Erfahren Sie, wie KI unstrukturierte Notizen in klare Problemstellungen, Nutzer-Insights, priorisierte Features sowie baubereite Specs, Roadmaps und Prototypen verwandelt.
Die meisten Produktarbeiten starten nicht mit einem sauberen Brief. Sie beginnen mit „chaotischen Ideen“: einer Notion-Seite voller Halbsätze, Slack-Threads, in denen drei verschiedene Probleme vermischt werden, Meeting-Notizen mit Action-Items aber ohne Verantwortlichen, Screenshots konkurrierender Features, Sprachnotizen auf dem Heimweg und einem Backlog voller „Quick Wins“, die niemand mehr erklären kann.
Das Chaos ist nicht das Problem. Das Stocken passiert, wenn das Chaos zum Plan wird.
Wenn Ideen unstrukturiert bleiben, verbringt das Team Zeit damit, dieselben Dinge immer wieder neu zu entscheiden: was gebaut wird, für wen es ist, wie Erfolg aussieht und was nicht gemacht wird. Das führt zu langsamen Zyklen, vagen Tickets, fehlender Abstimmung und vermeidbaren Nacharbeiten.
Eine kleine Menge Struktur verändert das Arbeitstempo:
KI ist gut darin, rohe Eingaben in verwertbare Ergebnisse zu verwandeln: lange Threads zusammenzufassen, Schlüsselpunkte zu extrahieren, ähnliche Ideen zu gruppieren, Problemstellungen zu formulieren und erste User Stories vorzuschlagen.
KI kann das Produkturteil nicht ersetzen. Sie kennt weder Ihre Strategie noch Ihre Beschränkungen oder was Ihre Kunden wirklich schätzen, wenn Sie keinen Kontext geben — und Sie müssen Ergebnisse weiterhin mit echten Nutzern und Daten validieren.
Keine magischen Prompts. Sondern wiederholbare Schritte, um von verstreuten Inputs zu klaren Problemen, Optionen, Prioritäten und lieferbaren Plänen zu kommen — mit KI, die die Fleißarbeit reduziert, während Ihr Team die Entscheidungen trifft.
Die meisten Produktarbeiten scheitern nicht, weil Ideen schlecht sind — sie scheitern, weil Belege verstreut sind. Bevor Sie die KI bitten zu summieren oder zu priorisieren, brauchen Sie einen sauberen, vollständigen Input-Stream.
Ziehen Sie Rohmaterial aus Meetings, Support-Tickets, Sales-Calls, internen Docs, E-Mails und Chat-Threads. Wenn Ihr Team bereits Tools wie Zendesk, Intercom, HubSpot, Notion oder Google Docs nutzt, exportieren oder kopieren Sie relevante Ausschnitte in einen Workspace (ein einziges Dokument, eine Datenbank oder ein Inbox-Board).
Nutzen Sie die Methode, die zum Moment passt:
Auch hier hilft KI: sie kann Calls transkribieren, die Zeichensetzung säubern und Formatierungen standardisieren — ohne die Bedeutung umzuschreiben.
Wenn Sie ein Element hinzufügen, hängen Sie leichte Labels an:
Bewahren Sie Originale (wörtliche Zitate, Screenshots, Ticket-Links) neben Ihren Notizen auf. Entfernen Sie offensichtliche Duplikate, aber editieren Sie nicht zu stark. Ziel ist ein vertrauenswürdiger Workspace, auf den Ihr KI-Tool später referenzieren kann, ohne Herkunft zu verlieren.
Nachdem Sie rohe Inputs erfasst haben (Notizen, Slack-Threads, Call-Transkripte, Umfragen), ist das nächste Risiko das „unendliche Wiederlesen“. KI hilft, Volumen zu komprimieren, ohne das Wesentliche zu verlieren — und das Signal in wenige klar handhabbare Bereiche zu gruppieren.
Bitten Sie die KI, pro Quelle eine einseitige Zusammenfassung zu erstellen: Kontext, Haupt-Erkenntnisse und wörtliche Zitate, die sich lohnen zu behalten.
Ein hilfreiches Muster ist: „Fasse dies zusammen in: Ziele, Probleme, gewünschte Ergebnisse, Einschränkungen und wörtliche Zitate (max. 8). Behalte Unbekanntes.“ Dieser letzte Satz verhindert, dass die KI so tut, als wäre alles klar.
