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Vom Lösungsraum zurück zum Problem
Thomas Ostendorf ist Fullstack Entwickler. Er ist in die PM Rolle reingerutscht, weil sonst niemand sie machen konnte. Acht Wochen Product Masterclass später führt er über ein Dutzend zusätzliche Discovery Interviews und trifft seine Produktentscheidungen zum ersten Mal mit dem Gefühl, dass sie tragen.
Thomas Ostendorf ist Fullstack Entwickler. Er ist in die PM Rolle reingerutscht, weil sonst niemand sie machen konnte. Acht Wochen Product Masterclass später führt er über ein Dutzend zusätzliche Discovery Interviews und arbeitet zum ersten Mal mit dem Gefühl, dass seine Entscheidungen wirklich tragen.
Thomas Ostendorf arbeitet bei Orbit Labs, einer Hamburger Beratung mit Zweitsitz in Barcelona, eingebettet bei einem großen Konzernkunden in einer komplexen Fachdomäne. Sein Hintergrund ist Engineering. In die Product Manager Rolle ist er reingerutscht, als sein Team von acht auf fünfundzwanzig Leute wuchs und der Kunde jemanden brauchte, der die digitale Produktentwicklung trägt. Seine Kollegen beim Kunden sind Domänenexperten, keine digitalen Produktentwickler. Er ist der einzige.
Als er sich für die Product Masterclass anmeldete, beschrieb er seine Motivation so:
“Anstatt halt den Kopf in den Sand zu stecken und zu sagen, das ist halt blöd, ich will gar nicht Produktmanagement unbedingt machen. Ich bin da so reingerutscht, dann will ich da halt gut werden.”
Erst das Problem verstehen
Auf die Frage, was sich an seiner Sicht auf Produktmanagement geändert hat, kam direkt die Antwort.
Erst das Problem
“Das, was mir jetzt direkt spontan einfällt, ist schon noch mal diesen größeren Augenmerk auf vernünftig geführte Discovery Interviews zu legen. Und nicht zu schnell in den Solutions Space zu gehen.”
Thomas erklärt das mit der Klarheit von jemandem, der den Reflex selbst kennt:
Der Reflex des Entwicklers
“Als Entwickler hat man oft halt so das Bedürfnis, einfach Probleme zu lösen. Und dementsprechend ist das tatsächlich irgendwie was, das man lernen muss, dass man da erst mal von wegkommt.”
Was sich danach in seinem Alltag verändert hat: Er hat zehn bis fünfzehn zusätzliche Discovery Interviews über verschiedene Bereiche der Domäne hinweg geführt. Der ständige Austausch mit den Endnutzern ist Routine geworden.
Mit Evidenz entscheiden
“Das gibt mir auf jeden Fall viel mehr Sicherheit. Weil ich deutlich besser verstehe, was deren Probleme sind. Und dann daraus irgendwann 'ne mögliche Lösung generieren kann. Glaub, dadurch bin ich jetzt 'n besserer Product Manager, als ich vorher war. Weil evidenzbasiert.”
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Die Product Masterclass ist ein achtwöchiges Intensivprogramm für Product Manager in der AI Ära.
Zu den nächsten Kohorten →Was die AI Skills im Alltag tun
Thomas führt die Interviews selbst. Was AI bei ihm leistet, ist die Arbeit drumherum.
“Ich hab diese beiden Skills, die wir da am Anfang haben, Mom Test und den Jobs To Be Done. Und die lass ich oft über jedes Interview drüberlaufen.”
Der Mom Test Skill checkt, ob das Interview selbst gut geführt war. Eigener Lerneffekt. Der Jobs to be Done Skill arbeitet inhaltlich:
“Das andere mit Jobs To Be Done ist tatsächlich ganz interessant, weil da kann ich dann halt gegenhalten, was wir aktuell schon im Backlog haben, was wir an Stories schon eingeplant haben, um zu gucken, wo sind irgendwie theoretisch Lücken beziehungsweise wo müsste ich vielleicht noch mal weiteres Interview führen, mehr rauszufinden.”
Im Alltag tritt AI bei ihm vor allem als Sparringpartner auf. Beim Schreiben von Features und Stories spielt er Claude die Rolle des erfahrenen Entwicklers zu:
“Versetze dich in die Rolle von 'nem erfahrenen Entwickler, stell mir Fragen, die irgendwie auf Unklarheit hindeuten.”
Diese Form von Discovery hat Thomas zur Routine gemacht.
Den eigenen AI Kontext aufbauen
Auf die Frage, was ihm am meisten gebracht hat, zählte Thomas zwei Dinge auf. Discovery war das eine. Das zweite kam direkt danach:
“Das andere sicherlich das ganze Thema Kontext generieren und wie man ihn benutzen kann.”
Er hat angefangen, Schritt für Schritt nach dem PMC Schema einen AI Kontext für seine Firma aufzubauen. Strategie aus der Website extrahiert. Design aus der Code Basis. Eine Company Retro digitalisiert, deren Inhalte auf Post its standen und die er per AI aus den Fotos in Text überführt und kategorisiert hat. Die Jobpostings, in denen oft mehr darüber steht, wofür die Firma steht, als irgendwo sonst.
Was ihn aus technischer Sicht besonders überzeugt:
Kontext, versioniert
“Das find ich einfach auch aus technischer Sicht ganz interessant. Und natürlich mit Versionierung und das halt in Git Repo packen kann, find ich schon irgendwie dann, macht total Sinn für mich.”
Den aufbereiteten Kontext gibt Thomas jetzt schrittweise an Kollegen weiter, die damit arbeiten können.
Was sich verändert hat
Acht Wochen waren genug, um zwei Dinge umzustellen. Die erste Verschiebung betrifft, wie Thomas mit den Endnutzern arbeitet. Mehr Interviews, mehr Domänenverständnis, mehr Sicherheit beim Priorisieren.
Die zweite betrifft seine AI Arbeit. Heute laufen AI Skills wie kleine Spezialisten über jedes Interview. Und ein AI Kontext für die eigene Firma wächst Schritt für Schritt mit, der über die Zeit immer mehr Workflows trägt.
“Ich finde insgesamt, ich hab auf jeden Fall was gelernt, das möchte ich noch mal betonen. Und ich fand's cool, auch verschiedene Speaker zu hören.”
Mehr aus dem Gespräch
Warum er drangeblieben ist
Zwei Skills, jedes Interview
Abgleich mit dem Backlog
Claude als erfahrener Entwickler
Bei Product Masterclass trainieren wir Product Manager, in der AI Ära effektiv zu arbeiten. Unser intensives 8 Wochen Programm deckt alles ab, von Customer Interviews über Vibe Coding bis zum Aufbau deines persönlichen AI Workflows. Schau dir die nächsten Kohorten an.
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