Ich bin komplett verloren. Ich habe seit 10 Jahren im Produkt gewesen. Ich bin gut bei dem, was ich tue. Aber ich fühle mich wie ein Imposter. Kann ich im Produkt in diesem AI-Welt noch arbeiten? Ich hatte eine Identitätskrise. Heute werde ich Ihnen die Geschichte dieses mentalen Wegs erzählen und wie ich mich überlebt habe. Am Ende habe ich gemerkt, dass das Produkt-Droh ist alles um die Überzeugung zu bringen.
Es war immer so, aber besonders jetzt. Aber es gibt gute und schlechte Überzeugungen. Wir werden über die Unterschiede sprechen. Lass uns am Anfang beginnen. Letzten Januar habe ich ein neues Projekt mit Celebrate, der Mutterkompagnie von Katnach, gegründet. Die Produkte sind in der Saison, die Christmas-Karten, Fotos, Geburtstagen, digitale Produkte, die man designen kann, und dann haben sie die Prüfungs-Fazilität, sie zu kreieren und zu verkaufen.
Ich wurde als Produktmanager für ein neues Tiger Team eingeladen, um ein Produkt zu arbeiten, das es einfacher macht, Fotos für ein Fotobuch zu wählen. Weil wenn du ein Foto machst, musst du zuerst viele Fotos auswählen, um die besten zu wählen. Und dann gehst du zu Cartomarkt.ai oder einer anderen Plattform, um es zu designen. Der zweite Schritt, den Kunden eigentlich lieben, weil man das ganze Produkt zusammen sehen kann.
Aber der erste Schritt ist immer schmerzhaft und oft off-plan. Because people use Google Photos or iPhotos to go through their favorite photos, but it takes more than 10 hours to go through thousands and thousands of photos for your trip or for your year. So the CEO came in and said, let's make an app that makes photo selection fun. Our ICP is parents, they don't have a lot of time, so let's make an app that lets them build a habit of using selected photos, assisted by AI and ML to analyze and create selected photos.
Wir haben bereits eine Form von Verpflichtung gesehen. Wir glauben stark, dass dieses Problem existiert. Es ist eine große Geschäftsangelegenheit und wir wissen, was wir bauen sollten, um es zu verkaufen. Aber war es nicht der richtige Typ von Verpflichtung? Wir wussten es nicht. Als wir angefangen haben, ein Produkt zu arbeiten, ich, ein Designer, ein App-Developer und ein Meld-Ingenieur, haben wir unsere eigene Spielbücher ausgesucht.
Wir haben mit Kunden gesprochen. Wir haben einige Vorstellungen und Ideen getestet, wir haben die Erkenntnisse getestet, wir haben langsam gespielt, wie die MDP aussehen sollte, damit wir es über den Moment bauen können. So weit, so gut. Dinge sollten schnell gehen, aber wir haben Zeit, Dinge herauszufinden und Erkenntnisse zu validieren. Aber dann kamen ein CEO und ein CTO zu uns und sagten: "Warte, warum machst du immer noch alles automatisch?
Wir sollten alles agentisch machen. Wir müssen das ganze Spielbuch ausmachen." Interviews, Prototypen, Versuchungen, Designs, Lineartickets, Coding, Testen, alles AI-first. Das Ziel war es, eine neue Version des App jedes einzelnen Tags zu veröffentlichen. Interview in der Morgen, Build in der Nachmittagszeit, Veröffentlichung abends und Lernen bei High Speed. Und in der Zukunft ist es vielleicht nur ein einziger Full-Stack-Builder, der alles macht.
Und ich weiß, was Sie denken. Klassische High Speed. Aber sie wollten uns aufpassen und wollten uns einen neuen Weg der Arbeit versuchen. Sie hatten eine starke Verwaltung, dass wir alles besser und schneller machen können. Und wir mussten zumindest versuchen. Wir haben also die Workflows auf die Agenda gestaltet. Zuerst haben wir alles in Cursor gemacht, dann haben wir den Cloud Code gewechselt. Wir haben alle Interviewtranskripte, die Briefs, den Projekt-Kontext, die Designs und den Code in einen GitHub-Report gestaltet.
Und dann haben wir die Fähigkeiten und Workflows für jedes normales Produkt designt und aufgeführt. Du kannst diese dann triggeren, um Löhne zu erzielen, Hypothesen zu machen, deine Tickets zu verlinken, Designs zu machen, den Code zu planen, den Code zu schreiben, die PR zu erstellen, die PR zu überlegen, die neue App-Version zu erlösen. Jeder Teil ist geschehen. Und ich erinnere mich an diese Mischung von Erwartung und existenzieller Angst.