Kombinieren Sie mehrere Briefs und bitten Sie die KI, zu:
An dieser Stelle wird verstreutes Feedback zu einer Karte, nicht zu einem Stapel.
Lassen Sie die KI Themen in problemorientierte Aussagen umschreiben, getrennt von Lösungen:
Eine saubere Problemliste macht die nächsten Schritte — User Journeys, Lösungsoptionen und Priorisierung — deutlich einfacher.
Teams stocken, wenn dasselbe Wort verschiedene Dinge bedeutet („account“, „workspace“, „seat“, „project“). Bitten Sie die KI, aus Ihren Notizen ein Glossar vorzuschlagen: Begriffe, einfache Definitionen und Beispiele.
Bewahren Sie dieses Glossar im Arbeitsdokument und verlinken Sie es aus künftigen Artefakten (PRDs, Roadmaps), damit Entscheidungen konsistent bleiben.
Nachdem Sie rohe Notizen in Themen geclustert haben, ist der nächste Schritt, jedes Thema in eine Problemstellung zu überführen, auf die sich alle einigen können. KI hilft, vage, lösungsorientierte Ideen („Dashboard hinzufügen") in nutzer- und ergebnisorientierte Sprache umzuschreiben („Leute können Fortschritt nicht sehen ohne Export“).
Nutzen Sie die KI, um ein paar Optionen zu entwerfen und wählen Sie die klarste aus:
Für [wer], ist [welche Aufgabe] schwer, weil [aktuelle Reibung], was zu [Auswirkung] führt.
Beispiel: Für Team-Leads ist die wöchentliche Workload-Überwachung schwierig, weil Daten in drei Tools liegen, was zu verpassten Übergaben und Überstunden führt.
Bitten Sie die KI, Metriken vorzuschlagen, und wählen Sie dann solche, die Sie tatsächlich verfolgen können:
Problemstellungen scheitern, wenn versteckte Glaubenssätze mitschleichen. Lassen Sie die KI wahrscheinliche Annahmen (z. B. Nutzer haben konsistenten Datenzugriff), Risiken (z. B. unvollständige Integrationen) und Unbekanntes für die Discovery auflisten.
Fügen Sie abschließend eine kurze „nicht im Umfang"-Liste hinzu, damit das Team nicht abschweift (z. B. „keine komplette Neugestaltung des Admin-Bereichs“, „kein neues Billing-Modell“, „keine mobile App in dieser Phase"). Das hält das Problem präzise — und bereitet die nächsten Schritte vor.
Wenn Ihre Ideen zerstreut wirken, liegt das oft daran, dass Sie wer es betrifft, was sie erreichen wollen und wo der Schmerz passiert, vermischen. KI hilft, diese Fäden schnell zu entwirren — ohne sich einen Fantasie-Kunden auszudenken.
Starten Sie mit dem, was Sie haben: Support-Tickets, Sales-Call-Notizen, Nutzerinterviews, App-Reviews und internes Feedback. Bitten Sie die KI, 2–4 „leichte Personas“ zu skizzieren, die Muster in den Daten widerspiegeln (Ziele, Einschränkungen, Vokabular), nicht Stereotype.
Ein guter Prompt: „Basierend auf diesen 25 Notizen, fasse die Top-3 Nutzertypen zusammen. Für jede: Hauptziel, größte Einschränkung und was sie dazu bringt, nach einer Lösung zu suchen."
Personas beschreiben wer; JTBD beschreibt warum. Lassen Sie die KI JTBD-Statements vorschlagen und bearbeiten Sie diese dann so, dass sie wie echte Aussagen klingen.
Beispiel-Format:
Wenn [Situation], möchte ich [Aufgabe], damit ich [Ergebnis] erreichen kann.
Bitten Sie die KI, mehrere Versionen pro Persona zu erstellen und Unterschiede in den Ergebnissen hervorzuheben (Geschwindigkeit, Sicherheit, Kosten, Compliance, Aufwand).
Erstellen Sie eine einseitige Journey, die sich auf Verhalten statt auf Bildschirme konzentriert:
Bitten Sie die KI anschließend, Reibungspunkte (Verwirrung, Verzögerungen, Übergaben, Risiko) und Momente des Nutzens (Erleichterung, Vertrauen, Tempo, Sichtbarkeit) zu identifizieren. Das gibt Ihnen ein geerdetes Bild davon, wo Ihr Produkt wirklich helfen kann — und wo es nicht versuchen sollte.
