Weniger Arbeit. Mehr Wert.

KI kann heute bei vielen Aufgaben mitarbeiten: recherchieren, analysieren, spezifizieren, coden und testen. Für Produktteams stellt sich damit eine konkrete Frage: Wie organisieren wir unsere Arbeit, damit aus diesen Fähigkeiten bessere Produkte entstehen?

Unsere Perspektive bei Teklens beginnt bei der Arbeit zwischen den Werkzeugen. Kundenfeedback, Produktentscheide, Jira und Code müssen zusammenpassen. Fehlt der gemeinsame Kontext, muss jemand Informationen suchen, Entscheidungen rekonstruieren und Übergaben nachführen. Genau diese Koordinationsarbeit wollen wir reduzieren.

Unser Manifest beschreibt die Prinzipien dafür: klare Ziele, menschliche Urteilskraft, gemeinsamer Kontext und kontinuierliches Lernen. Menschen bestimmen, was zählt, und verantworten die Entscheidungen. KI übernimmt geeignete Arbeit. Was das Team dabei lernt, fliesst in den nächsten Schritt ein.

Der AI Monitor ergänzt diese Perspektive um eine empirische Standortbestimmung. Er untersucht sechs Voraussetzungen für den Einsatz von KI: Führung, Menschen und Kompetenzen, technische Grundlagen, Daten, externe Rahmenbedingungen und die Fähigkeit, sich anzupassen. Die ausgewerteten Selbsteinschätzungen zeigen ein Spannungsfeld: Offenheit und Unterstützung sind vergleichsweise stark ausgeprägt. Die Fähigkeit, Strukturen und Prozesse anzupassen, bleibt dahinter zurück.

Für uns ist das ein Anlass, die Arbeitsweise genauer zu betrachten. Welche Aufgabe trägt zum gewünschten Ergebnis bei? Welche kann entfallen? Wo fehlt Wissen? Wer entscheidet und gibt frei? Erst wenn diese Fragen geklärt sind, lässt sich sinnvoll bestimmen, was vereinfacht, beschleunigt und automatisiert werden soll.

Diese Ausgabe macht die Ergebnisse zugänglich. Du kannst die sechs Dimensionen erkunden, Reifeprofile vergleichen und nachvollziehen, worauf einzelne Aussagen beruhen. Die Daten liefern Orientierung. Die Selbsteinschätzungen ersetzen keine Prüfung eurer konkreten Abläufe.

Unsere Einladung: Wähle mit eurem Team einen Arbeitsablauf, bei dem KI einen konkreten Nutzen schaffen soll. Klärt das Ziel, prüft die Voraussetzungen und haltet fest, was sich verbessert. So entsteht eine Arbeitsweise, die mit jeder Erfahrung dazulernt.