KI: Braucht es noch PMs, POs, Designer und Entwickler?
Wie wird KI die Produktentwicklung verändern? Braucht es uns noch? Ganz klar: jein! KI wird neue Anforderungen an uns stellen. Doch: Chance oder Gefahr? Und was tun?
KI hier, KI dort, KI überall. KI verändert die Produkt- und Softwareentwicklung. Aber wie genau?
Braucht es noch Product Owner / Product Manager, wenn KI die User Stories mit Akzeptanzkriterien und Testfällen schreiben kann?
Braucht es noch Product / UX / UI Designer, wenn KI fertige Designs erstellen kann?
Braucht es Software-Entwickler, wenn KI in Sekundenschnelle funktionierenden Code schreiben kann?
Ich sage: jein!
Ja, es werden PMs/POs, Designer und Engineers gebraucht. Denn es wird eher mehr Software-Systeme, Integrationen und Endgerätevarianten als weniger geben, die wir betreuen und weiterentwickeln müssen.
Und nein, solche, die sich als User Story Schreiberlinge und Backlog Manager bzw. Pixel-Schubser oder nur Coder verstehen, wird es nicht brauchen. Ehrlich gesagt, braucht die moderne digitale Produktentwicklung sie in dieser Form heute auch schon nicht.

Doch wie wird KI die Jobs in der Produkt- und Softwareentwicklung beeinflussen?
Halt, stopp! Wird wirklich die KI die Jobs verändern? Ist die Kausalkette wirklich so kurz? Oder werden die Menschen, die KI nutzen und damit Kundenprobleme besser lösen und höheren Wertbeitrag für die Unternehmen erzielen, die Jobs beeinflussen?
Letzteres, ganz klar! Diese Menschen werden die Maßstäbe setzen, indem sie ihre Produktivität steigern und damit bessere Lösungen bei kosteneffizienterer Arbeitsweise und geringerem Innovationsrisiko entwickeln.
Bei manchen führt diese Vorstellung möglicherweise zu Angst. Irgendwo verständlich. Doch was ich davon halte, habe ich hier aufgeschrieben:
Die Zukunft der Arbeit
Kürzlich habe ich den „The Future of Jobs“ Report des World Economic Forum entdeckt. Mit 295 Seiten keine Klo-Lektüre. Und er zeigt, dass Technologien wie KI, Big Data, Cloud-Computing und digitale Plattformen in den nächsten fünf Jahren erhebliche Veränderungen bei Arbeitsplätzen und Qualifikationen bewirken werden.
Konkret über alle Berufsgruppen hinweg heißt das:
Technologie sorgt für mehr Jobs: Es wird erwartet, dass Rollen im Zusammenhang mit KI, Nachhaltigkeit, digitaler Transformation und Bildung ein erhebliches Wachstum erfahren werden.
Die gute Nachricht für uns: Die digitale Transformation geht weiter und so dürfte es in den nächsten Jahren nach wie vor genug zu tun geben. Jedoch sollte KI auf der Agenda eines jeden von uns stehen.
Ich behaupte: Basic KI-Kenntnisse werden bis 2030 zu einer Standard-Anforderung. Das ist wie mit SEO seit den 2000ern oder Mobile Design seit den 2010ern. Wer heute kein Basis-Verständnis dafür mitbringt, hat es eben schwer.Technologie sorgt für weniger Jobs: Büro- und Verwaltungstätigkeiten werden aufgrund von Automatisierung und Digitalisierung voraussichtlich zurückgehen.
Die gute Nachricht: Davon sind wir nicht betroffen. Außer du interpretierst deinen Titel des Product Managers oder Product Owners als Backlog Manager – dann wird es wahrscheinlich dünn werden.Technologie verändert die gefragten Fähigkeiten: Analytisches Denken, kreatives Denken und technologische Kompetenz sind entscheidende Fähigkeiten für die zukünftigen Arbeitsmärkte.
Das Learning: Jeder von uns sollte für sich passende Weiterbildungsinitiativen suchen, um die sich entwickelnden Qualifikationsanforderungen zu erfüllen. Mein Weg ist: Selber ausprobieren.
„Fähigkeiten“ sind ein gutes Stichwort: Es wird erwartet, dass 44 % der notwendigen Fähigkeiten bis 2027 beeinflusst werden. Weiterbildung ist somit essenziell. Denn KI-Modelle wie GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet können heute bereits komplexe Aufgaben übernehmen.
Zu glauben, dass wir in der Produktentwicklung nicht betroffen seien, ist mir persönlich eine zu heiße Wette. Die Frage ist vielmehr:
Wie kann ich dank der Tools meine Produktivität steigern?
