Trends für POs in 2026

Key Points

• Datenkompetenz und evidenzbasierte Entscheidungsfindung werden 2026 für Product Owner zentral, um KI-Systeme effektiv zu nutzen und fundierte Produktentscheidungen zu treffen.
• KI-Integration entwickelt sich von experimentellen Einzelanwendungen hin zu einem gezielten, kontextspezifischen Technologie-Stack, der vor allem in der Produkt-Discovery und strategischen Wertschöpfung Mehrwert generieren soll.
• Der Fokus verschiebt sich von Output-Orientierung (Features liefern) hin zu Outcome- und Impact-Orientierung, wobei KI-Tools die Notwendigkeit erhöhen, Qualität und Geschäftswirkung über reine Quantität zu stellen.

Summary

Die Podcast-Folge diskutiert drei zentrale Trends für Product Owner im Jahr 2026. Als grundlegende Voraussetzung für alle weiteren Entwicklungen wird die zunehmende Bedeutung von Datenkompetenz und evidenzbasierter Entscheidungsfindung identifiziert. Es reicht nicht aus, Daten zu besitzen; Product Owner müssen die Fähigkeit entwickeln, diese korrekt zu interpretieren, auszuwerten und in valide Metriken zu übersetzen. Diese Kompetenz ist besonders entscheidend, um KI-Systeme sinnvoll einzusetzen, da deren Output stark von der Qualität der Eingabedaten abhängt. Zudem ermöglicht sie es, die Wirksamkeit der eigenen Arbeit und von Produktentscheidungen besser zu messen und zu kommunizieren.

Der zweite Trend betrifft die Evolution der KI-Nutzung. Sie bewegt sich weg von allgemeinem Experimentieren mit verschiedenen Tools hin zum Aufbau eines gezielten, auf den eigenen Produktkontext zugeschnittenen KI-Technologie-Stacks. Der Schwerpunkt liegt dabei weniger auf der Automatisierung operativer Tasks (wie dem Schreiben von User Stories), sondern vielmehr auf dem strategischen Einsatz in der Produkt-Discovery. KI soll helfen, echte Kundenbedürfnisse und -muster zu identifizieren und so bessere, wertgenerierende Produktentscheidungen zu treffen. Gleichzeitig wird betont, dass KI ein Feature und kein Produkt an sich ist, und Product Owner müssen kritisch bewerten, wo ihre Einbindung sinnvoll ist und welche Qualität die Ergebnisse haben.

Drittens wird ein Paradigmenwechsel von einer Output- zu einer Outcome-Orientierung erwartet und erhofft. Die Möglichkeit, durch KI-Tools den Output (z.B. die Anzahl generierter Features oder Prototypen) massiv zu steigern, macht es umso dringlicher, sich auf die Qualität und die tatsächliche Geschäftswirkung (Outcome/Impact) zu konzentrieren. Das Ziel ist nicht, mehr Features schneller zu liefern, sondern diejenigen zu entwickeln, die echte Kundenprobleme lösen und Geschäftserfolg generieren. Diese Fokussierung wird als notwendige Gegenbewegung zur steigenden Output-Kapazität durch KI gesehen und soll verhindern, dass eine Flut schlecht integrierter oder unnützer Features entsteht.