KI und Automatisierung: Die Zukunft der Product Owner-Rolle

Die Zukunft des Product Owners: KI verändert alles

Die Arbeit von Product Owner in Scrum oder agilen Teams wird sich in den nächsten Jahren fundamental ändern. KI-Tools verbessern sich mit einer Geschwindigkeit, die einem fast den Atem stehen lässt. Diese Woche ist Chat GPT 4.5. freigegeben worden und schon hören wir, um wie vieles besser nun die Ergebnisse werden. Kein Wunder, dass Firmen wie Bosch, BMW oder SAP nutzen zunehmend diese Tools nutzen, um effizienter und innovativer in der Produkt-Entwicklung zu werden.

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KI-Tools für Product Owner

1. Feature-Priorisierung: Vorbei sind die Zeiten, in denen die Backlog Tools für Product Owner glorifizierte Excellisten waren. Heute nutzen die KI-basierten Backlog-Management Tools wie airfocus (https://airfocus.com) und Craft.io (https://craft.io) Nutzerdaten und Feedback, um die wichtigsten Features automatisch zu priorisieren. Das erleichtert Sprint-Planungen und Backlog-Verfeinerungen, um den höchstmöglichen Return on Investment zu generieren.

2. Automatisierte Nutzeranalyse: Tools wie Amplitude (https://amplitude.com) oder Mixpanel (https://mixpanel.com) geben einem heute sofort Erkenntnisse über Nutzerverhalten. Damit kann die User Experience gezielt verbessert werden. Das mag zwar heute zunächst noch auf web-basierte Produkte zutreffen, doch der nächste Schritt ist absehbar.

3. Markttrends vorhersagen: Plattformen wie wie Crayon (https://www.crayon.co) oder Signal AI (https://www.signal-ai.com) helfen, Markttrends durch Ki basiertes monitoring der Social Media Kanäle frühzeitig zu erkennen. Product Owner können so schneller auf Veränderungen reagieren – und auf sich konsequent auf die Antworten ihrer Nutzer einstellen..

4. KI-gestützte Kommunikation: Die wohl naheliegendsten Nutzer Cases für den Product Owner ist wie ChatGPT (https://openai.com/chatgpt), Claude.ai (https://claude.ai) oder DeepSeek (https://www.deepseek.com). Sie helfen dem Product Owner die eigenen Ideen konsequent an die Stakeholder zu kommunizieren und Sachverhalte besser darzustellen.

5. Administrative Automatisierung: Mit Jira Automation oder Zapier werden zunächst auch die Routineaufgaben automatisiert. Doch die nächste Generation dieser Automatisierung ist bereits verfügbar. Die Agents, die derzeit in CoPilot eingebaut werden, werden dem kreativen Product Owner produktiver machen. Jira Automation (https://www.atlassian.com/software/jira/automation) und Zapier (https://zapier.com). Weiterführende Lösungen bieten Tools wie Microsoft CoPilot (https://copilot.microsoft.com).

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KI in der Produktentwicklung

Was für das Managen der Produktentwicklung gilt, gilt für die eigentliche Product Entwicklung selbst. Auch hier helfen bereits die gängigen Softwarelösungen, dabei schneller Designs und Prototypen zu entwickeln.

Generatives Design: Autodesk Fusion 360 (https://www.autodesk.de/products/fusion-360) generiert automatisch Designvarianten, die schnell auf Machbarkeit und Kosten geprüft werden können. Wobei es hier eher darum geht, dass man sogar noch schneller seine Ideen ausprobieren kann. Ähnlich wie beim digitalen fotografieren. Es wird einfach viel mehr versucht, statt lange darüber nachzudenken, was die beste Lösung ist.

Rapid Prototyping: Software wie: nTopology (https://ntopology.com) optimiert automatisch Materialeinsatz und Stabilität von Prototypen und beschleunigt den Entwicklungsprozess. Auch hier unterstützt bereits in der Entwicklung die KI – denn wieder können Dinge schneller ausprobiert werden.

Digitale Simulation (Digital Twins): Doch die nächste Generation ist schon da. ): Siemens NX (https://www.plm.automation.siemens.com/global/de/products/nx/) und Ansys Discovery (https://www.ansys.com/products/3d-design/ansys-discovery) ermöglichen virtuelle Tests und Simulationen, wodurch physische Prototypen weniger häufig gebraucht werden und es möglich wird schneller zu überprüfen, ob gewisse Verfahren möglich sind.

Automatisierte UX-Tests:  Und Lösungen wie UserTesting.com (https://www.usertesting.com) bieten KI-basierte, automatisierte Tests zur schnellen Verbesserung der Nutzerfreundlichkeit, und wieder wird mehr probiert, als studiert.

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Skills, die Product Owner jetzt entwickeln sollten

Doch es scheitert nicht an den Tools. Wie so oft ist die Technologie bereits da. Es scheitert daran, dass die Flut an neuen Möglichkeiten so unüberschaubar wird, dass nicht jeder PO alle neuen Tools ausprobieren kann. Doch es hilft ja nichts, die Product Owner müssen in Zukunft intensiv darin geschult werden zu verstehen, was alles mit diesen KI-Tools möglich ist.

