Amy Mitchell von Dell über den Grund, warum KI den “Erbauer-PM” schafft
KI transformiert das Produktmanagement schneller, als es den meisten Teams bewusst ist. Amy Mitchell von Dell erklärt, warum die nächste Generation von PMs nicht nur Anforderungen definieren, sondern aktiv mitgestalten und bauen wird.
KI-Entwicklung: KI verwandelt Produktmanager in 'Erbauer-PMs', die Hindernisse überwinden und die Zusammenarbeit bereits zu Beginn von Projekten verbessern.
Kontinuierliche Verbesserung: Der Einsatz von KI-Tools ermöglicht die fortlaufende Optimierung von Arbeitsabläufen, wodurch die Auslieferungsgeschwindigkeit und die Effizienz von Teams gesteigert werden.
Wissensmanagement: Die Integration von Jira und Confluence erlaubt es Teams, sich selbst zu bedienen, was administrative Aufwände verringert und den Fokus auf Strategie erhöht.
Agile Methodik: Der Wechsel zu hybrider Agilität vereinfacht Prozesse, indem weniger Tools für effektive Reviews und nahtlose Kommunikation benötigt werden.
Liefergeschwindigkeit: Beschleunigte Arbeitsprozesse führen zu häufigeren Releases, wobei einfache Aufgaben zunehmend von Produktmanagerinnen und Produktmanagern übernommen werden.
Amy Mitchell ist Principal Product Manager bei Dell, wo sie sich darauf konzentriert, Managed Services von der Konzeption bis zur Auslieferung zu bringen. Mit Erfahrung in den Bereichen Netzwerke, Speicher und Data-Center-Infrastruktur arbeitet sie eng mit Kunden und Serviceteams zusammen, um Unternehmen durch Managed Services zu modernisieren und zu skalieren. Außerdem ist sie die Autorin des Product Management IRL Newsletters.
Wir haben mit ihr gesprochen, um einen Eindruck davon zu bekommen, wie sich diese Disziplin verändert und was das in der Praxis bedeutet. Das hat sie uns erzählt.
Bereitstellung von Managed Services
Ich gehöre zu den Produktmanagern, die daran interessiert sind, wie ihre Produkte bei den Kunden ankommen. In meiner aktuellen Rolle als Principal Product Manager bei Dell arbeite ich eng mit Programmmanagern und Teams für die Servicebereitstellung zusammen, um Managed Services zu starten und zu betreuen.
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Die „Produkte“, die ich bereitstelle, sind keine Hardware- oder Softwareprodukte. Meine Produkte sind Managed Services wie Managed Storage, Managed AI Factory oder Managed Compute, um nur einige Beispiele zu nennen.
Abseits dieser Arbeit schreibe ich außerdem den Product Management IRL Newsletter.
Warum KI Produktmanager zwingt, zu „Builder PMs“ zu werden
Mit KI entwickelt sich meine Rolle zu dem, was ich als „Builder PM“ bezeichne. Ein „Builder PM“ ist ein Produktmanager, der aus seiner eigenen Rolle heraustritt, um Arbeit zu entblocken.
Mit KI entwickelt sich meine Rolle zu einer “Builder PM”-Rolle. Ein Builder PM ist ein Produktmanager, der aus seiner gewohnten Rolle heraustritt, um Arbeit zu entblocken.
Wenn ich im Builder-PM-Modus bin, arbeite ich schon früh im Entwicklungszyklus eng mit dem Produktteam zusammen – oft gemeinsam mit Engineering, Vertrieb und Marketing, bevor auch nur eine einzige Anforderung geschrieben wird.
Ich kann das tun, weil KI meine Arbeit ergänzt und mir erlaubt, das große Ganze im Blick zu behalten. Hier sind einige Beispiele, wie KI in meinem Arbeitsalltag einen Mehrwert bietet:
- Markt- und Preisrecherche: Damit kann ich Anwendungsfälle für die Preisgestaltung und Prognosen quantifizieren.
- Detaillierte Roadmaps, die an einen Programmplan erinnern: Schnelle Skizzen und Kritikalitätenanalyse.
- Kollaborative Arbeitsbereiche: Automatisierte Aktualisierungen und Selbstbedienungs-Informationen für das gesamte Produktteam.
- Beurteilung komplexer Situationen: Perspektiven auf Konflikte und Lösungsansätze.
- Besprechungsprotokolle: Automatisierte Protokolle entlasten unsere Programmmanager tagtäglich.
- Vibe Coding: Skripte zur Automatisierung von Dokumentationsaktualisierungen.
Wie KI kontinuierliche Verbesserung in Produkt- und Bereitstellungs-Workflows unterstützt
Der Mehrwert hört damit aber nicht auf. Bei uns ist kontinuierliche Verbesserung Teil der Kultur – und wir setzen KI dabei intensiv ein.
