Eine überzeugende Produktdemo kann enorme Dynamik erzeugen. Plötzlich hat eine Idee eine Benutzeroberfläche. Stakeholder können sich vorstellen, sie zu nutzen. Das Gespräch dreht sich um einen Markteinführungstermin und dann um all das, was die nächste Version leisten könnte.
KI macht es leichter, diesen Moment zu erreichen. Teams können mögliche Lösungen erkunden und Konzepte früher zum Leben erwecken. Doch der Weg zwischen einer vielversprechenden Demo und einem wertvollen Produkt birgt nach wie vor einige schwierige Fragen.
Wer braucht das? Welches Problem löst es? Wie fügt es sich in die bestehenden Arbeitsabläufe der Kunden ein? Was würde es sechs Monate nach dem Launch rechtfertigen, es weiterzuentwickeln?
Diese Fragen geben der Produkt-Roadmap ihren Zweck. Je mehr Möglichkeiten beim Aufbau entstehen, desto mehr muss die Roadmap Teams dabei helfen, bewusste, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.
Die Produkt-Roadmap im Zeitalter der KI entwickelt sich gemeinsam mit der Arbeit, die sie abbildet. Teams haben neue Möglichkeiten, Bedürfnisse zu entdecken, neue Arten von Erlebnissen zu planen und nach dem Release neue Erkenntnisse zu gewinnen. Damit diese Veränderungen nützlich sind, müssen das Produkt und die Menschen, die es nutzen, verstanden werden.
Was eine Produkt-Roadmap nach wie vor leisten muss
Eine Produkt-Roadmap kommuniziert die Ausrichtung und Prioritäten eines Produkts im Zeitverlauf. Sie verbindet geplante Arbeit mit Kundenbedürfnissen und Unternehmenszielen und gibt Stakeholdern ein gemeinsames Verständnis davon, wohin sich das Produkt entwickelt.
Diese Verantwortung bleibt bestehen.
Engineering-Teams müssen Abhängigkeiten nach wie vor verstehen. Kunden brauchen nach wie vor realistische Erwartungen. Führungskräfte müssen nach wie vor Entscheidungen über Ressourcen und Kompromisse treffen.
Gute Produkt-Roadmaps haben schon immer Raum für Lernprozesse gelassen. Kundenforschung, Nutzungsdaten und sich verändernde Geschäftsbedingungen gaben Teams schon lange vor der generativen KI Anlass, Prioritäten zu überdenken.
Was sich verändert, ist das Betriebsumfeld rund um diese Entscheidungen. KI kann Teams dabei helfen, Kundeninformationen zu verarbeiten und mögliche Lösungen zu testen. Gleichzeitig bringen KI-Funktionen im Produkt neue Interaktionen und Unsicherheiten mit sich.
Eine Roadmap muss nun beides berücksichtigen: wie KI den Planungsprozess beeinflusst und wie der Aufbau von KI die zu planende Arbeit verändert.
Schnelleres Entwickeln erhöht den Stellenwert der Priorisierung
Wenn ein Team mehr Möglichkeiten erkunden kann, braucht es eine zuverlässige Methode, um unter diesen zu wählen.
Ein Prototyp kann zeigen, dass ein Produkt oder eine Funktion funktionsfähig ist. Es bedarf weiterer Belege, um nachzuweisen, dass Nutzer es brauchen, es erfolgreich verwenden können und darin genug Mehrwert sehen, um regelmäßig darauf zurückzukehren.
Diese Unterscheidung ist für die Priorisierung der Produkt-Roadmap entscheidend. Eine Idee, die sich kostengünstig prototypisieren lässt, kann dennoch erheblichen Aufwand erfordern, um zu etwas zu werden, zu dem Nutzer immer wieder zurückkehren möchten. Datenzugang, Evaluierung, Onboarding, Wartung und Support gehören alle zur Investitionsentscheidung.
Welches Kundenproblem wird damit adressiert?
Der Ausgangspunkt – ein echtes, konkretes Problem, keine Funktionsidee auf der Suche nach einer Rechtfertigung.
Welche Belege stützen den vorgeschlagenen Ansatz?
Daten, Forschungsergebnisse oder frühere Resultate, die die Richtung stützen – nicht nur Überzeugung.
Was ist noch unsicher genug, um weitere Erkundungen zu erfordern?
Die offenen Fragen, die noch beantwortet werden müssen, bevor man sich weiter festlegt.
KI kann Teams dabei helfen, diese Fragen zu untersuchen. Produktverantwortliche müssen jedoch weiterhin die Abwägungen treffen – einschließlich der Entscheidung, eine potenziell vielversprechende Idee auf später zu verschieben oder sie ganz zu verwerfen.
