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Zusammenfassung – In einem Umfeld, in dem KI das Delivery revolutioniert, müssen PM, PO, Agile Coach und Scrum Master ihre Führungsrolle bewahren: Sie liefern weiterhin schnell und qualitativ Wert und verhindern eine Verwässerung der Verantwortung. Der Artikel empfiehlt, den Wertstrom zu kartieren, um repetitive Aufgaben (Protokollführung, Ticketverwaltung) zu automatisieren, technische Schulden mithilfe von KI-Metriken und ‑Tests zu managen und User Stories mit smarten Assistenten zu verfeinern, um die Produktentdeckung zu beschleunigen und Compliance zu sichern. Lösung: Einsatz einer VSM und integrierter KI-Micro-Agents, Überwachung von Cycle Time und Qualität, Anreicherung der Akzeptanzkriterien und Schulung im Prompt Engineering, um Effizienz zu steigern, Kundenfokus zu bewahren und Time-to-Market zu verkürzen.
In einer Welt, in der KI die Tools für den Delivery neu definiert, sind die Rollen im Produktmanagement und in der Agilität nicht dazu bestimmt zu verschwinden, sondern sich weiterzuentwickeln. Ihre Mission bleibt, Teams in einem unsicheren Umfeld dabei zu unterstützen, schnell und qualitativ hochwertigen Mehrwert zu liefern.
Die eigentlichen Fragen drehen sich darum, wie KI genutzt werden kann, um diese Rollen zu stärken, ohne Verantwortlichkeiten zu verwässern. Dieser Artikel stellt drei konkrete Hebel vor, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, das Management technischer Schulden zu optimieren und Anforderungen schneller zu schärfen – und dabei die Führungsrolle von PM, PO, Agile Coach und Scrum Master intakt zu lassen.
Automatisieren, was automatisierbar ist
Fokussieren Sie sich auf Wertschöpfung und überlassen Sie Wiederholungen KI-Assistenten. Gewinnen Sie Zeit für Produktentdeckung, Entscheidungsfindung und Team-Coaching.
Value Stream Mapping durchführen und repetitive Aufgaben identifizieren
Als ersten Schritt empfiehlt sich eine Wertstromanalyse (Value Stream Mapping, VSM), die jede Phase des Delivery sichtbar macht. Diese Analyse deckt Engpässe und redundante Aktivitäten auf, die Zeit rauben und Konzentration mindern.
Durch die Identifikation von Taskforces, Tickets und zeitraubenden Aktivitäten können PM und PO gezielt Automatisierungspotenziale priorisieren. Dieser Schritt ist nicht rein technisch, sondern erfordert eine übergreifende Abstimmung zwischen Fachanforderungen und Systemkapazitäten.
Ein Schweizer Finanzdienstleister hat dieses Vorgehen eingesetzt und einen KI-Agenten implementiert, der eingehende Tickets automatisch nach Komplexität und Kritikalität sortiert. So konnte er 30 % der manuellen Priorisierungszeit einsparen und seine Teams wieder stärker auf Innovation konzentrieren.
KI-Assistenten für administrative Tätigkeiten entwickeln
Sind die repetitiven Aufgaben identifiziert, lassen sich leichte KI-Agenten entwickeln, die Protokolle von Meetings erstellen, Statuszusammenfassungen verfassen oder Sprint-Berichte formatieren. Diese Assistenten können in bestehende Kollaborationstools integriert werden.
Ein durchdachtes Prompt-Design und ein kurzes Training auf Ihre Reporting-Templates garantieren Ergebnisse, die Ihren Standards entsprechen. Ziel ist der Aufbau kontextbezogener Microservices – ohne monolithisches Projekt, dafür modulares Open-Source-konformes Vorgehen.
Ein E-Commerce-Unternehmen setzte einen solchen KI-Assistenten zur automatischen Erstellung von Kundensprint-Berichten ein und reduzierte die Berichtsvorbereitung um 20 %.
Überlassen Sie diese administrativen Aufgaben Bots, damit PM und Scrum Master mehr Kapazität gewinnen, direkt mit Stakeholdern zu interagieren und besten agilen Praktiken in einem agilen Umfeld zu fördern.