Weil wenn ich diese Workflows und Agents habe, die das für mich tun, was wird mein Ziel noch sein? Bin ich nur die Ausgabe zu schauen? Bin ich die Workflows und die Agents zu verbessern? Oder bin ich einfach aus einem Job und müde? Und es gab Tage, in denen ich schlaflos auf meinem Computer-Screen saß und mich komplett unproduktiv fühlte. Ich fühlte mich wie ein Imposter. Ich fühlte mich verloren. Alles war schmerzhaft.
Ich war nicht mal sicher, ob ich eine Familie kreieren würde. Einen Tag, während eines wöchentlichen Miniretourn mit dem Team, habe ich das aufgenommen. Und es ist herausgekommen, dass wir alle das gleiche fühlten. Wir waren in einem Zustand von angstigem Erwartungen, aber meistens angstig. Es gibt drei Probleme, die wir mit diesem AI-Programm befinden. Der erste ist, dass AI Qualität erzeugen wird, egal ob Qualität.
Es ist so einfach, mehr mit AI zu produzieren, aber das bedeutet nicht, dass die Qualität gut genug bleibt. Wenn die Entwicklungskosten runtergehen, die Designs fünfmal schneller sind, wenn man zehn Probleme gleichzeitig beantworten kann, wir dachten, wir könnten so viele Dinge auf einmal machen. In jedem Interview identifizierten wir 5-10 neue Ideen und Verbesserungen. Wir konnten sie alle machen.
Aber wir konnten sie nicht. Über die Zeit wurde unser Linear chaotisch, unsere Kugelbäck wurden schlimmer und wir fühlten uns, als hätten wir keine klare Richtung. Eine Teil davon ist, dass die Qualität des Produkts nicht gut genug war. Aber die andere Teil ist, dass wir so viele Dinge auf einmal gemacht haben, dass wir oft keine klare Formulation hatten, was das Problem war, das wir lösen wollten und die Wertungsposition, die wir vermitteln wollten.
Als Ergebnis haben wir viele Dinge gemacht, aber auch die falschen Dinge. Wir wurden leicht von Dingen, die nicht wichtig waren, enttäuscht. Der zweite große Herausforderung ist, was unser CTO genannt hat, Snacking. Das Team besitzt sehr starke ICs, die ein Leben aus dem, was sie tun, wirklich gut machen. Und es ist wirklich schwer, davon wegzukommen. Wenn du diätest und Dinge werden schwer, gehst du zurück zu Snacken.
Du isst Crisps, du isst Eis. Du gehst zurück in die alte Weise. Und wir haben das gleiche gemacht. Anstatt wirklich auf die AI-Workflows zu konzentrieren und sie besser zu machen, habe ich mich zurückgekehrt zu... Let me just write this ticket by hand. Let me just work around the AI workflow this one time to get this improvement done. We were constantly snacking, because change is really hard. And related to this, the last reason why this was so challenging, is that we actually had two competing priorities at once.
On the one hand, we wanted to deliver this new app experience. On the other, we had to figure out this new agentic way of working and build a shipyard that makes it faster to develop new products. Und wir kommen später wieder zu der Schiffshalle-Analogie zurück. In Theorie verglichen sie sich. Wenn man das System verbessert, dann wird das App-Development schneller. In Praxis, wenn man eine Woche im System verbessert, dann werden keine Schiffe und App-Changes in dieser Woche gemacht.
Und die Leadership-Team will natürlich jeden Wochen Prozesse sehen. Also sind wir zurück zu snacken. Wir haben diese drei großen Probleme gefasst und es fühlte sich nicht so, als wäre es eine einfache Lösung. Ich hatte eine tiefgekürzte Ungewissheit darüber, was mein Job sein sollte und wie ich meinen Job effektiv machen kann. Ich ging also einen Schritt zurück und reflektierte darauf, was mich in den letzten Produktrollen erfolgreich gemacht hat und was ich dachte, dass wir diese drei Herausforderungen erfüllen sollten.
Die Antwort, die ich bekam, war, dass ich die Rolle mit der Beziehung zur Verwaltung bringen konnte. Die Produktrolle war für mich immer die Beziehung zur Verwaltung, aber das ist jetzt noch wichtiger. Was bedeutet Verwaltung? Es bedeutet eine stetige Glauben oder Meinung. Ich glaube, unser Job ist es, das Problem zu nehmen, vielleicht eine potenzielle Lösung, um Daten und Informationen zu sammeln, um eine informierte Glauben oder Meinung über das Problem und die Lösung zu formen, um die Diskussion in der Firma zu ermöglichen und dann effektiv zu erledigen, während wir testen und pivoten, wie es notwendig ist.
