Sind Rollen und Verantwortungsbereiche Vergangenheit?
Lange Zeit wurden die Grenzen zwischen den Rollen in der Produktentwicklung wenig klar definiert. Unser neuester Bericht quantifiziert diese Verschiebung und untersucht, was sie für dich und dein Team bedeutet.
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Illustrationen von Sebastian Cestaro
In Produktteams weichen klar definierte Rollen zunehmend etwas Flexiblerem. Sie haben es wahrscheinlich schon in Echtzeit erlebt: PMs, die Prototypen von Konzepten erstellen, Ingenieur*innen, die frühzeitige Designs abstecken, und mehr Content-Spezialist*innen und Marketingfachleute, die Feedback in Figma-Dateien hinterlassen. Im Allgemeinen ist dies eine gute Sache – offene Zusammenarbeit führt zu besseren Ideen. Der bestmögliche Nutzen aus diesem Wandel erfordert ein Verständnis sowohl auf Makro- als auch auf Mikroebene, um Entscheidungen darüber zu treffen, wohin der Weg als Nächstes gehen soll. Aus dieser Perspektive haben wir umfassende Forschung darüber betrieben, wie sich Rollen im gesamten Produktentwicklungszyklus verändern.
Wir haben mit den unabhängigen Forschungsunternehmen Factworks und Fusion Hill zusammengearbeitet, um 51 qualitative Interviews und eine Umfrage mit 1.199 Teilnehmer*innen durchzuführen, darunter Designer*innen, Produktmanager*innen, Entwickler*innen, Forscher*innen, Datenexpert*innen und Marketingfachleute.
Wir haben festgestellt, dass mehr Menschen als je zuvor am Design beteiligt sind. Tatsächlich geben 56 % der Nicht-Designer*innen an, dass sie sich „sehr“ oder „sehr stark“ an mindestens einer Designaufgabe beteiligen. Aber die Weichzeichnung der Rollen hört nicht beim Design auf: 64 % der Befragten identifizieren sich mit zwei oder mehr Rollen, und über ein Drittel gab an, dass ihre Verantwortlichkeiten drei oder mehr Rollen umfassen. Hier tauchen wir ein, wie sich diese Überschneidungen im Alltag auswirken und was das für die Arbeitsweise von Produktteams bedeutet.
Um mehr darüber zu erfahren, wie sich Rollen verändern, was dies für die Zukunft unserer Arbeitsweise bedeutet und was Produktersteller*innen tun können, um sich anzupassen, lesen Sie unseren vollständigen Bericht hier.
Design ist nicht nur für Designer*innen
Die Eigenverantwortung für Designarbeiten erweitert sich: Die Teilnahme von Nicht-Designer*innen an designzentrierten Aufgaben wie der Erstellung von Mockups und Markenerkundungen ist im vergangenen Jahr um 10 % gestiegen. In der Praxis sieht das so aus, dass Marketingfachleute schnelle visuelle Assets für soziale Medien erstellen oder PMs frühzeitige Ideen skizzieren, anstatt auf einen funktionierenden Prototyp von einer*einem Designer*in zu warten. Tatsächlich gaben 70 % der PMs an, dass sie Low-Fidelity-Mockups oder Wireframing erstellen, und 59 % sagten, dass sie interaktive Prototypen übernehmen.
Die breite Einführung von Designtools über verschiedene Disziplinen hinweg ist ein weiteres Zeichen für diesen Wandel: Einer von vier Befragten gibt an, kürzlich ein neues Designtool angenommen zu haben, und 42 % derjenigen, die noch keins verwenden, planen ein Abo innerhalb des Jahres zu beginnen. Auf den ersten Blick mag dies für diejenigen bedrohlich wirken, die über jahrelange Designerfahrung oder eine spezialisierte Bildung verfügen. Aber im Kern dieser Überschneidung von Designarbeit liegt der Wunsch, durch visuelle und Interaktionen zu kommunizieren; einen Problempunkt und eine potenzielle Lösung zu erklären; eine neue Produktidee zu teilen oder herauszufinden, wie man ein technisches Hindernis umgehen kann. Das Ergebnis ist eine verbesserte Zusammenarbeit und wertvolle Zeitersparnis für alle Beteiligten in der Produktentwicklung.