Freiräume für Produktentdeckung und Coaching schaffen
Der echte Mehrwert von PM und PO liegt in der Fähigkeit, Kundenbedürfnisse zu verstehen und die Product Roadmap zu orchestrieren. Werden Nebentätigkeiten eliminiert, entsteht Raum für Nutzerforschung, Co-Design-Workshops und Pilot-Tests.
Abseits der täglichen Meeting-Vorbereitung verlagert sich der Fokus auf die Analyse geschäftlicher Kennzahlen und die Moderation agiler Rituale. Der Scrum Master kann so mehr Zeit in die Beseitigung von Hindernissen investieren statt in Reportings.
Diese Umverteilung führt zu höherer Reaktionsgeschwindigkeit auf Marktfeedback und zu einer besseren Anpassung der Funktionen – für eine starke Time-to-Market-Performance und gesteigerte Nutzerzufriedenheit.
Technische Schulden mit klaren Signalen managen
Beobachten Sie Cycle Time und Qualitätskennzahlen, um Reibungspunkte frühzeitig zu erkennen. Nutzen Sie KI, um Refactorings zu beschleunigen, modularen Code zu gewährleisten und Regressionen zu minimieren.
Wichtige Leistungskennzahlen im Blick behalten
Cycle Time, Fehlerrate und Entwicklung risikoreicher Codebereiche sind starke Indikatoren für den Zustand technischer Schulden. Ein regelmäßiges Monitoring hilft, Anomalien rasch zu erkennen und Refactoring-Vorhaben zielgerichtet zu priorisieren.
Die Integration dieser Metriken in Ihr agiles Dashboard erleichtert die Kommunikation mit Sponsoren und motiviert Teams, Qualitätsvorfälle zu beheben, bevor sie sich zu massiven Schulden anhäufen.
Ein proaktives Steuerungsmodell vermeidet Plateaus und fördert eine gemeinsame Sicht auf die Delivery-Performance – in Einklang mit Geschäfts- und Technikzielen.
Refactorings mit KI beschleunigen
Mit einer “Test-as-you-touch”-Teststrategie kann KI initiale Testfälle generieren, Altsystemcode analysieren und bestehende Testabdeckung prüfen.
Automatisch erzeugte Tests fungieren als Sicherheitsnetz bei Refactorings und lassen sich direkt in Ihre CI/CD-Pipelines integrieren. So bleiben Builds stabil und schaffen Vertrauen für häufige Releases.
Modularen Code und verlässliche Sprints sicherstellen
Ein modularer oder Microservice-basierten Code begrenzt Abhängigkeiten und erleichtert die Isolation von Regressionen. KI kann Teams bei der optimalen Komponententrennung unterstützen – zum Beispiel in Code-Reviews.
Wird diese Empfehlung in den Pull-Request-Prozess eingebunden, etablieren sich Best Practices schneller, und das Risiko von Dominoeffekten bei Weiterentwicklungen sinkt.
In Kombination mit kontrolliert großen Sprints führt das zu verlässlicheren Iterationen, gleichmäßigem Delivery-Durchsatz und deutlich weniger Produktionsvorfällen.
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Anforderungen schneller präzisieren
Nutzen Sie KI, um User Stories anzureichern und blinde Flecken aufzudecken. Steigern Sie Disziplin bei Sicherheit, Compliance und Fehlerszenarien schon in der Refinement-Phase.
KI zur Erweiterung der Akzeptanzkriterien einsetzen
Spezialisierte KI-Assistenten für das Verfassen von User Stories können ergänzende Akzeptanzkriterien vorschlagen – von Edge-Cases über Fehlerszenarien bis hin zu nicht-funktionalen Anforderungen.
Die Vorschläge basieren auf Modellen, die mit Best Practices und unternehmensinternen Referenzrahmen trainiert wurden, und gewährleisten Konformität mit Sicherheitsstandards und regulatorischen Vorgaben.
So bleibt PO mehr Zeit für Business Value und Priorisierung, während die funktionale und technische Abdeckung lückenlos sichergestellt ist.
