5 Aufgaben, die Product Owner mit KI erledigen und 3, die sie lieber selbst machen sollten

Ausgebrannte Product Owner? Gibt es nicht, die nutzen doch jetzt alle KI.

Vielleicht kennst du das: Als Product Owner ist deine Arbeit alles andere als ein Spaziergang. Du jonglierst die Anforderungen von Kunden und Stakeholdern, triffst schwierige Produktentscheidungen, beantwortest gefühlt jede Frage, die Entwickler je stellen könnten – und übernimmst vielleicht nebenbei auch noch die Rolle des Scrum Masters, weil eurem Team gerade keiner zur Verfügung steht. Natürlich nur vorübergehend, versteht sich.

Hier kommt das große Versprechen der KI ins Spiel: Jetzt ist alles anders. Ab sofort macht die KI dein Leben einfacher und steht dir als der absolut kompetente und immer freundliche Assistent zur Verfügung, den du dir immer gewünscht, aber bisher nie bekommen hast… Wir wissen natürlich nicht, wie es in deinem Job so abläuft. Aber wir schätzen, von so einer Realität können die meisten nur träumen.

Und hier kommt die ernüchternde Wahrheit: KI ist nicht die Lösung für alles.

Ein KI-empowerter PO ist nicht derjenige, der alles mit KI macht, sondern der, der genau weiß, wann er KI verwenden sollte, um produktiver zu sein – und wann seine eigene Expertise gefragt ist.

Und es gibt noch eine zweite Wahrheit, der wir uns stellen müssen: KI wird Product Owner nicht ersetzen. Dafür gibt es viel zu viel zu tun. Aber lass uns kurz träumen: Was wäre, wenn du KI für die sich ständig wiederholenden, vielleicht auch langweiligen Aufgaben nutzen könntest? Das verschafft dir mehr Zeit für die strategischen Teile deines Jobs: die Aufgaben, die du liebst und die keine KI besser machen kann als du. Die Dinge, die dein Produkt wirklich von der Konkurrenz abheben.

In diesem Blogartikel zeigen wir dir 5 Aufgaben, bei denen KI dein bester Freund sein kann, damit du deinen zahlreichen Aufgaben nachkommen kannst. Aber dann zeigen wir dir 3 Szenarien, denen keine KI gewachsen wäre – weil sie dich brauchen. Los geht's!

5 Aufgaben, für die du KI nutzen solltest. Probier's selbst!

Wir nutzen KI gerne für repetitive Aufgaben, die Struktur und Analyse erfordern. KI funktioniert da gut, wo sie Muster und Regeln nachahmen kann – weswegen sie super geeignet ist, um dich in den folgenden fünf Bereichen zu unterstützen:

Aufgabenbereich 1: Produktdokumentation schreiben

Produktdokumentation kann ein echter Zeitfresser sein. Egal, ob es sich um Dokumentation für neue Features, Updates für Stakeholder oder Release Notes handelt: Sie muss klar und präzise sein. Aber sind wir mal ehrlich – das ist Fleißarbeit. Gute Dokumentation ist wichtig, aber sie wird dein Produkt nicht retten oder ruinieren. Deshalb solltest du nicht zu viel deiner (ohnehin knappen) Zeit darauf verwenden. Anstatt Stunden an jeder Formulierung zu feilen, lass die KI einen groben Entwurf für dich erstellen und verwende deine Zeit und Energie auf den Feinschliff.

Wir teilen unseren Prompt mit dir, mit dem du ganz einfach mit einem KI-Tool wie z. B. ChatGPT deine Release Notes entwerfen kannst. Wir schreiben unsere Prompts übrigens bewusst auf Englisch. Da die meisten KI-Modelle hauptsächlich mit englischsprachigen Daten trainiert wurden, liefern sie mit englischen Prompts erfahrungsgemäß bessere Ergebnisse. Falls du den Output auf Deutsch erhalten möchtest, weise die KI einfach entsprechend an und probiere selbst aus, was für dich gut funktioniert.

