Docent productmanagement en voormalig CPO zegt dat sprints en roadmaps zijn ontworpen voor een trager tijdperk van productwerk

Ed Biden bekleedde de functies van CPO en SVP bij technologiebedrijven voordat hij Hustle Badger oprichtte en docent productmanagement werd.

We spraken met Ed om inzicht te krijgen in hoe AI de sector verandert. Dit vertelde hij ons.

De functie is nog nooit zo snel veranderd

Ik werk al meer dan twaalf jaar in productmanagement en heb de functie nog nooit zo snel zien veranderen.

Begin jaren 2010 begon ik in Parijs en Berlijn met het bouwen van mobiele en sociale games. Daarna ging ik bij Rocket Internet werken, waar ik leerde om nieuwe bedrijven in weken in plaats van kwartalen te lanceren. Nadat ik naar het Verenigd Koninkrijk was verhuisd, leidde ik de productfunctie bij Depop voordat Etsy het bedrijf overnam, bekleedde ik CPO-functies bij YunoJuno en FutureLearn en leidde ik als SVP de productfunctie op grote schaal bij Jobandtalent, toen het bedrijf de omzetgrens van één miljard euro overschreed.

Ik richtte Hustle Badger op om pragmatisch, modern productmanagement te onderwijzen. Het meeste onderwijs in productmanagement bestond destijds uit theorie in MBA-stijl of aanbidding van frameworks; geen van beide sloot aan bij de rommelige realiteit van het leiden van productteams. Ik wilde bouwen wat ik als professional zelf had willen hebben: praktische cursussen, een community en wekelijkse evenementen die gebaseerd zijn op wat werkt.

Sinds 2024 is AI een belangrijk onderdeel geworden van wat we onderwijzen. Ik geef cursussen in cohortvorm over bouwen met AI, het inzetten van AI-agents en wat er verandert voor productleiders wanneer de hulpmiddelen zo snel veranderen. Het publiek bestaat voornamelijk uit senior PM's en CPO's die transformatie in hun eigen teams proberen te leiden.

Hoe AI-codeerhulpmiddelen productmanagement veranderen

Een jaar geleden hadden we voor al het technische werk bij Hustle Badger een bureau op retainerbasis. We zijn een klein team en niemand van ons heeft een technische achtergrond, dus we gingen ervan uit dat alles wat verder ging dan standaard-SaaS door een extern bureau moest worden gedaan.

Dat is verleden tijd. We doen al ons technische werk nu intern met behulp van AI-codeerhulpmiddelen: aangepaste interne hulpmiddelen, integraties met derden, platformmigraties en nieuwe functionaliteit voor klanten. Het gaat om dezelfde omvang van werkzaamheden waarvoor een typisch bedrijf een klein engineeringteam zou inhuren.

Ik gebruik hiervoor uitsluitend het codeertabblad van Claude Desktop. Ik geef Claude een briefing, laat het onderwerp onderzoeken en opties presenteren, geef vervolgens feedback en werk door totdat we tot het gewenste resultaat komen.

De meeste productleiders onderschatten wat er door deze AI-codeerhulpmiddelen is veranderd. De voor de hand liggende voordelen waren snelheid en kosten. We leveren binnen enkele dagen op wat vroeger weken duurde en betalen geen bureaukosten. De minder voor de hand liggende voordelen hadden te maken met de verandering in de feedbacklus. Wanneer iemand zonder technische achtergrond zelf een prototype kan maken, iets kan opleveren en daarop kan itereren, stellen we beslissingen niet uit. Er is geen "ik overleg eerst met het ontwikkelteam" of "we geven daar prioriteit aan in de volgende sprint" meer. De afstand tussen beslissen en doen krimpt tot enkele uren.

En er is een bredere implicatie. De lat voor wie AI-hulpmiddelen moet leren gebruiken, is verschoven. Het gaat niet alleen om engineers en ook niet alleen om ontwerpers; het gaat om iedereen wiens werk bestaat uit het bouwen of vormgeven van iets. Als een niet-technisch team een echt softwareproduct kan beheren, zou elke productleider zich moeten afvragen wat zijn eigen team zou kunnen doen als iedereen deze hulpmiddelen met dezelfde intensiteit zou gebruiken.

Waarom producttaken in drie categorieën moeten worden verdeeld

Ik verdeel taken in drie categorieën.

De eerste bestaat uit alles wat AI nu van begin tot eind doet. Voor ons gaat het om code schrijven, nieuwe studenten onboarden en een deel van de promotie op onze socialemediakanalen.

De tweede bestaat uit activiteiten waarbij AI deel uitmaakt van het proces, maar een mens de beslissing neemt. Daaronder vallen al onze gesprekken over technische architectuur, contentontwikkeling en een deel van de activiteiten op sociale media. AI versterkt bijna alles wat we doen en we zetten het volop in voor onze activiteiten met de grootste hefboomwerking.

De derde bestaat uit wat nadrukkelijk menselijk blijft. Daaronder vallen livegesprekken met klanten, verkooprelaties en lesgeven, wat ik nog steeds zelf in de ruimte doe. Ook redactionele keuzes vallen hieronder, zoals onze stem, de standpunten die we innemen en de dingen die we weigeren te zeggen. En het omvat alles waarvoor het nodig is een ruimte te lezen, vertrouwen op te bouwen of vastberaden te blijven wanneer iemand tegenspreekt.

