Erfahrungen, Methoden und Werkzeuge zu Strategie, Produktmanagement und Organisation.
Glossar →Mit KI-Tools kann jede PM heute Prototypen bauen. Der eigentliche Wert liegt nicht im Bauen, sondern in Hypothese, Framing und Scope. Gezeigt an mamabande, einem Produkt, das ich von der ersten Hypothese bis zum Go-to-Market selbst gebaut habe.
Wie IKEA aus dem Billie-Chatbot einen Milliardenkanal machte. Drei aufeinander aufbauende Stufen, mit denen Unternehmen freigesetztes Potenzial heben: aufdecken, umbauen, befähigen.
Nicht wie man fragt entscheidet, sondern was man der KI mitgibt. Drei Wissensschichten in einem System-Rahmen, mit dem ich die drei Gedächtnisse der KI gezielt bediene und belastbaren Output bekomme.
Guter Kontext schlägt jeden Prompt. Sechs etablierte Modelle (DIKW, Polanyi, Weick, Luhmann, Forte, Anthropic) erklären, warum eine geschichtete Wissensbasis die Arbeit mit KI verlässlich macht.
In kleinen KI-Teams entscheidet Vertrauen mehr über Wirksamkeit als Wissen. Vier trainierbare Fähigkeiten und der Mut, sich und andere zu hinterfragen, machen den Unterschied.
Solo mit KI-Assistent ersetzt ein Ticket-Tool. Sobald mehrere Menschen asynchron arbeiten, kippt die Antwort: dann zählen geteilte Artefakte für Alignment und Sichtbarkeit.
Sechs-Wochen-Zyklen statt Zwei-Wochen-Sprints. Warum Shape Up genau die Stellen adressiert, an denen Scrum nach 25 Jahren stumpf wird, und was ich davon in meiner eigenen Produktarbeit teste.
Dasselbe Gerät lenkt ab und strukturiert. Decision Fatigue, die 23-Minuten-Regel von Gloria Mark, und wie KI als Tagesstruktur-Partner ein gesünderes Zeitmanagement fördern kann.
Story-Mapping nach Jeff Patton, aber als eigenes Tool: Hypothesen explizit verknüpft, Decision-Log automatisch, MVP-Karten per Klick ins Backlog. Ein Eigenbau mit Claude, der die Session selbst getragen hat.
Die meisten Teams bauen von innen nach außen. KI dreht das um. Wer am sichtbaren Ergebnis anfängt, iteriert schneller und trifft bessere Entscheidungen: Working Backwards, IKEA-Effekt, Dual Coding.
60-70% der Agent-Ideen sind in Wahrheit deterministische Workflows. Ein Framework zur Triage in drei Kategorien und ein Test, was es wirklich im PM-Alltag ändert.
Intuition ist kein Bauchgefühl, sondern komprimierte Erfahrung. Gary Klein nennt es Recognition-Primed Decision Making: trainierbar durch Kundennähe, Marktbeobachtung, Dogfooding. Wann PMs ihrer Mustererkennung vertrauen dürfen.
Drei Verschiebungen im PM-Alltag: Diskussionen am Prototyp ersetzen Argumente am Whiteboard, Design bleibt Sache der Designer, Regelwerke werden Daueraufgabe. Was bleibt, ist Zuhören.
KI macht das Bauen schneller, aber kann Beziehungsarbeit nicht ersetzen: Stakeholder-Alignment, gemeinsames Verständnis, Curiosity. Warum PMs im KI-Zeitalter wichtiger werden — nicht ersetzt.
Lose Teams in der KI-Zeit brauchen keine Hierarchie, aber klare Rollen und Rituale. Was KI am Koordinieren übernimmt, was menschlich bleibt, und warum sechs leichte Rituale den Arbeitsvertrag ersetzen können.
Design Thinking braucht normalerweise Tage, ein Team und einen Raum voller Post-its. Mit KI-Co-Creation habe ich den kompletten Zyklus an einem Abend durchlaufen. Was funktioniert, was fehlt, und was PMs daraus für den Alltag mitnehmen können.
Kontext und Skills sind die Investition, das Teilen ist die Infrastruktur. Obsidian Sync, Git und die Claude-App im Vergleich — und warum mein KnowledgeOS einen anderen Weg geht.