Produktkontext macht KI-gestützte Planung nützlicher
Wenn man einen KI-Assistenten bittet, eine Produkt-Roadmap vorzuschlagen, kann er eine plausible Abfolge von Initiativen erstellen. Wie nützlich diese Abfolge ist, hängt davon ab, was der Assistent über Ihr Unternehmen und Ihr Produkt weiß.
Eine Funktionsliste und eine Unternehmensbeschreibung bieten einen Ausgangspunkt. Eine solidere Grundlage umfasst das Verhalten der Kunden, ihre Schwierigkeiten, welche Funktionen sie nutzen und wie sich diese Muster bei verschiedenen Nutzern und Accounts unterscheiden.
Das ist Produktkontext: die Informationen, die benötigt werden, um ein Signal zu interpretieren und zu entscheiden, was dagegen zu tun ist.
Betrachten Sie eine hypothetische Anfrage zur Verbesserung des Reportings. Ohne Kontext sind die möglichen Lösungen nahezu unbegrenzt. Ein Team könnte ein Dashboard-Redesign, geplante Exporte oder einen KI-gestützten Reporting-Assistenten vorschlagen.
Fügen Sie nun Belege hinzu. Neue Kontoadministratoren brechen die Arbeit im Report Builder wiederholt ab. Erfahrene Benutzer erledigen dieselbe Aufgabe. Kundenfeedback beschreibt Verwirrung darüber, welche Daten einbezogen werden sollen.
Die Investitionsentscheidung ändert sich. Das Team hat ein konkretes Problem zu untersuchen und einen Grund, zu hinterfragen, ob eine neue Reporting-Funktion die beste Antwort ist.
Pendo Product Analytics hilft Teams dabei, Verhalten und Akzeptanz im gesamten Produkt zu verstehen. Pendo Listen liefert Kundenfeedback und hilft Teams, dieses zu organisieren und zu analysieren. Zusammen können diese Perspektiven den Kontext hinter einer Planungsentscheidung stärken.
Der Mehrwert entsteht durch die Interpretation der Erkenntnisse im Hinblick auf die Aufgabe des Nutzers.
Produktkontext muss die Tools erreichen, in denen Entscheidungen getroffen werden
Produktplanung erfordert häufig den Wechsel zwischen Recherche, Analysen, Dokumenten und Gesprächen. Da KI-Tools zunehmend Teil dieser Arbeit werden, gewinnt der Zugang zu relevanten Produktinformationen an Bedeutung.
Ein Product Manager, der ein Onboarding-Problem untersucht, sollte in der Lage sein, die tatsächliche Nutzung zu analysieren, während er eine Hypothese entwickelt. Andernfalls besteht das Risiko, dass der KI-gestützte Workflow Empfehlungen auf Basis eines unvollständigen Bildes liefert.
Pendo MCP macht Pendo-Produktanalysedaten über kompatible KI-Tools zugänglich. Teams können Nutzungsdaten, Besucher- und Account-Metadaten sowie Engagement-Muster innerhalb ihrer KI-Workflows abfragen.
Das gibt dem Planungsgespräch einen konkreteren Ausgangspunkt: wie das Produkt genutzt wird, von wem und wo weiterer Untersuchungsbedarf besteht.
Innerhalb von Pendo Leo (der Pendo-Agent) bietet Teams eine weitere Möglichkeit, Produktkontext durch Fragen in natürlicher Sprache zu Nutzung, Adoption und Account-Gesundheit zu erkunden. Außerdem macht es Veränderungen im Produktverhalten sichtbar und hilft Teams dabei, Probleme zu erkennen, die möglicherweise Aufmerksamkeit erfordern.
Zugang allein trifft keine Roadmap-Entscheidung. Er macht es leichter, die zugrunde liegenden Belege zu prüfen. Teams müssen Interpretationen weiterhin hinterfragen, Lücken erkennen und Erkenntnisse mit ihrer Strategie verknüpfen.
Eine KI-Produkt-Roadmap braucht Raum für Zuverlässigkeit und Lernen
Wenn das Produkt KI enthält, muss die Roadmap die Erfahrung über die anfängliche Funktionalität hinaus berücksichtigen.
Ein konversationeller Agent, der eine Aufgabe in einer Demonstration bewältigt, kann im alltäglichen Einsatz auf mehrdeutige Anfragen, unvollständige Informationen oder unerwartete Situationen stoßen. Kunden müssen außerdem seine Grenzen verstehen und einen hilfreichen nächsten Schritt kennen, wenn er nicht weiterhelfen kann.