Sobald Ihre Problemstellungen klar sind, ist der schnellste Weg, Solution-Lock-in zu vermeiden, bewusst mehrere Richtungen zu generieren, bevor Sie eine auswählen. KI ist hier nützlich, weil sie Alternativen schnell erkunden kann — Ihre Urteilskraft bleibt entscheidend.
Geben Sie der KI die Aufgabe, 3–6 deutlich unterschiedliche Lösungsansätze vorzuschlagen (nicht Varianten desselben Features). Zum Beispiel: Self-Serve-UX-Änderungen, Automation, Policy-/Prozessänderungen, Education/Onboarding, Integrationen oder ein leichtgewichtiger MVP.
Zwingen Sie den Kontrast, indem Sie fragen: „Was würden wir tun, wenn wir X nicht bauen könnten?“ oder „Gib eine Option, die neue Infrastruktur vermeidet." Das erzeugt echte Kompromisse, die Sie bewerten können.
Lassen Sie die KI Einschränkungen aufzählen, die Sie übersehen könnten:
Nutzen Sie diese als Checkliste für spätere Anforderungen — bevor Sie sich in ein Design hineinmanövrieren.
Für jede Option lassen Sie die KI eine kurze Erzählung erstellen:
Diese Mini-Geschichten sind leicht in Slack oder ein Doc zu teilen und helfen Stakeholdern, konkretes Feedback zu geben.
Bitten Sie die KI abschließend, wahrscheinliche Abhängigkeiten zu kartieren: Daten-Pipelines, Analytics-Events, Drittanbieter-Integrationen, Security-Review, Legal-Freigabe, Billing-Änderungen oder App-Store-Überlegungen. Behandeln Sie das Ergebnis als Hypothese, aber es hilft, die richtigen Gespräche zu starten, bevor Zeitpläne ins Rutschen geraten.
Sind Ihre Themen und Problemstellungen klar, geht es darum, sie in Arbeit zu übersetzen, die das Team bauen und testen kann. Ziel ist kein perfektes Dokument — sondern ein gemeinsames Verständnis davon, was „fertig" bedeutet.
Schreiben Sie jede Idee zunächst als Feature (was das Produkt tun wird) und zerlegen Sie das Feature dann in kleine, lieferbare Teile (was in einem Sprint verschickbar ist). Ein nützliches Muster ist: Feature → Fähigkeiten → dünne Slices.
Wenn Sie KI-Produktplanungstools nutzen, fügen Sie Ihre geclusterten Notizen ein und bitten um einen ersten Breakdown. Dann überarbeiten Sie ihn mit der Sprache und den Beschränkungen Ihres Teams.
Bitten Sie die KI, jedes Deliverable in ein einheitliches User-Story-Format zu übersetzen, z. B.:
Ein guter Prompt: „Schreibe 5 User Stories für dieses Feature, halte sie klein genug für 1–3 Tage und vermeide technische Implementierungsdetails."
KI ist besonders hilfreich beim Vorschlagen von Akzeptanzkriterien und Edge Cases, die Sie übersehen könnten. Bitten Sie um:
Erstellen Sie eine leichtgewichtige Checkliste, die das ganze Team akzeptiert, z. B.: Anforderungen geprüft, Analytics-Event benannt, Fehlerszenarien abgedeckt, Copy freigegeben, QA bestanden, Release Notes erstellt. Halten Sie sie kurz — wenn sie lästig ist, wird sie nicht genutzt.
Haben Sie eine saubere Menge an Problemstellungen und Lösungsoptionen, ist das Ziel, Kompromisse sichtbar zu machen — damit Entscheidungen fair und nicht politisch wirken. Eine einfache Kriterienliste hält das Gespräch geerdet.
Starten Sie mit vier Signalen, denen die meisten Teams zustimmen können:
Formulieren Sie zu jedem Kriterium einen Satz, damit z. B. „Impact = Umsatz" für Sales und Produkt dasselbe bedeutet.
Fügen Sie Ihre Ideenliste, Discovery-Notizen und Definitionen ein. Bitten Sie die KI, eine erste Tabelle zu erstellen, die Sie kommentieren können:
| Item | Impact (1–5) | Effort (1–5) | Confidence (1–5) | Risk (1–5) | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| Passwordless login | 4 | 3 | 3 | 2 | Reduziert Abbruch im Onboarding |
| Admin audit export | 3 | 2 | 2 | 4 | Compliance-Vorteil, höheres Risiko |
Behandeln Sie das als Entwurf, nicht als Antwortschlüssel. Der Gewinn ist Geschwindigkeit: Sie bearbeiten einen Ausgangspunkt, statt Struktur neu zu erfinden.