Prompt, um Release Notes mit KI zu erstellenCopy
You are an experienced Product Owner responsible for writing clear and easy to understand release notes. Create release notes for our product [Product Name] v [version number]. Use a simple, non-technical language and focus on user outcomes. In the release notes:

1. Categorize the following updates into “New Features”, “Improvements”, “Bug Fixes”, and “Known Issues”:
"""
[List of Updates, e.g. closed Jira issues]
"""

2. Describe the new features, showing which problems it solves for the user.

3. Explain the improvements made to existing features, explaining how the improvements lead to a better user experience.

The output should aim for 150-300 words. Include the release title, a 1-2 sentences high-level overview, the given categories, and a short Call-to-Action.

Natürlich wird die KI nicht von alleine perfekte Dokumentation liefern, aber sie kann den Prozess erheblich beschleunigen. Du startest nicht mit einem weißen Blatt Papier, sondern einem guten ersten Entwurf und kannst dich darauf konzentrieren, dein Expertenwissen und deinen persönlichen Stil wo nötig einzuarbeiten.

Aufgabenbereich 2: Kundenfeedback analysieren

Kundenfeedback ist eine wahre Goldgrube für Erkenntnisse. Aber es manuell zu durchforsten ist aufwendig, das ganze Feedback zu kategorisieren und zu analysieren, dauert eine Ewigkeit. Weil viele POs wissen, dass es nicht reicht, ein paar Stunden daran zu arbeiten, da es eigentlich Wochen bräuchte, wird das Thema oft ganz vernachlässigt. Hier kann KI dir helfen, große Mengen an Feedback schnell zu analysieren und dir einen Überblick über die wichtigsten Trends zu verschaffen. So kannst du dich darauf konzentrieren, wirklich auf Kundenbedürfnisse einzugehen, statt in den Daten zu versinken.

Um Kundenfeedback von einer KI analysieren zu lassen, nutze einen Prompt wie diesen:

Prompt, um Kundenfeedback zu analysierenCopy
You are an experienced Product Owner tasked with analyzing customer feedback. Analyze the following feedback for our product [Product Name].

1. Categorize the feedback into the following key themes: usability, feature requests, performance and customer support. For each category, provide a brief summary of the main themes and list the most common feedback points.

2. Identify recurring issues within each category. Sort the feedback based on frequency, from “mentioned often” to “mentioned rarely”. Include the source of the feedback, such as customers, user reviews, support tickets etc.

3. Evaluate trends and highlight feedback that could impact the next product iteration. Suggest actionable ways to improve customer retention and engagement.

Provide a detailed analysis in sections for each category. Use bullet points or tables to organize recurring issues and their frequency. Explain the rationale for your recommendations clearly.

This is the customer feedback: 
"""
[Customer Feedback]
"""

Aufgabenbereich 3: User Stories schreiben

Oft kommen POs mit zahlreichen Wünschen aus Meetings mit Stakeholdern und besprechen dann mit ihrem Team, wie ein neues Feature aufgebaut werden sollte. Um Klarheit für das ganze Team zu schaffen, wird die Anforderung in Form einer User Story festgehalten. Das Aufschreiben der Anforderung muss weder zeitaufwändig noch kompliziert sein. KI kann dir helfen, klare, prägnante und gut strukturierte User Stories basierend auf deiner bestehenden Idee zu erstellen.

Prompt, um User Stories zu schreibenCopy
You are an expert requirements engineer. Your goal is to help Product Owners write clear, actionable user stories. Follow these steps:

1. Enter into an interview mode and ask what type of user story I want to create (e.g., for a new feature, an existing feature…).

2. Gather details step by step by asking one relevant question at a time. Wait for an answer before proceeding.

3. After having gathered all important information, use it to create a user story using this format:
    -	As a [type of user], I want [goal] so that [benefit].
    -	Acceptance Criteria [with subcriteria if needed] that show the specific conditions that must be met for the user story to be considered complete.