Das schafft Aufwand rund um Zuverlässigkeit, Fehlerwiederherstellung und Übergänge zwischen dem Agenten und anderen Teilen des Produkts.
Agent Analytics hilft Teams dabei, Gespräche zu analysieren, nicht unterstützte Anfragen zu identifizieren und die Nutzung des Agenten nach Anwendungsfall und Benutzertyp zu verstehen. Diese Erkenntnisse können Chancen aufzeigen, die sonst schwer zu erkennen wären.
Das Kundeninteresse kann dabei helfen festzustellen, ob ein Problem relevant ist. Das Testen eines Prototyps kann dabei helfen festzustellen, ob ein Ansatz nutzbar ist. Die Auswertung realer Ergebnisse und die Beobachtung des Kundenverhaltens können dabei helfen festzustellen, ob das Erlebnis zuverlässig genug ist, um es auszuweiten.
Eine Roadmap kann diese Phasen kommunizieren, ohne für jede einzelne dasselbe Maß an Gewissheit zu versprechen. Eine Initiative in der Untersuchungsphase, eine begrenzte Veröffentlichung und eine zugesagte Erweiterung stellen unterschiedliche Entscheidungen dar.
Diese Unterscheidung sichtbar zu machen, hilft Stakeholdern zu verstehen, was das Team bereits weiß und was es noch herausfinden muss.
Iteration braucht eine stabile Richtung
Eine iterative Roadmap sollte dem Lernen eine klare Rolle geben, ohne dass jedes neue Signal zum Anlass wird, den Kurs zu ändern.
Strategische Ergebnisse sorgen für Kontinuität. Experimente, Releases und Verbesserungen erklären, wie das Team beabsichtigt, Fortschritte in Richtung dieser Ziele zu erzielen.
Eine nützliche Roadmap-Initiative umfasst daher das Kundenproblem, das angestrebte Ergebnis und die Belege, die die Investition stützen. Sie sollte außerdem die nächste wesentliche Entscheidung benennen: Was würde eine Ausweitung rechtfertigen, was würde eine Überarbeitung veranlassen und wann wird das Team die Ergebnisse prüfen.
Beim Reporting-Beispiel könnte das strategische Ziel konstant bleiben: Kunden dabei helfen, die Unternehmensleistung mit weniger Aufwand zu verstehen. Die Lösung könnte sich – je nachdem, was das Team lernt – von einer besseren Orientierungshilfe hin zu einer agentengestützten Erklärung weiterentwickeln.
Teams benötigen weiterhin regelmäßige Reviews und verlässliche Kommunikation. Sie brauchen außerdem Kriterien, um eine Annahme früher zu überprüfen – etwa bei wiederholten Fehlern bei einer wichtigen Aufgabe oder wenn Belege zeigen, dass ein Ansatz den beabsichtigten Nutzern nicht hilft.
Wenn sich eine Priorität ändert, erläutern Sie den Befund, die Entscheidung und deren Auswirkungen auf bestehende Zusagen. Das gibt Stakeholdern einen Grund, dem Prozess zu vertrauen.
Eine bessere Roadmap beginnt mit einem besseren Verständnis des Produkts
KI eröffnet Produktteams mehr Möglichkeiten zur Erkundung. Sie bietet auch neue Wege, Kundenabsichten zu verstehen, und bringt neue Verantwortlichkeiten bei der Bewertung der entwickelten Erlebnisse mit sich.
Die Roadmap bündelt diese Entwicklungen. Sie hilft Teams dabei, Investitionsentscheidungen zu treffen, ihre Überlegungen zu kommunizieren und das Gelernte für die nächsten Schritte zu nutzen.
Pendo unterstützt diese Arbeit, indem es Produktverhalten und Kundenkontext für die Menschen und KI-Tools bereitstellt, die an diesen Entscheidungen beteiligt sind. Agent Analytics erweitert den Blick auf konversationelle Erlebnisse; Product Analytics verankert ihn in der übergreifenden Nutzung; Leo und Pendo MCP helfen Teams dabei, diese Informationen abzurufen und anzuwenden.
Beginnen Sie mit einer Initiative auf Ihrer Roadmap. Fragen Sie, ob das Team das Kundenproblem erklären, die unterstützenden Belege vorweisen und beschreiben kann, was es als Nächstes herausfinden muss.
Diese Antworten verraten Ihnen mehr über die Stärke des Plans als die Anzahl der KI-Funktionen, die darin enthalten sind.
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