Einer von vier Produktentwickler*innen hat kürzlich ein neues Designtool übernommen, und 42 % derjenigen, die noch keines verwenden, planen, innerhalb eines Jahres damit zu beginnen.
Beispielsweise, wenn ein*e Produktmanager*in ein frühes Mockup der Idee erstellt, können Designer*innen schneller iterieren und sich auf eine gemeinsame Vision einigen, wodurch unnötige Hin- und Herkommunikation vermieden wird. Wenn Entwickler*innen in ein Figma-Mockup springen, bevor sie es umsetzen, können sie frühzeitig Machbarkeitsprobleme aufdecken und so Zeit in späteren Entwicklungsphasen sparen. All diese eingesparte Zeit kann dann in Forschung, Strategie, Pflege und Skalierung von Designsystemen sowie die Verfeinerung von Kunst vertieft werden.
Mit wachsender Partizipation am Design können Produktentwickler*innen diese Veränderung am besten umsetzen, indem sie sich auf effektive Zusammenarbeit konzentrieren. Dies wird durch das Aufbauen tiefer Verbindungen, die frühe Abstimmung auf eine gemeinsame Vision und das Offen-Sein für Beiträge von Teamkolleg*innen, die neue Werkzeuge lernen, erreicht.
Tool-Überladung verursacht Reibung
72 % der Befragten geben an, dass KI-Tools die treibende Kraft hinter Veränderungen in ihrer Rolle sind.
Werkzeuge und Technologie sind unter den wichtigsten Treibern für Veränderungen bei der Arbeit. KI-Tools wie Figma Make, Claude Code und GitHub Copilot erleichtern es, schnell einen Prototyp zu erstellen oder funktionsfähigen Code mit nur wenigen Aufforderungen zu erzeugen, während Tools wie Notion, Figma Buzz und Airtable die schnelle Erstellung von Marketing-Assets ermöglichen und das Projektmanagement optimieren.
Es mangelt nicht an Tools, die darauf abzielen, die Arbeit zu erleichtern, und genau hier liegt die Spannung. Mit wachsender Nutzung macht das schiere Tempo neuer Tools es für viele schwer, mitzuhalten. Einundsiebzig Prozent der Befragten geben an, dass sie jetzt mehr Tools und Software als direkte Folge von Rollenveränderungen nutzen, von Tabellenkalkulationen und Projektmanagement-Tools bis hin zu Grafikdesign- und Coding-Assistenztools. Da Teams Tools aus durchschnittlich 7,6 verschiedenen Kategorien (von insgesamt 16) jonglieren, wird die Effektivität jedes einzelnen Tools verwässert.
Unsere Umfrage hat Tools in 16 Kategorien gruppiert, darunter Tabellenkalkulationen, Slides- oder Präsentationstools, KI- und LLM-Chat-basierte Tools, Projektmanagement-Tools, KI-Coding-Assistenten, Content-Management-Tools, Entwicklerübergabe-Tools und Prototyp-Tools.
Rollenübergreifend besteht ein klarer Wunsch, Tools zu vereinfachen, aber viele merken an, dass sie oft auf Widerstand von anderen Teams stoßen, die zögern, von vertrauten Tools zu wechseln. „Ich muss ständig diese neuen Tools lernen“, sagt ein Designexperte. „Am Ende verschwende ich Zeit damit, herauszufinden, wie ich Text in das Tool eingeben kann, sodass ich keine Zeit habe, am eigentlichen Text zu arbeiten.“
Das Ergebnis ist ein zunehmend komplexer Tool-Stack, bei dem Projekte möglicherweise mit einer GTM-Datei auf einer Plattform beginnen, sich zu einem PRD auf einer anderen verschieben, für Brainstorming auf eine dritte wechseln, den Fortschritt auf einer vierten verfolgen und in einer weiteren Prototypen erstellen.