Eigene KI-Lösungen unterstützen uns bei den Nachbesprechungen, mit denen wir Optimierungsmöglichkeiten für Workflows ermitteln. Unser interner Copilot hilft bei der Recherche nach Wegen zur Optimierung von Abläufen mit Kunden. Und die Standardisierung unseres KI-Einsatzes in der Entwicklung hat Automatisierung durch APIs und Skripte ermöglicht.
Aber manches braucht weiterhin menschliches Fingerspitzengefühl. Zum Beispiel der Kontakt zum Vertrieb und Gespräche mit Kunden. Und das Entwickeln neuer Fähigkeiten.
Wie KI-gestützte Wissensdatenbanken die Arbeit der Produktmanager erleichtern
Durch die Integration unserer Arbeitsmanagement-Plattform — Jira — mit einem zentralen Wissensspeicher — Confluence + SharePoint — konnten wir komplexe Workflows und Servicebeschreibungen so dokumentieren, dass das Delivery-Team selbstständig darauf zugreifen kann. Das hat die administrative Belastung für unsere Programmmanager erheblich reduziert.
Mit anderen Worten: Das Produktteam kann konsistent arbeiten und findet alles Benötigte ohne Meetings oder Unterbrechungen durch Nachrichten. Und Produktmanager können mehr Zeit darauf verwenden, Blocker für die Kundenauslieferung frühzeitig zu erkennen.
Die Wissensdatenbank unseres Produktportfolios besteht aus gemeinsam genutzten Ordnern. Die aktuellsten Versionen werden monatlich aktualisiert und in Confluence veröffentlicht. Das gesamte Produktteam trägt zur monatlichen Aktualisierung bei und entnimmt daraus, was z. B. für Vertriebsseiten, Ankündigungen, Meetings oder die tägliche Arbeit benötigt wird.
Die wichtigsten Inhalte der Wissensdatenbank sind:
- Release Notes zu den Änderungen
- Bestellleitfaden
- Vertragsvorlagen
- Konfigurations- und Preiskalkulator
- Vertriebsschulung
- FAQ
Jira dient als Orchestrierungsplattform und interagiert mit der Wissensdatenbank. Bis zu diesem Punkt konzentrierte sich mein Aufwand darauf, die Wissensdatenbank sowie die Arbeitsabläufe zu gestalten. Die Automatisierung durch KI-Unterstützung ist der nächste Schritt!
Wie man Statusmeldungen aus Jira und Confluence ohne Foliensätze zusammenführt
Wir haben kürzlich begonnen, Confluence zu nutzen, um Status aus unserem PRD (ebenfalls in Confluence) und den funktionalen Jira-Plänen zusammenzuführen.
Statt mehrerer Meetings zur Überarbeitung eines Foliensatzes vor Freigaben durch das Management präsentieren wir den Plan und die Launch-Zusammenfassung direkt aus Confluence.
Und dieses Material nutzen wir auch für das wöchentliche Fortschritts-Tracking im Programm.
Wie Evals und Orchestrierung zu zentralen Fähigkeiten im Produktmanagement werden
Ich habe zwei zentrale KI-Methoden für das Produktmanagement übernommen: Evals und Orchestrierung.
Im Kern sind Evals systematische, wiederholbare Methoden zur Validierung von Ergebnissen. Sie wurden ursprünglich im KI-Bereich populär, wo sich Ergebnisse ständig ändern und "Drift" real ist, aber das Konzept ist viel breiter anwendbar. Ich bin überzeugt, dass Evals zu einer Kernkompetenz für Produktmanager werden.
Der große Vorteil von Evals ist die Geschwindigkeit. Statt jede Eventualität erschöpfend zu testen, prüft man eine kleine, priorisierte Auswahl kundenorientierter Szenarien, die wirklich entscheidend sind. So läuft der Prozess ab:
- Anwendungsfälle priorisieren.
- Umgebung aufbauen – gerade so viel, um die wichtigsten Pfade zu testen.
- Bewerten und entsprechend iterieren.
Orchestrierung ist längst nicht mehr nur etwas für KI. Sie verbindet Strategie mit Umsetzung und adressiert die Risiken beim Übergang. Gerade jetzt, wo Unternehmen flacher werden und die Umsetzung schneller erfolgt als je zuvor, ist Orchestrierung eine unverzichtbare Fähigkeit für Produktmanager.
Orchestrierung ist längst nicht mehr nur etwas für KI. Sie verbindet Strategie mit Umsetzung und adressiert die Risiken beim Übergang. Gerade jetzt, wo Unternehmen flacher werden und die Umsetzung schneller erfolgt als je zuvor, ist Orchestrierung eine unverzichtbare Fähigkeit für Produktmanager.
In diesem Zusammenhang bedeutet Orchestrierung:
- Abhängigkeiten abbilden
- Leichtgewichtige Orchestrierungs-Rituale etablieren. Diese unterscheiden sich stark von Team zu Team. Aktuell prüfen wir die Anforderungen im Produktteam gemeinsam und erzielen Einigkeit, bevor die Aufgaben verteilt werden. Wird eine neue Fähigkeit eingeführt, führen wir eine "Lösungssitzung" durch, um die Hauptarbeitsabläufe auf dem Whiteboard zu skizzieren.
