Ihr habt verstanden, was Eure KI tun soll – aber wie baut Ihr das jetzt eigentlich? In diesem Artikel zoome ich in Stufe 2 meines Generative AI Playbooks hinein und beschreibe, welche technischen Bausteine wirklich nötig sind, um eine MVP-Anwendung schnell und sinnvoll iterieren zu können: Prompt Management, Tracing, Cost Monitoring und die richtige Hosting-Entscheidung. Und mindestens genauso wichtig: warum Ihr Euch um RAG und Fine-Tuning erstmal nicht kümmern müsst. Praktisch, ohne Buzzwords und mit konkreten Beispielen aus meiner eigenen Arbeit. Der Doppelklick auf MVP & Tech Stack.

Bevor irgendjemand Software baut, muss klar sein: Was soll die KI eigentlich tun – und wie sieht eine gute Antwort aus? In diesem Artikel zoome ich in Stufe 1 meines Generative AI Playbooks hinein und beschreibe Schritt für Schritt, wie man den ersten und wichtigsten Check durchführt: Kann KI mein Problem überhaupt lösen? Praktisch, ohne Buzzwords und mit konkreten Beispielen aus meiner eigenen Arbeit. Der Doppelklick auf das Verstehen.

Wie entwickelt man eigentlich Produkte mit Large Language Models? Nach sechs praktischen AI-Projekten teile ich mein Framework für die strukturierte Entwicklung von Generative AI Anwendungen. Von der ersten Idee bis zum skalierten Rollout – erfahrt, warum die Grundprinzipien guter Produktarbeit bestehen bleiben, sich aber die Werkzeuge fundamental ändern. Der erste Artikel einer Serie, die Euch durch den kompletten Entwicklungsprozess führt – praktisch und ohne Mystifizierung.

Wie so viele von uns bin ich vor einigen Monaten über das viral-gegangene Pre-print der 2025er "Your Brain on ChatGPT" Studie von Kosmyna et al. gestolpert. In dem Paper wird ein wahres Methodenfeuerwerk gezündet, dessen Ergebnis in groben Zügen besagt, dass Leute, die Texte mit Hilfe von ChatGPT schreiben, wahrscheinlich kognitiv weniger gefordert sind als solche, die die Texte selbst formulieren. Aber kann es uns wirklich überraschen, dass fertige Antworten uns nicht schlauer machen? Und was hat das mit gutem Coaching zu tun?

Eric Ries’ ‘The Lean Startup’ gilt als das grundlegende Werk im Produktmanagement, weil es nicht nur einzelne Methoden, sondern das große Ganze adressiert: Wie Teams mit begrenzten Ressourcen durch schnelles, experimentelles Lernen und den Build-Measure-Learn-Zyklus systematisch Innovationen vorantreiben. Diese zeitlose Methodik macht das Buch für alle, die neue Produkte entwickeln, unverzichtbar.

Impact First Product Teams sind Teams, für die das Arbeiten an “Outcomes” anstelle von “Outputs” nicht weit genug reicht. Sie nehmen stattdessen das ganze Business in den Fokus. Wie das gelingen kann und ob sich das Buch von Matt LeMay lohnt? Ihr erfahrt es im Artikel.

Mit “The Best of Lenny’s Newsletter Volume 1” hat Lenny Rachitsky einen Sammelband aus den stärksten Beiträgen aus seinem Newsletter veröffentlicht. Wichtig oder nicht? Ich erzähle es Euch!

Was ist die ‘Cold Start Theroy’ von Andrew Chen? Ich erklären das Modell in einfachen Worten und beleuchte, ob das dazugehörige Buch “The Cold Start Problem - How to Start and Scale Network Effects” Eure Zeit wert ist.

Die 5 Dysfunktionen eines Teams von Patrick Lencioni ist inzwischen über 20 Jahre alt. Sind das Buch und das darin beschriebene Modell zur Teamentwicklung immer noch relevant? Diese Frage greife ich vor dem Hintergrund von Produktmanagement auf.

Warum wird ‘The Creative Act. A Way of Being’ von Rick Rubin in immer wieder in der Productmanagement Community erwähnt? Sollte man das als Produktperson lesen? Ich erzähle es Euch!

Was ist das ‘Playing to Win’-Framework? Lohnt sich das Lesen des ganzen Buches von A.G. Lafley und Roger L. Martin aus der Perspektive des digitalen Produktmanagements? Beides bespreche ich in meinem Artikel!