Ask questions a senior developer would ask and keep the output aligned with standard user story best practices.

Mit diesem Prompt nutzt die KI dein Expertenwissen und erstellt einen Entwurf für eine User Story. Natürlich musst du den Entwurf überarbeiten und sicherstellen, dass er wirklich deiner Anforderung entspricht. Aber es beschleunigt den Prozess deutlich und liefert eine solide Grundlage, um die Aufgabe mit deinem Team zu verfeinern.

Aufgabenbereich 4: Testfälle erstellen

Testfälle zu schreiben kann ganz schön mühsam sein, ist aber wichtig, damit deine Features am Ende so funktionieren, wie sie sollen. Mit einem einfachen Prompt kann KI echt gute Testfälle basierend auf deinen User Stories oder Bug Reports erstellen. So kannst du verschiedene Szenarien und Sonderfälle abdecken, damit euer Code gründlich getestet werden kann.

Prompt, um Testfälle zu erstellenCopy
You are a QA specialist with expertise in creating detailed and thorough test cases. Based on the following user story, draft test cases in the Given-When-Then format that cover all relevant scenarios.

1. Scope: Ensure the test cases include: 
    -	Positive scenarios: What should work when used as intended.
    -	Negative scenarios: What happens when used in unexpected ways.
    -	Edge cases: Less common or extreme situations that could still occur.

2. Structure: Format the test cases as a table with these columns:
    -	Test Case ID: Unique identifier for the test case.
    -	Steps: Detailed steps to execute the test case.
    -	Expected Result: The outcome that determines if the test passes.
    -	Status: Placeholder for Passed/Failed status during testing.

3. Generate 5-7 test cases per user story and ensure clarity and precision in the instructions.

This is the given user story:
"""
[User Story]
"""

Aufgabenbereich 5: Angeleitete Feature-Priorisierung

Bei der Priorisierung von Features müssen viele unterschiedliche Faktoren berücksichtigt werden: Business Value, Kundenanforderungen, technische Machbarkeit und mehr.

Keine Angst: Wir schlagen nicht vor, die Priorisierung blind der KI zu überlassen. Die Entscheidung, was als Nächstes umgesetzt wird, ist wichtig und sollte auf gar keinen Fall einfach der KI überlassen werden. Aber KI kann dir helfen, die Priorisierung zu durchdenken, indem sie deine Feature-Liste anhand von dir vorgegebenen Kriterien analysiert und dich durch den Prozess der Priorisierung leitet. Der Schlüssel liegt im richtigen Prompt, und für diese Aufgabe benutzen wir einen "Chain-of-Thought-Reasoning"-Prompt:

Prompt für angeleitete Feature-PriorisierungCopy
You are an experienced Product Manager skilled in feature prioritization. Your task is to analyze the potential of the following features for our next release of [Product Name]. Our overall goal is to [Goal, e.g. increase engagement]. Think step-by-step to ensure a clear and reasoned analysis:

1. Understand the Criteria: Evaluate each feature based on:
    -	Business Value: How much strategic or financial impact the feature has.
    -	Customer Demand: How frequently customers request or need this feature.
    -	Technical Feasibility: How complex or resource-intensive it is to implement.
    Make suggestions for each category. 

2. Analyze Features Priority: Guide me through the process of prioritizing features like a smart colleague would. Ask one smart question, that helps me to rank the given features based on the provided evaluation, wait for my answer, then ask the next question. You can ask for specific customer feedback or use very specific "either / or" questions to find out more about the features and which factors determine the priority. Together, we need to assign a certain value to each category for each feature (1-5). Use this structure:
    -	Business Value: Provide a score or a brief assessment.
    -	Customer Demand: Explain the level of demand.
    -	Technical Feasibility: Assess the effort required.

