mit Programmieragenten funktionieren
• Eine Reihe von MCPs und Integrationen entwickelt, damit Teams eine sichere und regelkonforme Verbindung zu internen Systemen herstellen und auf Daten zugreifen können

Und hier sind einige Tipps:

• Stelle technischen und nichttechnischen Mitarbeitenden den gleichen Zugang zur Verfügung: Tokens, CLI, Desktop-Apps.
• Fördert die Vielfalt bei LLMs, Agenten und Werkzeugen. Lasst euer Team experimentieren, um herauszufinden, was in eurer Umgebung am besten funktioniert.
• Dafür ist ein Budget erforderlich. Sichert es und arbeitet mit euren Ansprechpartnern aus dem Engineering zusammen, um einen Plan zu erstellen. Bereitet euch auf die Einbindung von Finanzen und Betrieb vor, da KI zu einem operativen Aufwand und nicht zu IT-COGS wird.
• Teilen ist wichtig. Lasst euer Team seine Arbeit präsentieren.
• Helft beim Start. Entwickelt selbst Artefakte und Arbeitsabläufe, um sich wiederholende PM-Aufgaben zu lösen, etwa das Erstellen von Produktbriefings, das Verfassen von Strategiedokumenten usw.

Warum Produktteams technisch versierter werden müssen

Ich bin zunehmend davon überzeugt, dass PMs technisch versierter werden müssen.

Früher war ich der Ansicht, dass ein allgemeines Verständnis grundlegender Begriffe und Konzepte der Softwareentwicklung ausreicht. Mit KI bin ich nun jedoch überzeugt, dass wir alle technisch versierter werden müssen. Das bedeutet nicht, dass großartige Produktfachleute nicht aus allen möglichen Bereichen kommen können. Ich bin ausgebildeter Linguist und war vor meiner Zeit in der Technologiebranche Übersetzer von Gedichten.

Wir müssen jedoch einen stärker universalistischen Ansatz beim Lernen verfolgen. Technisch versiert zu sein bedeutet nicht, Entwickler zu werden. Es geht aber um Neugier, darum zu verstehen, was die von uns entwickelten Produkterlebnisse antreibt, Dinge auszuprobieren und eine Machermentalität zu entwickeln. Denn noch nie war es so einfach, technische Themen aller Art zu erlernen.

Wie ein zweites Gehirn Produktverantwortliche unterstützen kann

Das zuvor erwähnte zweite Gehirn ist ein KI-gestütztes persönliches Betriebssystem, das mir dabei hilft, in unserer gesamten Organisation als Produktdirektor zu arbeiten, wobei Claude Code als zentrale Schnittstelle dient.

Die Eingaben fließen dort ein und das System verarbeitet die gesamte Verarbeitungskette: Es verarbeitet Transkripte, extrahiert Wissen und gleicht dieses mit einem umfangreichen Bestand an Gedächtnisdateien ab.

Das System sortiert nach Priorität, bildet Abhängigkeiten ab und verarbeitet relevante Daten vorab in zielgruppenspezifische Formate. Zum Beispiel ungezwungene Aufzählungspunkte in Slack für mein Team, strukturierte Aktualisierungen für die Führungsebene oder erzählerische Absätze für Strategiedokumente. Effektiv ersetzt das System damit Aufgaben, für die traditionell ein Stabschef und ein Analyst erforderlich wären.

Es verwaltet meine Aufgabenliste, verfolgt strategische Themen, die ich betreue, und fasst eine umfangreiche Leseliste zu indexierten Referenzen zusammen, sodass ich meine Zeit effektiv priorisieren kann. Ich nutze mein zweites Gehirn, um den Überblick über laufende Arbeiten zu behalten und riesige Datenmengen schnell zusammenzufassen, wenn ich spontan Informationen benötige.

Die Aktualität und Qualität der Daten sind ständige Herausforderungen. Veraltete Daten können auf LLM basierende Arbeitsabläufe verzerren und negative Ergebnisse hervorbringen. Ich filtere, bereinige und pflege eingehende Daten. Da ich jedoch auch Verbindungen zu Drittanbietersystemen herstelle, in denen ich die Daten nicht immer kontrollieren kann, implementiere ich Qualitätsschranken für die Ausgabe. Eine Regel, die ich oft gehört habe, lautet, dass man wissen sollte, welche Ausgabe man erhalten möchte, bevor man dem System Eingaben liefert, und entsprechend testen sollte. Nicht völlig narrensicher, aber mit genügend Anpassungen an Anweisungen und Speicher erzeugt das System eine ausreichend hohe Qualität.

Ich habe inzwischen den Punkt erreicht, an dem ich mich auf 80–90 % der Ausgaben meines zweiten Gehirns verlassen kann.

Warum Produktverantwortliche und ihre Teams mit KI experimentieren müssen

Hier ist mein Rat an CPOs:

1. Nehmt sie an. Beginnt damit, KI in eurem beruflichen und privaten Umfeld zu erkunden. Baut zunächst einen persönlichen Copiloten, strukturiert eure Daten, lasst ihn über diese Daten Schlussfolgerungen ziehen und neue Muster aufdecken. Startet Nebenprojekte und setzt die Idee um, die ihr seit Jahren habt. Produktverantwortliche sind von Natur aus kreative Tüftler, aber viele von uns haben nicht als Ingenieure angefangen und fühlten sich deshalb immer eingeschränkt. Das hat sich schnell und grundlegend verändert.
2. Schreibt die Einführung von KI nicht ohne Werkzeuge, Ressourcen oder strukturelle Unterstützung vor. Andernfalls kämpft ihr praktisch gegen Windmühlen. Enthusiasten werden es mit oder ohne euch schaffen, aber der Rest der Organisation wird zurückfallen.
3. Behaltet euer Team im Blick und unterstützt es auf diesem Weg. Es gibt viele Bedenken und Sorgen – ganz zu schweigen von der Angstmache auf LinkedIn – darüber, was das Aufkommen von KI für Produktmanager und andere Menschen in Technik und Wirtschaft bedeutet. Führt ehrliche Gespräche mit eurem Team und helft dabei, Lernpläne zu strukturieren. Ich möchte mehr dafür tun, dass mein Team mehr Zeit zum Nachdenken, Experimentieren und Tüfteln findet.
4. Ihr müsst beim Thema Sicherheit sorgfältig vorgehen. Außerdem beendet der schnell steigende Preis für die KI-Nutzung durch eure Benutzer bald die Flitterwochen mit den Tokens.

Mirza sagt

Schreibt die Einführung von KI nicht ohne Werkzeuge, Ressourcen oder strukturelle Unterstützung vor. Andernfalls kämpft ihr praktisch gegen Windmühlen. Enthusiasten werden es mit oder ohne euch schaffen, aber der Rest der Organisation wird zurückfallen.

Folgt seinen Aktivitäten

Ihr könnt die Arbeit von Mirza Besirovic auf LinkedIn, in seinem Newsletter „You Are The Product“ und auf seiner Website verfolgen.

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