Fragen Sie: „Was bricht, wenn wir das nicht im nächsten Zyklus machen?“ Erfassen Sie die Antwort in einem Satz. Das verhindert späteres "Must-Have-Inflation".
Kombinieren Sie hohen Impact + geringen Aufwand für Quick Wins und hohen Impact + hohen Aufwand für langfristige Wetten. Bestätigen Sie dann die Reihenfolge: Quick Wins sollten die größere Richtung unterstützen, nicht davon ablenken.
Eine Roadmap ist keine Wunschliste — sie ist eine gemeinsame Vereinbarung darüber, was als Nächstes passiert, warum es wichtig ist und was Sie noch nicht tun. KI hilft, aus Ihrer priorisierten Backlog-Liste einen klaren, testbaren Plan zu machen, den man leicht erklären kann.
Starten Sie mit den bereits priorisierten Items und bitten Sie eine KI-Assistentin um 2–4 Meilensteine, die Outcomes (nicht nur Features) widerspiegeln. Zum Beispiel: „Onboarding-Abbruch reduzieren" oder „Teams ermöglichen, zusammenzuarbeiten" ist vertrauenswürdiger als „Onboarding-Revamp ausliefern."
Prüfen Sie jeden Meilenstein mit zwei Fragen:
Für jeden Meilenstein generieren Sie eine kurze Release-Definition:
Diese „Enthalten/Ausgeschlossen“-Grenze reduziert Stakeholder-Ängste schnell, weil sie stumme Scope-Creep verhindert.
Bitten Sie die KI, Ihre Roadmap in eine einseitige Erzählung zu verwandeln mit:
Lesbar halten — wenn jemand es nicht in 30 Sekunden zusammenfassen kann, ist es zu kompliziert.
Vertrauen wächst, wenn Leute wissen, wie Pläne sich ändern. Fügen Sie eine kleine „Change Policy“ hinzu: welche Ereignisse ein Roadmap-Update auslösen (neue Forschung, verfehlte Metriken, technisches Risiko, Compliance-Änderungen) und wie Entscheidungen kommuniziert werden. Wenn Sie Updates an einem vorhersehbaren Ort teilen (z. B. /roadmap), bleibt die Roadmap glaubwürdig, auch wenn sie sich entwickelt.
Prototypen sind der Moment, in dem vage Ideen ehrliches Feedback bekommen. KI wird nicht magisch „das richtige Design" liefern, aber sie kann viel Fleißarbeit entfernen, sodass Sie früher testen — besonders wenn Sie mehrere Optionen iterieren.
Bitten Sie die KI, ein Thema oder eine Problemstellung in einen Screen-by-Screen-Flow zu übersetzen. Geben Sie Nutzer-Typ, die Aufgabe und Einschränkungen (Plattform, Barrierefreiheit, rechtliche Vorgaben, Preismodell) an. Sie suchen kein Pixel-perfect Design — sondern einen kohärenten Pfad, den ein Designer oder PM schnell skizzieren kann.
Beispiel-Prompt: „Erstelle einen 6-Screen-Flow für Erstnutzer, um X mobil zu erreichen. Füge Eintrittspunkte, Hauptaktionen und Exit-States hinzu."
Microcopy wird leicht übersprungen — und ist schwer spät zu fixen. Nutzen Sie KI, um zu entwerfen:
Geben Sie Tonfall vor („ruhig und sachlich", „freundlich, aber knapp") und Wörter, die Sie vermeiden.
Die KI kann einen leichtgewichtigen Testplan erstellen, damit Sie nicht zu viel grübeln:
Bevor Sie mehr Bildschirme bauen, lassen Sie die KI eine Prototyp-Checkliste erstellen: was zuerst validiert werden muss (Wert, Verständnis, Navigation, Vertrauen), welche Signale Erfolg sind und was ein Stop- oder Pivot-Signal wäre. Das fokussiert den Prototyp und beschleunigt das Lernen.