3. Prioritize features: Use the assigned value to assign a rank to each feature. Present the results in a table and include a brief explanation that outlines your reasoning.

These are the features to be prioritized:
"""
[List of Features]
"""

Natürlich kannst du den Prompt so anpassen, dass die KI die Kriterien verwendet, die in deinem Unternehmen oder Team wichtig sind. Du kannst KI für High-Level-Priorisierung (z. B. für neue Features im nächsten Quartal), aber auch für die Auswahl von Tickets bei der Sprint-Planung einsetzen. Manchmal hilft es schon, wenn jemand (z. B. die KI) immer wieder fragt „Zahlt dieses Ticket wirklich auf das Sprintziel ein?“.

Diese 5 Aufgabenbereiche sind selbstverständlich nur ein paar Beispiele, wie du KI in deinem Alltag als Product Owner einsetzen kannst. Passe die Prompts einfach nach Bedarf an – oder schreibe und optimiere deine eigenen.

3 Szenarien, in denen du besser performst als KI

Wir haben es schon erwähnt: Nicht alles sollte an die KI abgegeben werden. So fähig KI-Modelle mittlerweile sind, es gibt Aufgaben, die Risikoabschätzung, Intuition und Fingerspitzengefühl erfordern – Fähigkeiten, die über reine Datenverarbeitung hinausgehen. Und genau darum geht's im nächsten Teil. Wir zeigen dir drei Szenarien, die nur ein guter Product Owner – und keine KI – meistern kann.

Szenario 1: Auf die Roadmap starren, a.k.a. Wichtige Produktentscheidungen treffen

Du starrst auf die Roadmap mit mehr Features für das nächste Quartal, als dein Team in drei Jahren umsetzen könnte. Der CEO will zum Mond fliegen, die Entwickler wollen endlich mal wieder ein Refactoring machen, und die Kunden wollen nur, dass die App endlich nicht mehr abstürzt. Die Situation ist klar: Es gibt viele Möglichkeiten, aber nicht genug Kapazitäten, um alles sofort zu erledigen. Der Raum wird still. Alle Augen sind auf dich gerichtet.

Du atmest tief durch und legst die Situation offen dar. In klaren, einfachen Worten benennst du die Trade-offs, erklärst, welche Features verschoben oder angepasst werden könnten, und lenkst den Fokus auf die Punkte, die das Produkt wirklich voranbringen. Gemeinsam passt ihr die Prioritäten an. Nach und nach nicken alle um dich herum.

Die richtigen Produktentscheidungen zu treffen, bedeutet, gegensätzliche Prioritäten abzuwägen und langfristige Konsequenzen abzuschätzen. Keine KI kann unterschiedliche Standpunkte in einer gemeinsamen Vision vereinen. Nur ein menschlicher PO kann Ideen mit der Realität abgleichen, unterschiedliche Meinungen zusammenführen und die harten Entscheidungen treffen, die Klarheit und Alignment ins Team bringen.

Szenario 2: Sales auf dem Flur treffen, a.k.a. Beziehungenspflege mit Stakeholdern

Es ist 17:48 Uhr, und du bist endlich auf dem Weg nach Hause, als euer Head of Sales dich im Flur abfängt – die Kaffeetasse fest umklammert. „Wir hätten dieses Feature gestern schon gebraucht. Das kostet uns Deals!“, sagt er mit verschränkten Armen und sichtbar gestresst. Anstatt ihn abzuwimmeln, lehnst du dich gegen die Küchenzeile und lässt ihn seinem Ärger Luft machen.

Nach ein paar Minuten stellst du ruhig ein paar gezielte Fragen: „Um welche Deals geht es? Wie oft passiert das? Was ist das eigentliche Problem dahinter?“ Gleichzeitig erklärst du, warum der Fokus des Teams woanders liegt. Sein Griff um die Tasse lockert sich, und während dein eigener Kaffee noch durch die Maschine läuft, nickt er schon – und brainstormt schließlich sogar mit dir zusammen, wie das Feature priorisiert werden könnte, ohne andere Ziele zu gefährden.

