Verena Graber kam in die Product Masterclass und fühlte sich wie ein Oktopus mit achthundert Armen. Acht Wochen später betreibt sie eine eigene Customer-Research-Engine, automatisierte Produktdokumentation und führt ein ganz anderes Gespräch mit Sales und CS.

Verena Graber ist die einzige Product Managerin bei MedFlex, einem Automatisierungstool für medizinische Einrichtungen. Als sie sich für die Product Masterclass anmeldete, beschrieb sie ihren Job so:

Sie wusste, dass AI helfen kann. Das war nicht das Problem. Das Problem war Zeit. Ich weiß, dass diese Tools mir helfen werden. Ich habe nur keine Zeit, mich richtig damit zu beschäftigen. Ein Satz, den jede Product Managerin in einer Solo-Rolle sofort wiedererkennt.

Tag eins, und der Nebel lichtete sich

Die Verschiebung kam schneller, als sie erwartet hatte.

“Tag eins. Und der Nebel hat sich gelichtet. Das war wirklich, wirklich cool. Ich dachte gefühlt immer, ja gar nichts. Ich mache irgendwie nichts, wo mir AI-Tools helfen können. Und bin dann ziemlich schnell aufgeweckt worden, dass das gar nicht stimmt. Sondern dass alles, was wir schon haben, super genutzt werden kann.”

Die meisten Product Manager glauben, sie müssten erst neue Systeme von Grund auf bauen, bevor AI ihnen helfen kann. Verena hat das Gegenteil gelernt. Die Transkripte, die ihr Sales-Team sowieso schon aufnahm. Die Support-Tickets, die ihr CS-Team ohnehin loggte. Die Entwicklungstickets, die ihre Engineers täglich schlossen. Alles davon war Rohmaterial, das sie wiederverwenden konnte.

Diese Erkenntnis gab den Ton für alles Weitere vor.

Was sie gebaut hat

Zwei Systeme stechen heraus.

Eine Customer-Research-Engine, ohne mehr Interviews zu führen.

Verena hatte kaum Zeit, selbst Customer Interviews zu führen. Also hörte sie auf, es zu versuchen. Stattdessen zog sie alle Transkripte aus Sales-, CS- und Support-Gesprächen an einen Ort und baute einen Workflow, der sie automatisch kategorisiert. Nach Kundenzielgruppe. Nach Gesprächstyp. Schulung, Angebotsbesprechung, Feedback, Supportticket.

“Bei den Supporttickets will ich wissen, wo brennt’s am meisten, welche Themen werden am häufigsten genannt und welche Kundengruppen erfragen das immer wieder. Bei den Schulungen interessiert mich, zu welchen Inhalten kommen die meisten Fragen? Und bei den Neukundengesprächen: Welche Features oder Funktionen müssen wir auf die Must-Have-Liste setzen, damit die Kunden im Einkaufsprozess ihren Haken setzen können?”

Der eigentliche Knackpunkt ist Recruiting. Verena lief früher zu Sales rüber und fragte, kannst du an einen Kunden denken, der kürzlich X erwähnt hat? Manchmal fiel es niemandem ein. Heute fragt sie ihr eigenes System:

“Ich brauche Kunden, die so und so strukturiert sind, die folgendes Thema schon mal angesprochen haben. Dann schmeißt es mir da die drei raus, die das schon gesagt haben.”

Drei Namen. Menschen, die schon gesagt haben, dass sie sich für das Thema interessieren. Plötzlich war Verena viel unabhängiger von Sales und CS. Und Sales und CS waren nicht mehr dreißig Mal am Tag mit ihren Fragen blockiert.

Automatisierte Produktkommunikation, end to end.

Interne Produkt-Updates zu schreiben war früher Verenas unbeliebteste Aufgabe. Späte Abende auf dem Sofa, das verhasste Item auf der Aufgabenliste. Wenn sie fertig war, waren die Infos schon veraltet und das Team genervt.

Sie hat es durch einen Agenten ersetzt. Sobald ein Entwicklungsticket auf “fertig” gesetzt wird, generiert der Agent einen Product-News-Artikel. Eine Version für interne Teams in Confluence, eine Version für die Hilfeseiten für Kunden. Dann feuert er eine Push-Notification in den Product-News-Channel auf Teams.

Das Ergebnis: schnellere, qualitativ bessere Kommunikation. Und das Ende der “Hey, wie ist der Status von X?”-Fragen, die früher dreißig Mal am Tag auf ihrem Tisch landeten.

Was sie selbst überrascht hat

Auf die Frage, was sich in ihrem Alltag verändert hat, gab Verena erst die offensichtliche Antwort. Sie hat Zeit zurück. Aus achthundert Armen sind ungefähr vier geworden.

Dann sagte sie etwas Unerwartetes.

“Ich denke darüber nach, unsere Team-Ressourcen anders zu verteilen. Ich habe während der Masterclass einen Produktdesigner bekommen. Und ich merke jetzt schon, eigentlich brauche ich ihn in Zukunft nicht mehr als Designer, sondern ich baue ihn mehr auch zum PM aus, der dann einen Produktbereich ähnlich verantwortet, wie ich das gerade fürs ganze Produkt tue. Und um die Designs kümmern sich andere Tools.”

Das ist die echte Beförderung, die AI ermöglicht. Nicht Ersatz, sondern Umverteilung. Menschen dorthin bringen, wo sie wirklich Wert schaffen. Und die AI das übernehmen lassen, was vorher den Kalender gefressen hat.

Der gleiche Effekt zog sich durchs Unternehmen. Die Reibung zwischen Sales, CS und Product, der cross funktionale Krieg, den jeder B2B-PM kennt, begann sich aufzulösen. Nicht weil jemand ihn gelöst hätte. Sondern weil es jetzt eine gemeinsame Datenbasis gibt, auf die alle zeigen können. Weniger Diskussionen über wer hat recht. Mehr Gespräche darüber, was sagen die Daten.

Von AI-Angst zu AI-Gestaltung

Verenas Schlusssatz ist der, der hängen bleibt.

Das ist der Shift, für den Product Masterclass gebaut ist. Von wird AI mich ersetzen zu ich entscheide, was sie ersetzt. Vom Zuschauer zum Gestalter.

Verena ist heute der interne AI-Champion in ihrem Unternehmen. Das CS-Team setzt ähnliche Patterns ein. Die Rolle der Person, die AI über Teams hinweg orchestriert, wird zu einer eigenen Aufgabe. Und Verena wächst genau dort hinein.

Was sie anderen PMs sagen würde

Mehr aus dem Gespräch

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