25.09.2025
1 Min. Lesezeit
KI-geführtes Produkt: Wie wir die Produktentwicklung bei Beam verändert haben
„Der beste Weg, die Zukunft vorherzusagen, ist, sie zu erfinden.“
— Alan Kay
Seit Jahrzehnten folgte die Produktentwicklung vorhersehbaren Mustern: Feedback sammeln, analysieren, priorisieren, planen, bauen, testen, veröffentlichen, wiederholen.
Bei der Gründung von Beam AI schufen wir eine Plattform für autonome KI-Agenten, aber unsere eigene Produktentwicklung war schmerzhaft manuell. Die Sprint-Planung dauerte Stunden. Die Synthese der Nutzerforschung war ein Engpass.
Dann wurden wir unser erster Kunde.
Das alte Spielbuch bricht auseinander
Die meisten Produktteams arbeiten immer noch, als wäre es 2015. Tabellenkalkulationsfeedback, manuelle Forschungssynthese, endlose Abstimmungsmeetings.
Agenten-KI ist kein weiteres Tool. Im Gegensatz zu reaktiver KI, die auf Eingaben wartet, verfolgen agentische Systeme Ziele autonom. Sie brechen Ziele in Schritte auf, passen sich den Bedingungen an und koordinieren über Arbeitsströme hinweg.
Für Produktteams geht es nicht darum, Aufgaben zu automatisieren. Es geht darum, die Entscheidungsfindung zu erweitern.
Wie wir alles neu aufgebaut haben
Unser Forschungsagent überwacht 24/7 Kundenkonversationen—Slack, Support-Tickets, Verkaufsgespräche. Wenn Kunden „Verbindungszuverlässigkeit“ erwähnen, liefert er unseren PMs Einblicke. Wir treffen strategische Entscheidungen mit Kontext, der früher Tage brauchte, um gesammelt zu werden.
Unser Planungsagent modelliert 2-3 Sprints im Voraus und weist auf potenzielle Konflikte hin. Wir überprüfen Empfehlungen und passen Roadmaps Wochen im Voraus an, anstatt am Tag der Veröffentlichung in Panik zu geraten.
Unsere Ausführungsagenten überwachen Commits und Geschwindigkeit, warnen uns vor Risiken mit vorgeschlagenen Lösungen. Wir genehmigen die Pläne und vermeiden Überraschungen in der Qualitätssicherung.
Die drei Umstellungen
Von reaktiv zu vorausschauend. Anstatt das Feedback von gestern zu analysieren, prognostizieren wir die Herausforderungen der Benutzer der nächsten Woche basierend auf Nutzungsmustern.
Von sequenziell zu parallel. Während ein Agent Feedback analysiert, modelliert ein anderer Lösungen. Wir überprüfen Optionen schneller, entscheiden schneller.
Von menschzentriert zu kollaborativ. Agenten liefern Einblicke und Empfehlungen. Menschen treffen die Entscheidungen. KI verarbeitet Muster, Menschen definieren Visionen.
Das Ergebnis
Vor sechs Monaten brachte ein Mitbewerber ein Feature auf den Markt, das wir in Betracht gezogen hatten. Früher hätten wir uns beeilt, eine Nachahmung zu entwickeln.
Stattdessen: Unsere Agenten führten Wettbewerbsanalysen durch, modellierten Alternativen und identifizierten Entwicklungspfade. Wir überprüften die Optionen, trafen Entscheidungen und lieferten überlegene Lösungen in der halben Zeit.
Der Weg nach vorn
Die Zukunft ist nicht Mensch gegen KI. Es ist Mensch + KI als integrierte Teams.
Beginnen Sie mit einem Engpass. Wählen Sie die Synthese von Benutzerfeedback, wenn Ihr Team Tage damit verbringt, Support-Tickets und Benutzerinterviews manuell zu kategorisieren. Wählen Sie Wettbewerbsanalyse, wenn Sie ständig im Bereich Marktinformationen hinterherhinken. Entscheiden Sie sich für Abhängigkeitsmapping, wenn die Integrationsplanung Ihre Sprint-Geschwindigkeit beeinträchtigt.
Erstellen Sie einen KI-Agenten, der überwacht, verarbeitet und Einblicke für die menschliche Überprüfung bereitstellt. Wenn es funktioniert, erweitern Sie auf angrenzende Workflows.