User Stories umformulieren und Unsicherheiten aufdecken
In Refinement-Workshops können PM und PO ihre User Stories einem Umformulierungs-Engine vorlegen. Das Tool erkennt Ambiguitäten, schlägt präzisere Formulierungen vor und weist auf zu allgemeine Begriffe hin.
Das reduziert Missverständnisse in der Umsetzung und verringert Nacharbeit beim Backlog-Grooming oder in Sprint Reviews.
Der Nutzen zeigt sich in höherer Entwicklungsgeschwindigkeit und besserer Qualität der Deliverables, denn Entwickler starten mit einem klaren, vollständigen Referenztext.
Sicherheit und Compliance schon im Refinement priorisieren
KI-gestützte Checklisten in Backlog-Tools können automatisch Fragen zu Datensicherheit, Datenschutz und regulatorischen Anforderungen aufwerfen.
Diese Assistenten signalisieren Verschlüsselungsbedarf, weisen auf DSGVO-Regeln oder relevante ISO-Normen hin und empfehlen passende Implementierungsmuster für Ihre Architektur.
Die Haltung von Delivery-Leadern im KI-Zeitalter
Kundenfokus, klare Priorisierung, Verantwortung und eine nachhaltige Cadence bleiben Erfolgsfaktoren. Kompetenzen wandeln sich: Prompting, kritisches Lesen und KI-Integration werden unerlässlich.
Kundenfokus und Prioritätsklarheit wahren
Leader müssen sicherstellen, dass jede Automatisierung und jede KI-Empfehlung auf die Erfüllung von Nutzerbedürfnissen ausgerichtet bleibt. KI ist nur ein Werkzeug – die Produktstrategie steuern weiterhin eine klare Kundenvision.
Priorisierung soll KI-Insights berücksichtigen, sich jedoch nicht von ihnen ersetzen lassen. Die endgültige Entscheidung liegt immer bei den Product Leaders, die Business Value, Aufwand und Risiken abwägen.
So behält die Organisation eine konsistente Roadmap, die strategischen Zielen entspricht und gleichzeitig Produktivitätsgewinne durch KI nutzt.
Verantwortung übernehmen und nachhaltige Cadence sichern
PM, Agile Coach und Scrum Master bleiben Garant:innen für Rhythmus und Qualität – auch wenn KI einzelne Phasen beschleunigt. Sie müssen darauf achten, dass die Release-Cadence nicht zur Erschöpfung der Teams führt.
Die Messung von Velocity und menschlichen Engagement-Indikatoren ist essenziell, um Iterationen anzupassen und ein nachhaltiges Arbeitsumfeld zu erhalten.
Zu dieser Verantwortung gehört proaktives Risikomanagement und das Vorwegnehmen organisatorischer Auswirkungen, damit KI keine neuen Abhängigkeiten oder unrealistische Erwartungen erzeugt.
Kompetenzen in Prompting und KI-Integration entwickeln
Die Effektivität von KI-Assistenten hängt maßgeblich von der Qualität der Prompts und der Bewertung ihrer Outputs ab. Leader sollten ihre Teams im Verfassen präziser, kontextualisierter und iterativer Prompts schulen.
Zudem erfordert die Integration von KI-Agenten in CI/CD-Pipelines und Backlog-Tools ein technisches Grundverständnis.
Ein Schweizer Industrieunternehmen organisierte Workshops zum „Prompt Engineering“ für seine Scrum Master. Dadurch konnte es die Iterationen mit der KI halbieren und die Relevanz der Vorschläge deutlich steigern – ein Beleg für die Bedeutung dieser neuen Skills.
Stärken Sie Ihr Delivery und Ihren Impact mit KI
Durch Automatisierung repetitiver Aufgaben, proaktives Management technischer Schulden anhand klarer Kennzahlen und frühzeitiges Schärfen der Anforderungen gewinnen Delivery-Rollen an Effizienz, ohne ihren menschlichen Kern zu verlieren.
In diesem Kontext erweisen sich Prompting-Skills, kritische Bewertung der KI-Ergebnisse und technische Integration in Ihre Pipelines als Schlüsselfaktoren. Erfahren Sie, wie Sie verlässliche KI-Agenten betreiben.
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