Daher gilt, um KI-Tools effektiv zu nutzen, sollten Product Owner folgende Kompetenzen aufbauen:

Grundlagenwissen KI und Machine Learning: Product Owner sollten ein Grundverständnis davon entwickeln, wie KI funktioniert und was Machine Learning-Modelle leisten können. Praktisch bedeutet dies, sich mit grundlegenden Konzepten wie Algorithmen, Trainingsdaten und Modellbewertung auseinanderzusetzen. Konkret sollten sie Erfahrungen mit Tools wie Google Cloud AutoML, Amazon SageMaker oder IBM Watson sammeln, um Machine Learning-Modelle zu erstellen oder zu verstehen, wie Empfehlungsalgorithmen funktionieren. Beispielsweise könnte ein Product Owner lernen, wie eine Empfehlungs-KI mit Netflix- oder Spotify-artigen Modellen Kundenpräferenzen erkennt, um bessere Produktentscheidungen zu treffen.

Datenkompetenz (Data Literacy): Product Owner müssen in der Lage sein, Datenauswertungen korrekt zu interpretieren und daraus konkrete Produktentscheidungen abzuleiten. Konkret sollten sie lernen, Tools wie Tableau oder Power BI einzusetzen, um relevante KPIs zu visualisieren und Trends klar zu erkennen. KI-Tools wie Tableau bieten dabei automatisierte Funktionen zur Erkennung von Mustern, Anomalien oder Trends in großen Datensätzen. Power BI verwendet KI-basierte Vorhersagefunktionen, die helfen können, zukünftige Entwicklungen und Benutzerverhalten präzise vorauszusagen. Ein praktisches Beispiel wäre die automatisierte Auswertung von Nutzungsdaten, um in Echtzeit zu erkennen, welche Features besonders gut angenommen werden und welche optimiert oder entfernt werden sollten.

Kenntnisse digitaler Prototyping-Technologien: Die Fähigkeit, digitale Prototyping-Methoden wie generatives Design, Digital Twins und KI-gestütztes Rapid Prototyping einzusetzen, wird zunehmend wichtig. Product Owner könnten beispielsweise durch den Einsatz von Autodesk Fusion 360 Generative Design verschiedene Designvarianten für ein technisches Bauteil automatisch erzeugen und schnell die wirtschaftlichste und technisch machbarste Option identifizieren. Oder einfach einmal mit Claude.ai eine kleine App bauen. Eine gute Idee, ist sich mit Hilfe dieser Tools einmal ein Spiel entwickeln zu lassen – auf diese Weise lernt man schnell, was alles möglich ist.

Zusammenarbeit mit KI-Experten: Product Owner sollten lernen, effektiv mit Data  Scientists, KI-Entwicklern und anderen Spezialisten zusammenzuarbeiten. Dies bedeutet, ihre Sprache zu verstehen, klare Anforderungen zu formulieren und Ergebnisse kritisch hinterfragen zu können. In der Praxis könnte diese Zusammenarbeit beispielsweise durch regelmäßige gemeinsame Workshops erfolgen, bei denen Product Owner konkrete Produktanforderungen und Nutzerbedürfnisse vorstellen und die KI-Experten ihre technischen Möglichkeiten erläutern. Gemeinsam könnten sie dann ein Prognosemodell entwickeln, wobei der Product Owner regelmäßig Feedback gibt, ob das Modell wirklich die relevanten Kundenbedürfnisse oder Markttrends zuverlässig erfasst. Tools wie Jupyter Notebooks oder Azure ML Studio könnten hierbei helfen, Ergebnisse anschaulich zu visualisieren und zu diskutieren.

Kreative Problemlösungskompetenz: Mit der zunehmenden Nutzung von KI ergeben sich völlig neue Lösungsansätze für Produktentwicklungsprobleme. Product Owner sollten daher ihre Fähigkeiten in der kreativen Problemlösung stärken. Dies könnte in der Praxis bedeuten, innovative KI-Lösungen wie automatisierte UX-Tests oder KI-gestützte Kundenkommunikation gezielt und kreativ zu nutzen, um Kundenprobleme schneller und effektiver zu lösen.

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Fazit

Das alles geht aber nur – wenn wir ernst nehmen, dass wir in Unternehmen derzeit einen tiefgreifenden Wandel erleben und wir u.a. auch die Product Owner dazu motivieren müssen, sich selbst mit diesen Technologien auseinanderzusetzen. Ein bis zwei Stunden am Tag, versuchen herauszufinden, wie die KI den eigenen Job besser machen kann – darauf wird es herauslaufen.

Auch wir bei bg beschäftigen uns natürlich mit dem Thema KI. Wenn ihr up-to-date bleiben wollt, folgt uns auf LinkedIn und YouTube. Somit wisst ihr gleich, wenn unsere neue Webinar Reihe zum Thema “KI in der agilen Welt” live geht.

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