Die KI verändert das nicht, sie expositivisiert es einfach deutlicher, wenn wir keine Verpflichtung haben. Wir bauen Produkte, die wir nicht glauben und auch nicht unsere Kunden. In der alten Welt war es eine gute Sache, dass wir Englisch teuer machen, weil es uns forcierte, zuerst eine Konviktion zu bauen. Wenn wir nicht konviktieren, war der Preis für das Verletzten wirklich hoch. Jetzt, dass der Preis niedrig ist, aber wir trotzdem keine Konviktion bauen, bauen wir die falschen Dinge einfach schneller.
So the risk is that we end up being lazy, we don't build conviction, we ship a lot of things and still make no progress towards solving a problem for our users and business. Now you may hear the word conviction and imagine a CEO coming in with yet again another idea that they strongly believe in, but with little or no evidence. And everyone has to drop everything that they're working on right now. That is a form of conviction, but not necessarily a good one.
Also, wir müssen genauer sprechen und über drei verschiedene Aspekte von Vergewaltigung sprechen. Zwei davon sind gut, einer ist falsch. Lass uns mit dem Guten anfangen. Zuerst gibt es die Erstellung von Vergewaltigung. Das ist der Prozess, die Beweise zu sammeln, welche Probleme wir auf uns konzentrieren sollten und was die Lösung aussehen sollte. In anderen Worten, es ist klassische Erfindung. Unsere Aufgabe an diesem Punkt ist es, die Richtung zu entscheiden, in welche Richtung wir uns einstellen sollten und darüber aufmerksam zu werden.
Die Fragen, die ich mir selbst frage, sind: Ist dieses Problem wertvoll zu lösen? Glauben wir, dass wir eine Lösung erreichen können? Was ist der Gelegenheitskosten? Was sind die größten Erwartungen? Was tun wir jetzt? Was lassen wir später? Welche reversiblen Entscheidungen sind notwendig? Dinge, die Sie hier machen können, um die Überzeugung zu helfen, sind die Klassiken. Wenn Sie die Business-Verständnis verstehen, sprechen Sie mit Ihren Kunden, mapen Sie die kritischen Erwartungen, testen Prototypen, machen Tests und nutzen diese, um Entscheidungen zu machen.
Als Beispiel für die Katamafia App, mussten wir zu Beginn entscheiden, ob die User Fotos aus dem Jahr auswählen wollten. Also, der Juni endet jetzt, ich will meine Fotos für den Juni auswählen. Ich mache das gleiche im Juli bis Dezember und dann vielleicht mache ich ein Fotobuch für das Jahr. Oder, wenn sie es in einem Jahr auswählen wollten, wollten sie ein Fotobuch für 2025 machen. Alle Fotos sind bereits da, man muss nur die Auswahl machen.
Diese Scope-Decision ändert die App grundlegend. Und bevor wir begonnen haben, hatten wir eine starke Verwaltung, dass wir die Form machen sollten. Aber nach dem Gespräch mit den Anwendern und den Prototypen, haben wir uns erkannt, dass es den Anwendern und den Anwendern viel mehr Sinn gemacht hat, die Liste zu machen. Wir haben herausgefunden, wir haben eine Verpflichtung gebaut und dann haben wir eine menschliche Entscheidung gemacht.
Der zweite Typ einer guten Verpflichtung ist die Teilung der Verpflichtung. Das ist ein Beispiel, wie du dein Team inspirierst, über deine Anwendern, ihre Probleme und warum das, worauf du arbeitest, die Anwendern und deine Anwendung besser machen wird. This means regularly sharing a vision and strategy with the team and beyond. Sharing insights from customers, how painful their lives are and how the product is going to make that better.
Making decisions on what we do and don't do right now so the team knows what to focus on. This is a very human job. It's not just about sharing updates, which AI can actually do very well. It's about reading the room, understanding what motivates your team and your stakeholders and sharing the right information accordingly. Und die einfachste Art, das zu tun, ist mit vielen Kaffee-Chats. Ich habe immer versucht, mit meinem Team zu sprechen, viele Kaffee-Chats zu haben, um sie besser zu kennen, ihre Motivationen zu verstehen und zu identifizieren, wenn sie etwas überlegen, um das zu lösen.