Teresa Torres zeigt: Wer mit KI Software baut, braucht keine Code-Kenntnisse, aber Produktdisziplin. Warum Vibe Coding die gleichen Feedback-Loops braucht wie gute Discovery.
Jack Dorsey und Sequoia beschreiben, wie Block seine Organisation umstellt: von Hierarchie zu KI-gesteuerter Koordination. Was das für Product Management bedeutet.
Wie ich mit Obsidian, Git und Claude ein persönliches Betriebssystem für mein berufliches Wissen gebaut habe — und wie du dein eigenes an einem Nachmittag starten kannst.
Eine KI, die den Wochenplan kennt, Prioritäten prüft und offene Aufgaben verfolgt. Fünf Routinen, die aus einem Chatbot einen echten Arbeitspartner machen.
100+ Dateien mit KI erstellt, zwei davon wiederverwendet. Über Dopamin-Schleifen, kognitive Verzerrungen und vier Muster, die den Unterschied machen.
Experiences, methods, and tools on strategy, product management, and organization.
Glossary →AI tools let any PM build prototypes today. The real value is not in the building, but in hypothesis, framing and scope. Shown with mamabande, a product I took from the first hypothesis to go-to-market myself.
How IKEA turned the Billie chatbot into a billion-euro channel. Three stages that build on each other, letting companies lift the potential automation sets free: reveal, redesign, enable.
What decides quality is not how you ask but what you give the AI to work from. Three knowledge layers in a system frame that lets me serve the AI's three memories on purpose and get output I can stand behind.
Good context beats any prompt. Six established models (DIKW, Polanyi, Weick, Luhmann, Forte, Anthropic) explain why a layered knowledge base makes working with AI reliable.
In small AI teams, trust decides effectiveness more than knowledge. Four trainable skills, and the courage to question yourself and others, make the difference.
Solo with an AI assistant replaces a ticket tool. As soon as several people work asynchronously, the answer flips: then shared artifacts matter for alignment and visibility.
Six-week cycles instead of two-week sprints. Why Shape Up targets exactly where Scrum has become dull after 25 years, and what I am testing from it in my own product work.
The same device distracts and structures. Decision fatigue, Gloria Mark's 23-minute rule, and how AI as a daily structure partner can support healthier time management.
Story mapping in Jeff Patton's tradition, but as my own tool: hypotheses explicitly linked, decision log automatic, MVP cards into the backlog with one click. A self-build with Claude that carried the session itself.
Most teams build from the inside out. AI flips this around. Starting at the visible result means faster iteration and better decisions: Working Backwards, IKEA effect, dual coding.
60-70% of agent ideas are really deterministic workflows. A framework to triage them into three categories, and a test for what actually changes in daily PM work.
Intuition is not a hunch. It is compressed experience. Gary Klein calls it Recognition-Primed Decision Making: trainable through customer proximity, market observation, dogfooding. When PMs can trust their pattern recognition.
Three shifts in a PM's day: discussions at a prototype replace arguments at a whiteboard, design stays the designers' craft, rule sets turn into ongoing work. What stays is listening.
AI makes building faster, but it cannot replace relationship work: stakeholder alignment, shared understanding, curiosity. Why PMs become more important in the AI age, not replaced.
Loose teams in the AI age do not need hierarchy, but clear roles and rituals. What AI takes over in coordination, what stays human, and why six light rituals can replace the employment contract.
Design thinking normally needs days, a team, and a room full of Post-its. With AI co-creation I ran the full cycle in a single evening. What works, what is missing, and what PMs can take into their daily practice.
Context and skills are the investment, sharing them is the infrastructure. Obsidian Sync, Git, and the Claude app compared, and why my KnowledgeOS takes a different path.
Teresa Torres shows: building software with AI doesn't require coding skills, but product discipline. Why vibe coding needs the same feedback loops as good discovery.
Jack Dorsey and Sequoia describe how Block is restructuring: from hierarchy to AI-driven coordination. What this means for product management.
How I built a personal operating system for professional knowledge with Obsidian, Git, and Claude — and how you can start your own in an afternoon.
An AI that knows your weekly plan, checks priorities, and tracks open tasks. Five routines that turn a chatbot into a real work partner.
100+ AI-generated files, two actually reused. On dopamine loops, cognitive biases, and four patterns that make the difference.