Das Vertrauen von Stakeholdern aufrecht zu erhalten, passiert in Momenten wie diesem, in denen Kommunikation nicht nur die Beziehung stärkt, sondern auch zu langfristigem Alignment und einer guten Zusammenarbeit führt.

Szenario 3: Einfach Teil des Teams sein, a.k.a. ein Produkt-Mindset etablieren

Es ist Freitagnachmittag, das Team trifft sich zur Retrospektive. Jemand teilt ein lustiges Meme, das das Chaos des letzten Sprints ganz gut auf den Punkt bringt. Der Raum füllt sich mit Gelächter. Doch die Stimmung wird schnell wieder ernst, als die Frage aufkommt: „Was können wir beim nächsten Mal besser machen?“

Als Product Owner könntest du natürlich sofort die Schwächen im Prozess aufzeigen. Aber du lehnst dich zurück und teilst, was du aus deinen Fehlern in diesem Sprint gelernt hast. Auch das Team öffnet sich, alle werden ehrlich. Am Ende der Retro denkt das Team nicht nur über Verbesserungen nach – alle übernehmen gemeinsam Verantwortung für das Produkt, mit einem klaren Fokus darauf, den Kunden echten Mehrwert zu liefern.

Eine starkes Produkt-Mindset entsteht nicht einfach dadurch, dass es Product Owner gibt. Es entsteht durch einen Product Owner, der zeigt, was es bedeutet, Verantwortung für den Erfolg des Produkts zu übernehmen. Während KI beim Wie helfen kann, kann sie weder das Was definieren noch das Warum erklären. Und genau deswegen wird sie dein Team nicht motivieren können, wirklich Verantwortung zu übernehmen.

Lies das hier nicht. Leg los! Das sind deine nächsten Schritte:

Sich bei wichtigen Entscheidungen oder für die Kommunikation mit Stakeholdern auf die KI zu verlassen, wäre, als würdest du deine Kaffeemaschine um eine Motivationsrede bitten – sie ist einfach nicht dafür gemacht. Aber deswegen keinen Kaffee mehr im Büro anzubieten? Definitiv der falsche Ansatz.

Was wollen wir damit sagen? Wir wollen, dass du mehr von diesen echten Superhelden-Momenten als Product Owner hast, wie wir sie in den Szenarien gezeigt haben. Also: Fang an, KI dort einzusetzen, wo es für dich sinnvoll ist. Konzentriere dich auf die kreativen und strategischen Aspekte deiner Arbeit und lass die KI die Routineaufgaben für dich übernehmen.

Aber hier kommt die schlechte Nachricht: Nur weil du diesen Blogartikels liest, wirst du nicht zu einem besseren PO. Du musst umsetzen, was du gelernt hast und mitnehmen willst. Dafür reicht es schon, wenn du diese drei Fragen für dich beantwortest:

• Wofür möchte ich mehr Zeit haben? Welche Aufgaben verdienen meine volle Aufmerksamkeit und mein Expertenwissen?
• Welche wiederkehrenden Aufgaben kosten mich zu viel Zeit? Welche davon könnte ich mithilfe einer KI schneller und effizienter erledigen?
• Wie kann ich KI so in meine Arbeitsabläufe integrieren, dass sie mich bestmöglich unterstützt?

Falls du dir noch nicht genau vorstellen kannst, wie es aussieht, wenn KI sich effizient in deinen Arbeitsalltag integriert, schau dir mal unseren Product Copilot an. Das ist eine KI für Product Owner, die sich nahtlos in deinen Issue-Tracker integriert (z. B. Jira oder Azure DevOps) und dir bei deinen täglichen Aufgaben hilft – damit du mehr Zeit für das hast, was dein Produkt wirklich voranbringt.