Das hat mir die Vertrauen und die Verbindung zu Inspire, um unsere Kunden zu teilen, um meine Vergnügung zu teilen. Die letzte Form von Vergnügung ist negativ. Es ist eine, die wir alle manchmal erlebt haben. Es ist, wenn eine Vergewaltigung geforcht oder geimpft wird. Zum Beispiel eine verrückte neue Idee eines CEOs. Keine Foundation, keine Beweise, nur das Gefühl. Und je mehr Beweise wir mit ihnen teilen, sie werden ihre Pläne nicht ändern und die Vergewaltigung bleibt in der Face der Beweise.
Sie bauen keine Vergewaltigung. Das ist ein Badezimmer von Verpflichtungen. Ich habe das auf Projekten erlebt, die aus anderen Leidenschaften kamen, die vom User weit entfernt waren. Ein Team konnte erkennen, dass es nicht genug Grundlage gab. Sie wurden von der Leidenschafts-Team gedrückt, von mir, weil ich von ihnen gedrückt wurde. Aber sie glaubten nicht wirklich in die Richtung. Nach ein paar Wochen verringerten sich die Motivationen, die Stresslevel, die Reaktionen.
Es ist aber ein schwieriger Balance zwischen forcieren und teuren Verpflichtungen. Weil manchmal braucht man jemanden, der mit einer neuen, starken Idee oder Möglichkeit kommt, für die es noch nicht viel Beweise gibt. Dies kann tatsächlich die Team beeinflussen und inspirieren. Ein guter Beispiel dafür ist der objektive Weg des Arbeits. Es hat uns erschreckt. Ehrlich gesagt, wir haben es nicht 100% geglaubt.
Aber durch die Bedrohung haben wir versucht und wir haben die Bereiche gefunden, wo es funktioniert und wo die Grenzen sind. Wir brauchten jemanden, der uns aus den Gefängnissen ausdrückt. Also wurden wir inspiriert oder wurden wir geforcht? Ich denke, der Balance liegt darin, ob die Verpflichtung und der Plan ständig mit neuen Informationen befinden oder ob es sich ändern kann. Was ich für eine starke Verpflichtung betrachte, ist, dass wir uns bereit sind, große Pläne zu machen und sie zu versuchen, aber wir sind auch bereit, eure Meinung zu verändern und sie zu verändern.
Ich versuche also, den Balance zu finden, den Team zu fokussieren und zu inspirieren, aber auch klar zu kommunizieren, dass das Hypothesen sind und wir unsere Meinung verändern können, wenn wir versuchen, sie zu verändern. Wie habe ich meine Überzeugungs-Mindset zu diesen drei Herausforderungen eingeführt? Weil alles in drei kommt, habe ich bemerkt, dass wir drei Dinge tun mussten. Das erste ist, dass ich Fokus bringen musste.
Statt die 10 Dinge gleichzeitig zu beantworten, wie die Technik die neuen AI-Tools eröffnen würde, mussten wir uns auf nur ein oder zwei Probleme zufügen und sie wirklich zu verhindern. Das ermöglicht uns, die Überzeugung stärker und schneller zu bauen. Die zweite Sache, die ich bringen wollte, war die Überzeugung über Qualität. Wie ich schon erwähnt habe, produziert die KI Qualität, egal ob Qualität oder nicht.
Und das führt zu viel Chaos und schlechten Auslösungen. Wann ist das, was wir mit der KI produzieren, gut genug? Wie werden wir das wissen oder testen? Wie werden wir unsere Systeme strukturieren? Für mich ist die Antwort, dass wir als Menschen die Qualität aufsetzen müssen und uns nicht gut genug überlegen müssen. und auf der Art und Weise die Überzeugung zu bauen, was unsere Systeme tun können und wann sie gut genug sind.
Hier ist ein Beispiel, was für uns funktioniert. Für den agentiven Workflow ist es eine Herausforderung, den Ausdruck zu nehmen und dann zu modifizieren und ihn zu fixieren. Stattdessen schauen wir auf den Ausdruck. Wenn er nicht gut genug ist, müssen wir im Hintergrund darauf achten, was falsch ist und den Workflow fixieren, nicht den Ausdruck. Also bauen wir eine retrospektive Fähigkeit, das nur so zu tun, wie ein Mensch im Hintergrund.
