Wie verändert AI Discovery und Delivery?

In dieser Podcastfolge spricht Tim mit Björn Schotte, Mitgründer und Geschäftsführer von Mayflower, darüber, wie tiefgreifend der Einfluss von AI auf Produktentwicklung bereits ist – und wie sich die Arbeit von Product Ownern, Entwicklerinnen und Organisationen verändert. Björn bringt dabei nicht nur seine Erfahrungen aus der agilen Softwareentwicklung ein, sondern zeigt, wie AI und Context Engineering die Produktarbeit grundlegend neu definieren.

AI verändert nicht einfach nur Prozesse. Sie verschiebt den Fokus. Wo früher monatelange Diskussionen über Features und Architekturen nötig waren, entstehen heute funktionsfähige Prototypen in wenigen Stunden. Systeme, die sich selbst kontextbezogen steuern, liefern Vorschläge, testen Varianten und verbessern kontinuierlich die Ergebnisse. Damit rückt die eigentliche Frage in den Mittelpunkt: Wie kann man als Produktmensch diese Geschwindigkeit und künstliche Intelligenz sinnvoll nutzen, um echten Mehrwert für Nutzerinnen und Nutzer zu schaffen?

Björn beschreibt aufgrund seiner Erfahrung, dass AI längst über das reine „Vibe Coding“ hinausgeht. Die Zukunft liegt für ihn im Context Engineering – also darin, KI-Systemen Zugang auch zu relevanten Unternehmensdaten, Prozessen und Werkzeugen zu ermöglichen. So können sie nicht nur auf Zuruf Code generieren, sondern eigenständig sinnvolle Entscheidungen im Entwicklungsprozess treffen. Diese agentischen Systeme lernen aus Daten, messen Auswirkungen und schlagen eigenständig Verbesserungen vor. Damit entsteht ein Kreislauf, in dem Produktentwicklung zu einem lernenden, sich selbst optimierenden Prozess wird.

Für Product Owner bedeutet das eine Veränderung ihrer Rolle. Nicht mehr jede Entscheidung wird im Expertengremium getroffen. Stattdessen verlagert sich Verantwortung dahin, wo Arbeit tatsächlich passiert – in die Teams und an die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine. Die Aufgabe verändert sich: vom Entscheider hin zum Orchestrator. Jemand, der den Rahmen schafft, in dem Menschen, Daten und AI-Systeme gemeinsam wirken können.

Ein Beispiel: Mayflower entwickelt Voice-AI-Lösungen, die in Echtzeit mit Menschen sprechen, lernen und kontextbezogen reagieren. Damit verschwimmen die Grenzen zwischen Development, AI und User Experience. Produktentwicklung wird zu einem Dialog – zwischen Mensch, Maschine und Nutzer. Auch in der Modernisierung von Legacy-Systemen zeigt sich der Einfluss von AI: Software kann heute automatisch dokumentiert, getestet und migriert werden. Entwicklerinnen werden nicht ersetzt, sondern durch AI aufgeladen – schneller, präziser und mit deutlich höherer Testabdeckung.

Doch die größte Herausforderung liegt nicht in der Technologie, sondern in der Organisation. Klassische Hierarchien und lange Entscheidungswege bremsen aus. Wer den Einfluss von AI auf Produktentwicklung wirklich nutzen will, muss Strukturen verändern – Budgetierung, (Entscheidungs-)Verantwortlichkeiten, Zusammenarbeit. Entscheidungen gehören dahin, wo die Arbeit geschieht. Dorthin, wo AI, Daten und Menschen gemeinsam im Produktentwicklungsprozess lernen.

Am Ende dieser Entwicklung steht kein Kontrollverlust, sondern eine neue Form moderner Produktentwicklung. Eine, die Geschwindigkeit mit Lernfähigkeit verbindet. Für Product Owner heißt das: Jetzt ist die Zeit, sich mit AI auseinanderzusetzen – nicht theoretisch, sondern praktisch. Wer versteht, wie AI die Arbeit erleichtert, kann schneller handeln, bessere Produkte bauen und mehr Wirkung erzielen.

Das Gespräch knüpft wunderbar an unsere vorletzte Podcast-Folge mit Ben Sufiani "Ist Vibe Coding relevant für die Produktentwicklung?" an.

Wer weitere Fragen an Björn Schotte hat oder mit ihm ins Gespräch kommen möchte, erreicht ihn am Besten über ein LinkedIn-Profil oder per Mail (bjoern.schotte@mayflower.de.

Wie verändert AI deinen Arbeitsalltag in der Produktentwicklung? Wir freuen uns, wenn du deine Erfahrungen aus der Praxis mit uns in einem Kommentar des Blog-Artikels teilst oder auf unserer Produktwerker LinkedIn-Seite.

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