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Billige Software hat den PM-Job schwieriger gemacht, nicht einfacher. Das ist die neue Aufgabe.

Wenn KI Prototypen billig und zahlreich macht, verschiebt sich Produktmanagement hin zu Urteilskraft, Governance und selektiver Förderung.

Nate B. Jones argumentiert, dass KI Product Manager nicht einfach nur zu schnelleren Prototypenbauern macht. Sie verschiebt den Engpass. Wenn erste Versionen billig werden, besteht die schwierige Arbeit darin zu entscheiden, was existieren sollte, was unterstützt werden muss und was gelöscht werden sollte.

Prototyping wird zur Grundvoraussetzung

Werkzeuge wie Lovable, Claude Code, Codex und Low-Code-Plattformen ermöglichen es vielen Menschen in einer Organisation, funktionsfähige Artefakte zu bauen. Der PM ist nicht mehr zwingend die erste Person, die eine Idee in Software übersetzt. Ein Support-Team, eine Fachabteilung oder ein lokaler Workflow kann bereits ein Dashboard, eine Automatisierung, eine kleine App oder einen Agenten nutzen.

Softwarefülle braucht Einordnung

Jones verweist auf Microsoft Power Platform als Beispiel für diese Größenordnung: mehr als eine Million interne Assets aus Apps, Automatisierungen, Chatbots und agentenähnlichen Umgebungen. Die Produktfrage lautet nicht mehr nur: “Soll Engineering das bauen?” Sie lautet: “Welche Klasse von Software ist das, und sollte sich das Unternehmen darauf verlassen?”

Eine Leiter zur Produktion

Die vorgeschlagene Antwort ist eine Produktionsleiter. Ein persönliches Werkzeug darf schlicht bleiben. Eine Team-Beta braucht Eigentümer, Umfang, betroffene Systeme und einen Ausfallplan. Ein unterstütztes internes Produkt benötigt Zugriffskontrolle, Monitoring, Dokumentation, Support, Auditierbarkeit und Change-Prozesse. Eine kundenorientierte Funktion ergänzt die üblichen Produktstandards und, wo KI beteiligt ist, spezifische Evaluation und Governance.

Der PM-Job wird technischer

Damit wird Produktmanagement strategischer, aber auch technischer. Produktentscheidungen hängen von Modellverhalten, Agentenschleifen, Datenzugriff, Retrieval, Evaluationen, Latenz, Kosten, Berechtigungen, Zuverlässigkeit und Vertrauen ab. PMs müssen nicht alle Vollzeit-Ingenieure werden, aber sie müssen die Systeme gut genug verstehen, um fundierte Produkturteile zu treffen.

Die Kernaussage

Der PM nach dem Prototyp ermöglicht breite Experimente und schafft zugleich einen bewussten Beförderungspfad für Arbeit, auf die sich das Unternehmen verlassen will. Es geht weder um totale zentrale Kontrolle noch um Chaos, sondern um Urteilskraft: echte Nachfrage erkennen, lokale Bequemlichkeit von wertvollem Signal trennen und entscheiden, was zu einem belastbaren Versprechen werden darf.

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