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Was, wenn die KI schon heute bessere Product Requirements Documents schreibt als der gestresste Produktmanager nebenan? Diese Folge widmet sich genau dieser unbequemen Frage, mit Markus Andrezak, seit rund 30 Jahren im Produktmanagement unterwegs (Fireball, eBay, heute Überprodukt), der seinen eigenen Weg vom KI-Skeptiker zum überzeugten Nutzer offenlegt.

Der Wendepunkt für Markus kam nicht mit ChatGPT, sondern mit Context Engineering: Aufgaben in immer feinere Schritte zu zerlegen und jeden Schritt gezielt mit dem richtigen Content zu füttern. Das Ergebnis, sagt er, sind keine "ganz okay"-Outputs mehr, sondern absurd gute. Konkret heißt das: Ein KI-generiertes PRD aus 20 Kundeninterviews schlägt in der Praxis oft das, was ein PM unter echtem Organisations-Zeitdruck abliefert, nicht weil Menschen dumm sind, sondern weil sie in Systemen arbeiten, die ihnen keine Zeit lassen. Klingt hart, ist aber, wie im Gespräch mehrfach betont wird, kein Argument für den Human out of the loop, sondern für Menschen, die sich die besten Rohentwürfe erarbeiten lassen und dann kuratieren.

Besonders spannend wird es beim Thema synthetische Personas und simulierte Workshops: Markus lässt Strategie-Workshops von KI-Agenten durchspielen, bevor er echte Kunden trifft. Für rund 30 bis 40 Dollar API-Kosten bekommt er Diskussionen, die "geschworen so gut" sind wie in echten Workshops, plus einen Erkenntnisvorsprung, den er sich sonst über Wochen hätte erarbeiten müssen. Die Kehrseite kommt im Gespräch auch nicht zu kurz: Wenn 25-jährige Produktteams selbstgebastelte WG-Bewohner-Personas an die Wand hängen, obwohl die eigentliche Zielgruppe 50+ ist, ist synthetische Research oft die realistischere Alternative.

Ein zweiter großer Strang der Folge dreht sich um Führung und Organisation: Warum Unternehmen ohne klare KI-Richtung (frei nach dem Kent-Beck-Zitat, dass 90 Prozent alter Skills entwertet und 10 Prozent massiv aufgewertet werden) im Chaos landen, während Firmen wie Amazon (Stichwort Andy Jassy) zeigen, wie unmissverständliche Kommunikation von Grenzen und Zielen aussieht. Die Parallele zur Continuous-Deployment-Debatte von vor über zehn Jahren zieht sich durch die ganze Folge: Auch damals hieß es erst "geht nicht, höchstens für Spielzeug", bis das Deployment-Bottleneck verschwand. Genau das passiert gerade mit dem Coding-Bottleneck.

Wie sich das im Alltag anfühlt, illustriert das Boris-Cherny-Beispiel (Claude Code, "ADHS-Development-Style" mit zehn offenen Terminals) ebenso wie Markus' eigener Rat an seine Kursteilnehmer: nicht ins Markdown-File reingrätschen und Details fixen, sondern mit dem Agenten reden und den gewünschten Outcome benennen. Die Beurteilung von Ergebnissen wandert dadurch ans Ende der Wertschöpfungskette: Bauen wird billig, Kuratieren wird zur eigentlichen Kernkompetenz.

Zum Schluss wagen Markus, Mark und Jens einen Blick zwei Jahre nach vorn: Werden Produktmanager, Entwickler und Designer zu austauschbaren Generalisten? Markus' These: eher nicht, denn Generalisten waren historisch immer selten, und auch beim Management by Objectives oder beim Unified Process hat sich das nicht geändert. Rollen verwaschen an den Rändern, bleiben aber im Kern bestehen. Das eigentlich Schmerzhafte an der ganzen Umstellung sei ohnehin nicht die Technologie, sondern der Hirnumbau, der sie erfordert.

— Think Different. Think AI. mit Mark Zimmermann und Jens Scharnetzki.

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