Und doch zeigen Produktentwickler*innen trotz ihrer Frustrationen großes Interesse daran, diese neuen Werkzeuge zu erlernen – nicht nur, um Projektziele zu erreichen, sondern auch, um ihre eigenen Fähigkeiten zu erweitern. Die Lösung für viele Organisationen wird darin liegen, Raum für praktische Erkundungen zu schaffen und kritisch zu bewerten, welche Tools Effizienz und Wachstum am besten unterstützen. „Es wäre großartig, die Tools zu optimieren, anstatt so viele neue zu entwickeln“, sagt ein Marketer einer Designagentur. „Es braucht keine 8.000 [Tools].“ Es sollte nur eines geben.
Die Struktur der Arbeit verändert sich
Wir haben insgesamt 19 „Makroaufgaben“ identifiziert – die größeren Aufgaben, die im gesamten Produktentwicklungsprozess stattfinden. Diese Makroaufgaben umfassen Strategieplanung, Benutzer*innenforschung, Projektmanagement, Inhaltsstrategie, visuelle und Markenexploration, Mockups und Prototypen, Codierung und Implementierung, Tests und Datenanalyse.
Produktentwickler*innen fühlen sich geschäftiger als je zuvor und das aus gutem Grund. Der Druck, weiterzugehen, steigt und die Zeitpläne werden komprimiert. Im Verlauf eines bestimmten Projekts berichten die Befragten, dass sie durchschnittlich 7,3 Aufgaben (von insgesamt 19) durchführen, von Markt- und Benutzer*innenforschung über die Erstellung von Mockups bis hin zu Tests und Contentstrategie. Darüber hinaus berichten Produktentwickler*innen von einem Anstieg der durchgeführten Aufgaben um 17,5 % im vergangenen Jahr. 55 % geben an, neue Aufgaben übernommen zu haben, die zuvor andere erledigten.
Teams bringen Ideen schneller auf den Markt, optimieren Workflows und nutzen Funktionen – wie das Umwandeln weniger Eingaben in einen funktionierenden Prototyp –, die einst unerreichbar schienen. Obwohl Produktentwickler*innen immer mehr Aufgaben über Disziplinen hinweg übernehmen, nimmt ein Teil dieser Arbeit weniger Zeit in Anspruch – nur 19 % der Befragten geben an, mehr Zeit mit Ausführungsaufgaben zu verbringen –, wodurch Platz für Arbeit geschaffen wird, die größeren Wert bietet.
Produktentwickler*innen berichten von einem Anstieg der in den letzten 12 Monaten ausgeführten Aufgaben um 17,5 %.
Die Hoffnung jeder neuen Software ist, dass sie die Arbeit beschleunigt und effizienter macht. Da KI diese Aufgabe direkt angeht, verändert sich die Zusammensetzung der Arbeit. 57 % der Produktentwickler*innen geben an, dass sie mehr Zeit mit hochwertiger Arbeit verbringen, und 68 % sagen, dass sie insgesamt produktiver oder effizienter sind. Wie ein Produktmanager bei einem Einzelhandelsunternehmen es ausdrückt: „Ich erwarte nicht, dass alles von Anfang bis Ende automatisiert wird, aber wenn es 20 verschiedene Aufgaben im Produktlebenszyklus gibt, glaube ich, dass viele dieser Aufgaben einfacher werden.“ Ich hoffe, dass Produktmanager*innen dann viel mehr Zeit mit Aufgaben verbringen können, die Wert schaffen.
Ich erwarte nicht, dass alles automatisiert wird, aber ich denke, viele Aufgaben werden einfacher werden. Dann können [wir] viel mehr Zeit für die Aufgaben aufwenden, die Wert schaffen.