- Risiken frühzeitig sichtbar machen
Wendet man das teamübergreifend an, verhindert es Lücken, schafft Vertrauen bei der Führung und beschleunigt die eigene Karriere.
Wie ein AI-zentrierter Tool-Stack für Produktmanager aussieht
Es ist wichtig, sich mit einigen guten KI-Tools vertraut zu machen! Sie sparen enorm viel Zeit.
Aber verschwenden Sie keine Zeit mit Tools, die von der IT nicht freigegeben sind. Sie wollen Ihr Produkt schließlich nicht durch nicht-zugelassene KI-Werkzeuge Risiken bei Sicherheit, Datenschutz oder Ethik aussetzen.
Verschwenden Sie keine Zeit mit Tools, die nicht von der IT genehmigt sind. Sie möchten Ihr Produkt nicht durch die Nutzung nicht genehmigter KI-Tools Sicherheits-, Datenschutz- oder Ethikrisiken aussetzen.
Wie bereits erwähnt, nutzen wir Confluence für unsere PRDs und das Wissensmanagement und Jira für die Umsetzung. Beide besitzen KI-Integrationen.
Ich verlasse mich außerdem stark auf Microsoft Copilot für Recherche und Zusammenfassungen. Und wir haben eigene KI-Tools entwickelt, wie unseren internen Copiloten und Support-Tools.
Für Auswertungen setze ich stark auf einfache Tabellen. Sie sparen Zeit. Kürzlich haben wir ein neues CPQ-(Konfigurieren, Preis finden, Angebot machen)-Automatisierungstool eingeführt, mit dem komplexe Angebote und Verträge in Minuten statt Tagen erstellt werden. Wir haben die Prüfung des neuen Tools innerhalb von zwei Wochen abgeschlossen, nachdem wir einen Monat lang unsere Produktdaten eingepflegt hatten. Wir hatten fünf Prüfer und zwölf Anwendungsfälle. Wir haben fünf Durchläufe mit Korrekturen in jeder Runde gemacht. Wir haben eine Tabelle verwendet, um unsere asynchrone Arbeit zu verfolgen und den Fortschritt an die Interessengruppen zu berichten – das war sehr effektiv.
Und privat nutze ich ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Visual Studio und GitHub.
Wie Confluence und Jira hybrides Agil ohne aufwändige Gate-Reviews ermöglichen
Was Projektmanagement-Methoden angeht: Früher nutzten wir Agil mit aufwändigen Gate-Reviews für jeden Schritt im Programm-Lebenszyklus. Die genutzten Tools waren Word-Dokumente, PowerPoints und teilweise Jira.
Heute arbeiten wir hybrid agil, mit nur einer Planungs- und einer Freigabeüberprüfung. Dafür brauchen wir lediglich Confluence und Jira. Wie gesagt, wir stellen alles, was Produktteams, Interessengruppen und Führungskräfte brauchen, in Confluence bereit. Ein Ort, Self-Service. Das allein hat unsere Methodik verändert.
Warum das Auslieferungstempo steigt und was das für die Rolle von PMs bedeutet
Ich sehe zwei große Veränderungen kommen.
Erstens, das Tempo der Arbeit aller beschleunigt sich täglich. Mit den oben genannten Tools bin ich von ein oder zwei Releases pro Jahr auf monatliche Veröffentlichungen gekommen – und dieser Wandel fand innerhalb weniger Monate statt.
Das wird nicht aufhören. Neue Tools – und PMs werden immer besser im Einsatz dieser Tools – beschleunigen weiterhin die Produktentwicklung.
Zweitens denke ich, dass Programmmanager künftig nur noch die komplexesten und technisch anspruchsvollsten Programme leiten werden. Einfachere Änderungen werden von Produktmanagern – und den Tools selbst – durchgeführt.
Wie man AI-Theater vermeidet und tatsächlich auslieferbare Produkte baut
Mein Tipp: Seien Sie kreativ. Konzentrieren Sie sich auf die besten Ergebnisse für die Kunden. Hören Sie auf mit eindrucksvollen Demos, die letztlich nicht veröffentlichbar sind. Das ist der Unterschied zwischen AI-first-Produktmanagement und AI-Theater.
Hören Sie auf mit eindrucksvollen Demos, die letztlich nicht veröffentlichbar sind. Das ist der Unterschied zwischen AI-first-Produktmanagement und AI-Theater.
Zu viele PMs haben beeindruckende KI-Demos gebaut, die gut aussehen und schnell wirken. Aber am Ende stellen sie fest, dass die Lösung doch nicht ausgeliefert werden kann.
Es geht nicht um die Qualität der Demo – sondern um die Ausrichtung auf das Ergebnis.
Bleiben Sie dran
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