Einfluss von AI auf Produktentwicklung durch Context Engineering

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.