In dieser Folge sprechen Oliver und Dominique über Product Backlog
Priorisierung in einer Zeit, in der Aufwand als Bremse mehr und
mehr als Kriterium verschwindet. Wenn KI Agenten Features nahezu
ohne Realisierungsaufwand bauen, verliert das klassische
Rechenspiel aus Wert geteilt durch Aufwand seine Grundlage. Genau
diese Verschiebung nehmen die beiden zum Anlass, gängige
Priorisierungsmethoden neu zu hinterfragen und erklären, was sich
dabei in der Welt der Product Owner verändert. Viele bekannte
Priorisierungsformeln setzen Aufwand in den Nenner. Das gilt für
den klassischen Vergleich von Wert und Aufwand genauso wie für
Ansätze wie Weighted Shortest Job First (WSJF). Überall steckt die
Annahme drin, dass Entwicklungszeit eine knappe Ressource bleibt.
Sinkt der Aufwand durch KI gestützte Entwicklung Richtung Null,
verlieren diese Formeln ihre Rechengrundlage. Product Backlog
Priorisierung braucht dann andere Kriterien, denn eine Reihenfolge
bleibt trotzdem nötig. Selbst mit vielen parallelen Agents
entstehen Abhängigkeiten zwischen Ergebnissen, die eine Sortierung
weiterhin erzwingen. Ohne Aufwand als Korrektiv droht das Product
Backlog zur reinen To do Liste einer reinen Product Delivery zu
werden. Alles, was sich schnell umsetzen lässt, wird dann einfach
abgearbeitet. Matt LeMay beschreibt in seinem Buch "[Impact-first
Product Teams](https://mattlemay.com/books)" genau diese Gefahr der
sog. "Death Spiral". Viele kleine, wirkungsarme Dinge machen ein
Produkt am Ende schwerer wartbar und schwerer weiterentwickelbar.
Wer sich nur auf kleine, billig gebaute Dinge konzentriert, ohne
vorher zu klären, ob sie überhaupt Wert erzeugen, verliert genau
diese Fähigkeit. Die eigentliche Frage lautet nicht, was sich bauen
lässt, sondern was es wert ist, gebaut zu werden. Als Ersatz für
Aufwand bringt Oliver einen Artikel von Jeff Gothelf ins Gespräch.
Der Titel lautet [How to prioritize your backlog when effort is no
longer the
constraint](https://jeffgothelf.com/blog/how-to-prioritize-your-backlog-when-effort-is-no-longer-the-constraint/).
Gothelf schlägt zwei Kriterien vor, die in bestehenden
Priorisierungsformeln einfach die Spalte für Aufwand ersetzen
können. Das erste Kriterium ist der Lernwert, also wie viel
Erkenntnis die Umsetzung eines Backlog Items über Nutzerinnen,
Markt oder Technik bringt. Das zweite Kriterium ist die
Umkehrbarkeit, angelehnt an Jeff Bezos bekannte Unterscheidung
zwischen leicht rückgängig zu machenden und kaum revidierbaren
Entscheidungen. Aus beiden Achsen entsteht eine Matrix mit vier
Feldern, die ganz unterschiedliche Umgänge mit Backlog Einträgen
nahelegt. Hoher Lernwert und leichte Umkehrbarkeit markieren den
Bereich, in dem sich schnelles, KI gestütztes Bauen besonders
lohnt. Hier reicht es, zu bauen, zu messen und bei Bedarf wieder
zurückzudrehen. Hoher Lernwert bei schwerer Umkehrbarkeit verlangt
dagegen mehr Vorsicht. Oliver und Dominique sprechen über kleinere
Spikes, Prototypen oder Fake Door Tests. Diese liefern genau den
hohen Lernwert und lassen sich trotzdem leicht wieder zurücknehmen.
Niedriger Lernwert kombiniert mit schwerer Umkehrbarkeit gilt
beiden als das heikelste Feld überhaupt. Bleibt der Lernwert
niedrig und die Entscheidung leicht umkehrbar, lohnt sich meist ein
schneller Versuch ohne großen Abstimmungsaufwand. Gerade weil Bauen
so günstig wird, gibt es die Gefahr von unreflektierten, teuren
Entscheidungen. Wie schmerzhaft eine Umkehrung tatsächlich
ausfällt, lässt sich selten allein am Schreibtisch beurteilen.
Diese Einschätzung gelingt nur im Gespräch mit denjenigen, die
Architektur und technische Realisierung im Detail kennen.
Politische oder hierarchische Diskussionen um laute Stimmen und
große Budgets lösen die beiden Kriterien ohnehin nicht auf. Sie
verschieben aber den Fokus dieser Gespräche weg vom Aufwand hin zu
Lernwert und Rückabwicklungsfähigkeit. Genau das verändert nach
Einschätzung der beiden auch den Ton solcher Diskussionen.
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