Wie kann ich Produktinnovationen für die Kunden werthaltiger gestalten?
Wie kann ich kosteneffektiver und risikoärmer für das Geschäft innovieren?
Deswegen will ich, dass Du und ich zu denjenigen gehören, die die Arbeitswelt der agilen Produktentwicklung im Digitalumfeld mitgestalten. Dann verändert nicht die KI unsere Arbeit, sondern wir nutzen die KI, um unsere Arbeitsweise zu verändern. Und das zum Besseren. Für Kunden, fürs Business, für uns selber.
Es wird auch erwartet, dass bis 2027 bis zu 42 % der geschäftlichen Aufgaben automatisiert werden. Ob auch 42 % der Aufgaben von PMs, Designern und Entwicklern komplett automatisiert werden? Eher unwahrscheinlich, denke ich. Einfach, weil wir wenige repetitive Tätigkeiten haben. Und doch bietet Automatisierung – egal in welchem Ausmaß – die Chance, mehr Kapazität und Energie auf komplexere Aufgaben zu lenken.
KI erhöht die Produktivität und schließt Qualifikationslücken
Der AI Index Report der Stanford University bestätigt es: KI befähigt die Arbeitnehmer, Aufgaben schneller zu erledigen und die Qualität ihrer Arbeit zu verbessern. Also höhere Produktivität.1
Außerdem sei das Potenzial, die Qualifikationslücke zwischen gering und hoch qualifizierten Arbeitnehmern durch KI-Nutzung zu schließen, riesig:

Die lernwilligen und experimentierfreudigen Jungspunde bekommen damit die Chance, den Erfahrungsvorsprung der alten Hasen für gewisse Aufgaben fast zu egalisieren. Große Chance für alle Young Professionals. Und wichtig zu verstehen für alle erfahrenen Fachkräfte: Es ist jetzt die falsche Zeit, um sich auf dem reinen Erfahrungsschatz auszuruhen!
Doch es gibt auch Risiken:
Die Studie der Harvard Business School zeigt: KI ohne Aufsicht kann zu Leistungseinbußen führen. Kritisches Denken bleibt wichtig! Wenn sich Menschen zu sehr auf KI verlassen, neigen sie dazu, weniger kritisch zu denken und Fehler zu übersehen. Konkret erzielten professionelle Recruiter, die sich auf vermeintlich gute KI-Modelle verließen, schlechtere Ergebnisse, weil sie den KI-Ergebnissen blind vertrauten.
Und ich merke diese Tücke selber: Natürlich nutze ich Claude, Gemini und ChatGPT, um mir u. a. bei der Recherche in 500-seitigen Berichten helfen zu lassen. Nur überprüfe ich stets die Ergebnisse der KI. Nicht nur einmal fragte ich die KI, auf welcher Seite eines PDFs das KI-Tool die Information für die vorgeschlagene Formulierung gefunden hat. Doch weder dort noch überhaupt in dem Bericht waren die zitierten Passagen zu finden. 🤷
Fazit
KI nutzen – ja! Nur gewusst wie. Es gilt, die Technologie zu verstehen und in der täglichen Arbeit anzuwenden, ohne das eigene Beurteilungsvermögen abzuschalten.
Für mich ist die Frage nicht, wie KI unsere Arbeit verändern wird. Meine Frage ist, wie ich KI für mich persönlich und speziell in der Produkt- und Softwareentwicklung so nutzen kann, dass sie meine Arbeitsergebnisse verbessert.
Ich bin überzeugt: Es ist möglich, mit demselben Team und in derselben Zeit dank KI die Produktivität bei Produktinnovationen zu erhöhen.
Und eins ist auch ganz klar:
Keine KI-Nutzung ist keine Option.
Erste Inspiration für denkbare Anwendungsfälle der KI in der Produkt- und Softwareentwicklung habe ich deshalb in diesem Artikel aufgeschrieben:
Also, bleib dran & mach einfach!
Alexej
PS: Ich will meine Gedanken dazu, wie PMs/POs, Designer und Entwickler für welche Anwendungsfälle und mit welchen KI-Tools ihre Produktivität verbessern können, demnächst in dedizierten Artikeln vertiefen. Abonniere daher gerne kostenlos diesen Newsletter, wenn dich meine Erkenntnisse darüber interessieren und schreibe mir, ob es spezifische Anwendungsfälle oder Tools gibt, die dich interessieren.
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Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality (https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/24-013_d9b45b68-9e74-42d6-a1c6-c72fb70c7282.pdf in: https://aiindex.stanford.edu/report/)