Die bemerkenswerteste Erkenntnis ist, dass Produktentwickler*innen ein Gefühl von Wachstum und Vorwärtsdrang in ihrer Arbeit verspüren. Die Frage, die sie sich jetzt stellen, ist: Welche Aufgaben sind die wertvollsten, um Zeit zu investieren? Hierfür muss identifiziert werden, wo KI für Beschleunigung und Automatisierung eingesetzt werden kann und welche Teile der Produktentwicklung am meisten von tiefergehender menschlicher Expertise und Urteilsvermögen profitieren.
Handwerk und menschliches Urteilsvermögen bleiben unerlässlich
Während KI Prozesse beschleunigt, hängt die Produktion außergewöhnlicher Arbeit weiterhin von strategischem Urteilsvermögen, Liebe zum Detail und der Fähigkeit ab, KI-Ausgaben aus menschlicher Perspektive zu verfeinern. Unsere Forschung zeigt, dass Produktentwickler*innen dies bereits erkennen – 53 % der Befragten stimmen zu, dass man sogar mit KI tiefgehendes Wissen benötigt, um eine Aufgabe gut zu erledigen, während 63 % zustimmen, dass ihre Rolle eine menschliche Note erfordert.
Dies zeigt sich in verschiedenen Disziplinen: Die Expertise von Entwickler*innen ist nach wie vor erforderlich, um von KI generierten Code zu verfeinern und skalierbare Systeme zu gewährleisten, das Stilempfinden von Designer*innen ist entscheidend für die Verfeinerung von KI-generierten Assets, und von KI geschriebener Text muss noch von einem Menschen im Hinblick auf den Kontext, die Bedeutung und die Anpassung für Stimme und Ton überprüft werden. Wie ein*e UX-Autor*in in einem SaaS-Unternehmen es ausdrückt: „Das menschliche Element der Inhaltserstellung ist nach wie vor sehr wichtig. KI erkennt keine Nuancen, kulturellen Referenzen, Perspektiven oder Tiefen. Das sind nur menschliche Fähigkeiten, menschliche Empfindungen, die nicht repliziert werden können.“
63 % der Produktentwickler*innen sind der Meinung, dass ihre Rolle einen menschlichen Touch erfordert.
Während sich die KI-Fähigkeiten weiterentwickeln, werden Handwerk, Stilempfinden und Urteilsvermögen immer wichtiger für die Herstellung großartiger Produkte. Um den Moment zu nutzen, sollten Produktentwickler*innen daran arbeiten, ihr Stilempfinden ständig zu verfeinern, indem sie lernen, Mentoring von Expert*innen zu suchen und Kurse zu besuchen, um das eigene Wissen zu erweitern und die Fachkenntnisse zu vertiefen. Handwerk sollte als sich entwickelnde Fähigkeit behandelt werden; jedes Projekt ist eine Chance, Standards zu erhöhen und neue Wege zu erkunden, um Sorgfalt und Präzision in die Arbeit einzubringen.
KI erkennt keine Nuancen, kulturellen Referenzen, Perspektiven oder Tiefen. Das sind menschliche Fähigkeiten, die nicht reproduziert werden können.
Insgesamt ergab unsere Forschung eine Mischung aus Besorgnis über breitere Anwendungsbereiche und von oben nach unten gerichteten Anforderungen sowie Begeisterung über neue Tools, die neue Möglichkeiten eröffnen. Was klar ist, ist, dass Handwerk und menschliches Urteilsvermögen weiterhin essenziell für die Produktentwicklung sind. Die Transformation der Produktentwicklungsrollen ist noch im Gange, wobei neue Muster entstehen, während sich Teams an ein sich ständig veränderndes Querformat anpassen. Unser vollständiger Berichtuntersucht diese Veränderungen im Detail und erforscht, was sie für die Zukunft der Art und Weise, wie wir bauen, bedeuten.
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