Sobald Sie einen Flow validiert haben, ist der nächste Engpass oft, „freigegebene Screens" in eine echte, funktionierende App zu verwandeln. Hier kann eine vibe-coding-Plattform wie Koder.ai natürlich ins Workflow passen: Sie beschreiben das Feature im Chat (Problem, User Stories, Akzeptanzkriterien) und generieren schneller ein funktionierendes Web-, Backend- oder Mobile-Build als mit traditionellen Handoffs.
In der Praxis nutzen Teams sie, um:
Die Kernaussage entspricht diesem Leitfaden: Fleißarbeit und Zykluszeit reduzieren, während menschliche Entscheidungen (Scope, Trade-offs, Qualitätsmaßstäbe) beim Team bleiben.
Bis hierhin haben Sie wahrscheinlich Themen, Problemstellungen, Journeys, Optionen, Einschränkungen und einen priorisierten Plan. Der letzte Schritt ist, es anderen leicht zu machen, das zu konsumieren — ohne ein weiteres Meeting zu veranstalten.
KI ist hier nützlich, weil sie Rohnotizen in konsistente Dokumente mit klaren Abschnitten, sinnvollen Defaults und offensichtlichen „hier ausfüllen"-Platzhaltern verwandeln kann.
Bitten Sie Ihr KI-Tool, aus Ihren Inputs ein PRD zu entwerfen, das eine vertraute Struktur nutzt:
Behalten Sie Platzhalter wie „TBD Metric Owner" oder „Compliance-Review hier ergänzen", damit Reviewer wissen, was fehlt.
Lassen Sie die KI zwei FAQ-Sets aus dem PRD generieren: eines für Support/Sales („Was hat sich geändert?", „Für wen ist das?", „Wie troubleshootet man?") und eines für interne Teams („Warum jetzt?", „Was ist nicht enthalten?", „Was sollen wir nicht versprechen?").
Nutzen Sie die KI für eine einfache Checkliste: Tracking/Events, Release Notes, Docs-Updates, Ankündigungen, Training, Rollback-Plan und Post-Launch-Review.
Wenn Sie teilen, verlinken Sie Personen zu nächsten Schritten mit relativen Pfaden wie /pricing oder /blog/how-we-build-roadmaps, damit die Docs portabel bleiben.
KI kann Produktdenken beschleunigen, aber sie kann Sie auch stillschweigend vom richtigen Weg abbringen. Die besten Teams behandeln KI-Ausgaben als ersten Entwurf — nützlich, aber nie final.
Die größten Probleme entstehen meistens bei den Inputs:
Bevor Sie etwas in ein PRD oder eine Roadmap kopieren, führen Sie einen kurzen Qualitätscheck durch:
Wenn etwas „zu sauber" wirkt, fragen Sie das Modell: „Welche Zeilen in meinen Notizen rechtfertigen diese Anforderung?"
Wenn Sie nicht wissen, wie ein Tool Daten speichert, fügen Sie keine sensiblen Informationen ein: Kundennamen, Tickets, Verträge, Finanzen oder unveröffentlichte Strategien. Redigieren Sie Details oder ersetzen Sie sie durch Platzhalter (z. B. „Kunde A", „Pricing Plan X").
Wenn möglich, nutzen Sie einen genehmigten Workspace oder das gemanagte KI-Angebot Ihres Unternehmens. Wenn Datenresidenz und Ausführungsort relevant sind, bevorzugen Sie Plattformen, die Workloads lokal ausführen können, um Datenschutz- und grenzüberschreitende Anforderungen zu erfüllen — besonders, wenn Sie echten Anwendungscode generieren oder hosten.
Nutzen Sie KI, um Optionen zu generieren und Trade-offs sichtbar zu machen. Schalten Sie auf Menschen für endgültige Priorisierung, Risikoentscheidungen, ethische Fragen und Commitments — besonders alles, was Kunden, Budgets oder Zeitpläne betrifft.
Sie brauchen keinen „großen Prozess", um konsistente Ergebnisse zu erzielen. Ein leichtgewichtiger wöchentlicher Rhythmus hält Ideen im Fluss und zwingt früh zu Entscheidungen.
Capture → cluster → decide → draft → test
Beim Prompten fügen Sie hinzu:
Halten Sie das Team klein: PM verantwortet Entscheidungen und Dokumentation, Designer formt Flows und Tests, Engineer markiert Machbarkeit und Edge Cases. Fügen Sie wöchentlich 15 Minuten Input von Support/Sales hinzu, um Prioritäten an realen Kundenproblemen auszurichten.