Wenn wir einen AI-Workflow oder eine AI-Session triggeren, mögen wir den Output nicht. Wir triggeren die Länge, um zu identifizieren, warum es falsch ging und was für die Zukunft zu verbessern ist. Wir als Menschen, die diese Veränderungen anpassen oder negieren. Dann kommt die zweite Frage: Wo im Workflow hat man die Qualität des Menschen? Welche Checkpoints müssen wir hinzufügen? Wir haben aber kaum noch irgendwelche Checkpoints gemacht.
Das hat wirklich große Vorteile gemacht, besonders weil jeder Fehler im Prozess zu Beginn der Prozesse in riesige Probleme mit der Funktionalität des Spülens aufwächst. Jetzt fokussieren wir uns also auf viele Checkpoints, besonders im ersten Prozess. Das dritte, was wir brauchten, waren klare Regeln, wie man Schiffe bauen kann und wie man ein Schiff bauen kann. Eine Lack der Klarheit hier hat den Eindruck gebracht, dass wir uns nicht mehr so gut verhalten.
Was meine ich mit Schipfjagd? Petzl denkt über die Schipfjagd im Kontext der Produktlehrer, aber es geht auch um unsere agentiven Arbeiten. In der alten Arbeit mussten wir gute Schiffe bauen. Jetzt mit der IA ist unser Job, die agentiven Arbeitsfläche zu entwickeln, die es macht, Produkte schneller zu entwickeln. Wie schon erwähnt, können wir Checkpoints und die Retrospektiv-Skala benutzen, aber die Verbesserung der Schipfjagd kostet viel Zeit und Arbeit.
Ohne Zeitversorgungsschätzungen fühlten wir uns schlecht, wenn wir snackten und die Schiffshalle nicht verbessern, aber wir fühlten uns auch schlecht, wenn wir die Schiffshalle verbessern, die keine Schiffe mehr anbieten konnte. Wir fühlten uns verwirrt und schuldig, weil wir keine Zeit auf die Begründung auf jeder dieser Bereiche sparen konnten, ohne uns unproduktiv zu fühlen. Die Lösung war es, eine klare Guideline zu spezifizieren, wie wir unser Zeit sparen.
In unserem Fall haben wir 50% der Woche auf die Entwicklung der App und 50% der Woche auf das Erwachsen des Setups gespart. Das hat es uns einfacher gemacht, wann es okay ist, zu snacken, aber wann wir uns auf die Schichtung konzentrieren sollten. Man kann sagen, kann AI nicht nur die Überzeugung für sich bringen? Es kann bestimmte Dinge schneller machen, wie Prototypen zu bauen, um dann Überzeugung zu bauen.
Aber in meiner Erfahrung, ohne ein Mensch in der Lücke, also alle von euch, wird die AI viel mehr Kontext verlieren. Es ist wirklich schwer, alles zu codifizieren, was es über das Geschäft, das Produkt, die Teams, die Technologie wissen muss. Es wird zu viele Dinge zu dem gleichen Zeitpunkt beantworten. Das ist der Fokus, den wir gesprochen haben. Und vergessen, dass die Entscheidungen sehr einfach sind.
Und drittens, es wird Dinge produzieren, die nicht gut genug sind. Qualität, egal ob Qualität. Wer weiß, was die Zukunft hält. Aber gerade jetzt glaube ich stark, dass wir als Menschen in der Gruppe da sein müssen, um Qualität zu erhalten und die Fiktion zu bringen. Lass uns das mal aufschreiben. Lass uns zurückkommen zu unseren Rolen als GEMs in der Acer AI. Ich glaube, die stärksten PMs haben sich immer darauf konzentriert, Gewalt zu bringen.
Und das ist jetzt wichtiger als jemals. Statt blind eine Initiative vom Leitungs-Team zu nehmen, versuchen sie zu verstehen, wie es in die größeren Unternehmen passt. Was die unterliegenden Motivationen und Ersatzungen sind. Sie brechen es in manövrierebare Teile ein, auf die wir Gewalt bauen und testen können. Und sie versichern, dass alles, was wir testen und die Beweise, die wir sammeln, das richtige Qualitätssignal ist.
In anderen Worten, sie bauen Konfession. Diese PMs sind alle motiviert. Sie überzeugen die, die um sie herum arbeiten, dass sie das richtige Problem im richtigen Weg haben. Das Team fühlt sich, als ob das Werk wichtig ist und sie machen Partys. Sie teilen Konfession. Aber sie sind vorsichtig, Konfession nicht zu fordern. Und wenn du deine eigenen Herausforderungen um Qualität über Qualität befindest und deine Arbeiten und Essen verändern willst, denk über Fokus.
Vielen Dank.
Kartenmacherei