De reden is niet dat AI geen van deze dingen zou kunnen simuleren; het is dat de waarde voortkomt uit de aanwezigheid van een persoon of uit het feit dat een mens de beslissing neemt.

Ed States

Ik deel taken op in drie categorieën. De reden is niet dat AI geen van deze taken zou kunnen simuleren; het is dat de waarde voortkomt uit de aanwezigheid van een persoon of uit het feit dat een mens de beslissing neemt.

Hoe AI-chatbots de sitenavigatie kunnen veranderen

Een van onze belangrijkste AI-integraties is een chatbot op onze website die gebruikmaakt van onze inhoudsbibliotheek — artikelen, cursusmateriaal, berichten en raamwerken. Het is nu een van de belangrijkste manieren waarop mensen met de site omgaan, naast de navigatie.

Dat veranderde op zichzelf al de manier waarop mensen onze inhoud ontdekken. We hebben in de loop van meerdere jaren een uitgebreide bibliotheek opgebouwd, waarvan het grootste deel feitelijk onzichtbaar was. Mensen kwamen via een zoekopdracht op één artikel terecht en vertrokken weer. Met de chatbot kunnen bezoekers een probleem in hun eigen woorden beschrijven, waarna de chatbot hen verwijst naar de drie of vier stukken die het beantwoorden.

Waarom AI een herontwerp van sprint- en capaciteitsplanning noodzakelijk maakt

Het systeem dat de meeste productleiders actief zouden moeten herontwerpen, is sprint- en capaciteitsplanning.

Ik had Johnny Quach, CPO bij MotorK, te gast tijdens een evenement van Hustle Badger. MotorK is een vijftien jaar oud verticaal SaaS-bedrijf, geen AI-gebaseerd bedrijf. Ze hebben inmiddels sprints afgeschaft, Jira afgeschaft — tickets worden rechtstreeks in Cursor geschreven omdat het model de codebase leest en uitgebreidere tickets produceert dan een mens — en teams met dertig tot vijfendertig procent verkleind.

Ze herstructureren volledige applicaties in dagen, terwijl het engineeringteam oorspronkelijk had ingeschat dat dit maanden zou duren. Zoals Johnny het verwoordde: de methodologieën die de meeste bedrijven gebruiken om teams te organiseren, gaan uit van een capaciteit van X. Wanneer je de capaciteit met een orde van grootte verandert, is het hele systeem plotseling ontworpen voor het verkeerde probleem.

Dat is het herontwerp waar de meeste productleiders te voorzichtig mee omgaan. Elk raamwerk waarop de meeste teams draaien — Scrum, SAFe, sprints van twee weken, kwartaalplanning — is ontwikkeld voor een omgeving waarin de capaciteit jaarlijks met tien of twintig procent veranderde. De planningsritmes waren bij dat tempo logisch. Maar teams die AI goed inzetten, zien hun capaciteit nu in maanden tijd met eerder vijf- tot tienvoudige factoren veranderen.

Elk artefact dat voortvloeit uit die aanname — zoals sprintduur, storypunten, afhankelijkheidsplanning en toezeggingen in verkoopplanningen — wordt een frictielaag in plaats van een coördinatie-instrument.

Ongemakkelijk advies

Hier zijn drie adviezen, die allemaal tegen de heersende opvattingen ingaan.

Ten eerste, doe het werk zelf. Je kunt het leren werken met deze hulpmiddelen niet delegeren, en je kunt een team niet door een transformatie leiden die je niet van binnenuit begrijpt. Ik zie CPO's AI-strategieën laten opstellen, bijeenkomsten buiten kantoor voor directies organiseren en budgetten voor hulpmiddelen voor iedereen behalve zichzelf goedkeuren. De leiders die dit goed aanpakken, zijn degenen die elke dag een uur besteden aan het gebruik van de hulpmiddelen die hun teams gebruiken. Er is geen kortere weg.

Ten tweede, wacht niet langer op duidelijkheid. De verleiding is momenteel groot om grote beslissingen uit te stellen totdat de stof is neergedaald, omdat de grenzen van modelmogelijkheden elke zes weken verschuiven en het voorbarig voelt om je aan een technologiestack te binden. De stof zal niet neerdalen. De leiders die succesvol zijn, zijn degenen die snel kleine, omkeerbare keuzes maken, daarvan leren en zich snel aanpassen.

Ten derde, definieer opnieuw waar je team voor dient. Een team dat in 2024 goed leverde, is niet noodzakelijk een team dat in 2026 goed levert. Het knelpunt is verschoven van "Kunnen we het bouwen?" naar "Weten we wat de moeite waard is om te bouwen?" Dat verandert wie je aanneemt, wat je meet, hoe je organiseert en hoe goede prestaties eruitzien.

Het diepere punt: Dit is geen verschuiving in tooling, processen of personeelswerving. Het is alle drie tegelijk, en het gebeurt snel. Het raakt elk aspect van de manier waarop een productorganisatie werkt.

Volg mee

Je kunt het werk van Ed Biden volgen op LinkedIn. Bekijk ook Hustle Badger.

Er komen nog meer interviews met experts aan op The CPO Club!