Messen Sie weniger wiederkehrende Abstimmungsmeetings, kürzere Zeit von Idee → Entscheidung und weniger Bugs wegen „fehlender Details". Wenn Specs klarer sind, stellen Entwickler weniger Klärungsfragen — und Nutzer erleben weniger Überraschungen.
Wenn Sie mit Tools wie Koder.ai im Build-Phase experimentieren, können Sie auch Delivery-Signale verfolgen: wie schnell ein validierter Prototyp zu einer ausgelieferten App wird, wie oft Snapshots/Rollbacks beim Iterieren genutzt werden und ob Stakeholder früher funktionierende Software prüfen können.
Als praktischer Bonus: Wenn Ihr Team Learnings aus dem Workflow veröffentlicht (was funktionierte, was nicht), bieten einige Plattformen — inklusive Koder.ai — Möglichkeiten, Credits durch Content-Erstellung oder Empfehlungen zu verdienen. Das ist nicht der Zweck des Prozesses, kann aber Experimente günstiger machen, während Sie Ihr Produkt-System verfeinern.
Unstrukturierte Inputs werden zum Problem, wenn man sie als Plan behandelt. Ohne Struktur diskutieren Teams fortlaufend die gleichen Grundlagen (für wen das ist, was Erfolg bedeutet, was drin / draußen ist), was zu unklaren Tickets, Fehlabstimmung und Nacharbeit führt.
Eine kleine Portion Struktur verwandelt „einen Haufen Notizen“ in:
Beginnen Sie damit, Rohmaterial in einem einzigen Arbeitsbereich zu zentralisieren (ein Dokument, eine Datenbank oder ein Inbox-Board), ohne zu stark zu editieren.
Mindest-Checkliste zum Erfassen:
Bewahren Sie die Originale in der Nähe auf (Screenshots, Ticket-Links), damit KI-Zusammenfassungen nachvollziehbar bleiben.
Bitten Sie um eine strukturierte Zusammenfassung und zwingen Sie das Modell, Unsicherheiten zu erhalten.
Beispiel-Instruktionsmuster:
Der letzte Punkt verhindert, dass „zuversichtliche Halluzinationen“ zur angenommenen Wahrheit werden.
Kombinieren Sie mehrere Quellen-Briefs und bitten Sie die KI darum, zu:
Ein praktisches Ergebnis ist eine kurze Themen-Tabelle mit: Themenname, Beschreibung, unterstützende Belege und offene Fragen. Das wird Ihre Arbeitskarte, statt alles wieder und wieder zu lesen.
Formulieren Sie jedes Thema zuerst als problemorientierte Aussage, bevor Sie über Lösungen sprechen.
Vorlage:
Dann ergänzen Sie:
Nutzen Sie reale Inputs (Tickets, Calls, Interviews), um 2–4 leichte Personas zu entwerfen, und formulieren Sie die Motivation als Jobs To Be Done.
JTBD-Format:
Erstellen Sie abschließend eine einfache Journey (Before/During/After) und markieren Sie:
Erzeugen Sie zuerst mehrere deutlich unterschiedliche Ansätze, um Solution-Lock-in zu vermeiden.
Bitten Sie die KI um 3–6 Optionen über verschiedene Hebel hinweg, z. B.:
Erzwingen Sie Trade-offs mit Aufforderungen wie: „Was würden wir tun, wenn wir X nicht bauen könnten?“ oder „Gib eine Option, die neue Infrastruktur vermeidet.“
Beginnen Sie mit Feature → Fähigkeiten → dünne Slices, damit Arbeit inkrementell ausgeliefert werden kann.
Lassen Sie die KI dann folgendes entwerfen:
Halten Sie Stories ergebnisorientiert und vermeiden Sie Implementation-Details, es sei denn, das Team braucht sie für die Machbarkeitsprüfung.
Definieren Sie Bewertungs-Kriterien, die alle verstehen (z. B. Impact, Effort, Confidence, Risk) und formulieren Sie jede als einen Satz.
Nutzen Sie KI, um aus Ihrem Backlog und Ihren Discovery-Notizen einen ersten Bewertungs-Tableau-Entwurf zu erstellen, behandeln Sie ihn aber als Ausgangspunkt. Dann:
Nutzen Sie KI für erste Entwürfe, aber führen Sie eine kurze Qualitäts- und Datenschutz-Gate, bevor Sie etwas teilen oder festlegen.
Qualitäts-Checks:
Datenschutz-Grundlagen:
