PM werden im KI-Zeitalter 01 | Welche Aufgaben dem Product Manager von der KI abgenommen werden — und welche dadurch erst recht wertvoll werden
Schauen wir zuerst auf eine Veränderung bei den Stellenausschreibungen.
2026 haben etliche Ausschreibungen für AI-Product-Manager „PRDs schreiben, Wireframes zeichnen, Daten-Dashboards bauen” aus den Pflichtanforderungen gestrichen und durch drei Arbeitsproben ersetzt: ein Produkt, das du wirklich gebaut hast und das man öffnen und anklicken kann; eine Retrospektive mit echten Zahlen; eine Reihe von Evals, die du selbst geschrieben hast. Ein Recruiter hat es durchgerechnet: Auf einen Lebenslauf entfallen im Schnitt 90 Sekunden — ein vorzeigbares Fallbeispiel wird dagegen acht Minuten lang angesehen.
Fügt man beides zusammen, erkennt man eine Verschiebung: Was die KI übernehmen kann, fällt gerade aus den Anforderungsprofilen heraus; was als Hürde stehen bleibt, ist der Teil, den nur Menschen leisten können. Dieser Teil stellt genau diese zwei Spalten nebeneinander — als Leitfaden für die ganze Serie.
Die Spalte mit dem Abgenommenen
Die körperliche Arbeit des Anforderungsschreibens verschwindet zuerst. Werkzeuge wie ChatPRD erzeugen in wenigen Minuten ein vollständig strukturiertes PRD; was du noch beisteuerst, ist das Urteil, nicht das Layout.
Auch Wireframes zeichnen und klickbare Prototypen bauen verliert rapide an Wert. Lovable, v0 und Claude Code verwandeln „einen Satz” in eine Seite, die man im Browser anklicken kann — eine Version in wenigen Minuten. Früher brauchte dieser Schritt Planung, man musste auf Design und Frontend warten; heute ist er so billig, dass man an einem Tag fünf Richtungen ausprobieren kann.
Und dann ist da noch etwas, das selten jemand offen ausspricht: Die Knappheit von „etwas von Technik verstehen” selbst nimmt ab. Ein Teil der Verhandlungsmacht von Product Managern kam früher daher, dass sie mit der Entwicklung auf Augenhöhe reden und abschätzen konnten, wie schwer ein Feature umzusetzen ist. Heute beschreibst du deine Idee klar, und die KI frisst diesen Teil — die Umsetzungsschwierigkeit. Genau das meint doaipm mit dem Prinzip 言出法随 (sprich es aus, und es geschieht): Sag es klar, und die KI baut es dir. Wer von Technik nichts versteht, hat sogar eine Selbstbeschränkung weniger — das „Das ist doch viel zu schwer zu bauen”.
Auch der eher mechanische Teil der Koordination — hinter Terminen herlaufen, teamübergreifend abstimmen — wird Stück für Stück von Werkzeugen und Agents aufgefressen.
Die Spalte mit dem Wertvolleren
Zu beurteilen, „ob man etwas tun sollte”, ist zum ersten Mal teurer als „ob man es tun kann”. METR hat ein randomisiertes kontrolliertes Experiment durchgeführt: 16 erfahrene Programmierer arbeiteten mit KI an Projekten, die sie seit Jahren selbst pflegten — und waren tatsächlich 19 % langsamer, glaubten aber hinterher trotzdem, sie seien 20 % schneller gewesen. Wenn schon die Leute, die selbst Hand anlegen, ihren eigenen Output nicht zuverlässig einschätzen können, dann wird ein Urteil wie „was bauen wir, lohnt sich das” nur noch knapper.
Anforderungen klar zu formulieren wird vom Soft Skill zum Hard Skill. Die KI schließt nicht aus Auslassungen: Schreibst du nicht „Login wird in diesem Zyklus nicht gebaut”, baut sie dir den Login mit hoher Wahrscheinlichkeit ein. Wer Grenzen, Zustände und das Nicht-zu-Tuende klar benennen kann, liefert eine Qualität, die um eine Größenordnung über der anderer liegt.
Zu definieren, „was eigentlich gut heißt”, wird allmählich zu einem eigenen Handwerk. Lenny und der CPO von OpenAI sagen dasselbe: Evals werden gerade zum ersten neuen Hard Skill für Product Manager seit zwanzig Jahren. Der letzte Hard Skill, den die ganze Branche neu lernen musste, waren SQL und Excel. Mit Evals „Ich finde, das ist ganz okay” in einen messbaren Maßstab zu übersetzen — das ist die neue Wasserscheide.
Aus dem Berg von Optionen, den die KI liefert, eine Entscheidung zu treffen, wird zum Alltag. Marty Cagan formuliert es so: KI kann Muster sichtbar machen (surface), Hypothesen entwerfen und Optionen generieren — aber sie beurteilt nicht, welches Muster bedeutsam ist, welche Hypothese eine Prüfung wert ist, welche Option zum Geschäft passt. Diese eine Entscheidung bleibt beim Menschen.
Die Spalte, die sich kaum verändert hat
Was der Nutzer wirklich will und ob dieses Geschäft überhaupt tragfähig ist — diese beiden Dinge kann die KI nicht ersetzen, und man hat auch noch nicht gesehen, dass sie es täte. Unter den Ratschlägen von a16z an Product Manager steht einer: Reine Prozessmanager werden aussortiert, Hebelwirkung haben die mit „Builder-Mentalität”. Builder-Mentalität heißt, bereit zu sein, eine Idee selbst in die Hand zu nehmen, sie umzusetzen und zur Validierung zu bringen — ob man programmieren kann oder nicht, spielt dabei keine Rolle.
Stellt man die beiden Spalten von oben nebeneinander, fällt eines auf: Die linke Spalte (das Abgenommene) ist genau das, was in Stellenausschreibungen für Product Manager der letzten zehn Jahre am häufigsten als Hard Skill stand; die rechte Spalte (das Wertvollere) wurde in Vorstellungsgesprächen früher so gut wie nie abgefragt.
Die nächsten neunzehn Teile dieser Serie nehmen sich Stück für Stück die rechte Spalte vor — vom klaren Durchdenken über das tatsächliche Bauen bis hin zu der Frage, woran man erkennt, dass es gut ist.
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