Product Management
Wenn Agents bauen, wird eine andere Fähigkeit knapp: zu wissen, welches Feature sich lohnt, und genau zu sagen, was es leisten muss. Product Management wird wichtiger, denn Spec und Prototyp werden zur Grundlage, auf der die Agents arbeiten.
Verfasst von
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Benedikt Stemmildt Gründer & Co-CEO
Aktualisiert:
Wissensbasis 9
Unsere Position. Auch der Product Owner bekommt den Coding-Agent. Damit kann er die Codebasis fragen, wie ein Feature heute funktioniert, bevor er ein Wort über die Änderung schreibt.
Fällt die Hürde des Programmierens, wandert der Engpass nach vorne. Ein vages Ticket fing früher ein Engineer ab, der nachfragte. Ein Agent baut einfach, was mehrdeutig dasteht.
Was übergibt die Produktarbeit an die Agents?
Produktabsicht kommt heute in maschinell prüfbarer Form an. Widersprechen sich Spec und Test, gewinnt der Test. Deshalb wiegen Akzeptanzkriterien mehr als der Text um sie herum (Specs, Tests und Kontext).
Vor dem Launch können Anforderungen von synthetischen Nutzer:innen kommen, also von Verhaltensmodellen der Zielgruppe. Ist das Produkt live, muss echtes Nutzerverhalten sie ersetzen (Synthetic First, Back-Testing Later).
Betreibt eine Organisation eine Software Factory, können Fachexpert:innen eine Lösung direkt beauftragen, indem sie sie im Chat beschreiben (Citizen Development als Plattform).
Woran erkennt ihr, dass sich die Produktarbeit gelohnt hat?
Bewertet sie nach Delivery und Geschäftsergebnissen, nicht danach, wie viel die Agents produziert haben. Stellt den KI-Metriken wie Adoption und KI-gestütztem Anteil die Delivery-Metriken aus der Zeit vor KI gegenüber, etwa Durchsatz und Change Failure Rate (Impact messen). Auch das Betriebsmodell muss sich mitändern. McKinsey beschreibt bei den Spitzenreitern kleinere Pods und Spec-getriebene Workflows (Abschied von Agile).
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