F&P BlogWarum Prompt Engineering zur Kernkompetenz für Produktmanager wird

Warum Prompt Engineering zur Kernkompetenz für Produktmanager wird

Autor: Thomas Kasemir

Was hat ein Produktmanager mit Prompt Engineering zu tun?

Viele verbinden das Schreiben von Prompts mit technischen Rollen. Entwicklerinnen und Entwickler nutzen Large Language Models zur Codegenerierung. Data Scientists optimieren Eingaben, um bessere Modelle zu trainieren. Doch Prompt Engineering betrifft längst nicht mehr nur technische Fachkräfte. Produktmanager stehen heute vor einer neuen Realität: Immer mehr Tools, Prozesse und Produkte basieren auf generativen KI-Systemen. Wer diese nicht versteht, verliert den Anschluss.

Prompt Engineering ist mehr als das Schreiben von Anfragen an ChatGPT. Es ist die Fähigkeit, strukturierte Informationen so zu formulieren, dass KI-Systeme nützliche, belastbare und kontrollierbare Ergebnisse liefern. Diese Fähigkeit wird zunehmend entscheidend für Produktentscheidungen, Feature-Spezifikationen, Nutzerkommunikation und Teamprozesse.

Wieso reicht technisches Verständnis allein nicht mehr aus?

Produktmanager bewegen sich traditionell an der Schnittstelle zwischen Fachbereich, Technik und Kunde. Sie müssen priorisieren, moderieren, erklären und übersetzen. Mit dem Einzug von generativer KI verändert sich diese Rolle. Es reicht nicht mehr aus, die Technologie zu verstehen oder den Einsatz zu delegieren. PMs müssen in der Lage sein, selbst mit Modellen zu interagieren, um Hypothesen zu testen, Ideen zu validieren und Prozesse zu unterstützen.

Beispiel: Wer mit einem LLM automatisch User-Feedback clustern will, muss nicht nur wissen, dass dies geht. Die Person muss auch einen Prompt schreiben können, der realistische Kategorien erzeugt, Nuancen beachtet und verlässliche Ergebnisse liefert.

Die Qualität dieser Prompts entscheidet über die Aussagekraft der Analyse. Wer diese Fähigkeit nicht beherrscht, bleibt auf vage Vorschläge angewiesen. Wer sie entwickelt, kann KI zielgerichtet und wirksam einsetzen.

Wo konkret brauchen Produktmanager diese Fähigkeit?

Die Einsatzbereiche für Prompt Engineering im Produktmanagement sind zahlreich. Ein paar konkrete Beispiele:

• User Story Drafting: PMs können auf Basis von Feature-Ideen erste User Story Entwürfe erzeugen lassen. Die Qualität hängt vom Prompt ab.
• Wettbewerbsanalyse: KI kann Markttexte, App Store Reviews oder Release Notes auswerten, wenn die Anfrage präzise genug ist.
• Hypothesenvalidierung: PMs können durch gezielte Prompts neue Perspektiven auf Annahmen gewinnen, etwa zur Nutzererwartung oder zum Problemverständnis.
• Persona-Erstellung: LLMs können strukturierte Personas auf Basis von Research-Daten generieren, wenn der Prompt korrekt formuliert ist.
• Feedback-Auswertung: Freitextantworten aus Surveys lassen sich clustern, zusammenfassen oder priorisieren. Hier entscheidet die Promptqualität über den Nutzwert.

In all diesen Fällen ist der PM nicht der Konsument eines Tools, sondern die treibende Kraft, die entscheidet, wie die KI denkt und was sie liefert.

Ist das nicht Aufgabe von AI-Teams oder Spezialisten?

In größeren Organisationen gibt es sicher Spezialisten für AI, NLP oder Machine Learning. Doch Prompt Engineering ist keine tief technische Disziplin. Sie liegt genau an der Schnittstelle, an der PMs ohnehin agieren: Klarheit schaffen, Ziele formulieren, Kontext geben.

Das bedeutet nicht, dass jeder PM ein Sprachmodell verstehen oder evaluieren muss. Aber jeder PM sollte in der Lage sein, Prompts zu formulieren, die seinem Ziel dienen. Und er sollte verstehen, warum ein Prompt scheitert, woran ein Bias liegen kann oder wie ein LLM auf unsaubere Fragen reagiert.

Wer Prompt Engineering komplett auslagert, verliert Kontrolle über das Ergebnis. Wer es beherrscht, erhöht seine Unabhängigkeit, beschleunigt Prozesse und verbessert die Qualität seiner Entscheidungen.

Welche Kompetenzen braucht es dafür konkret?

Gutes Prompt Engineering ist keine Zauberei. Es basiert auf vier grundlegenden Fähigkeiten:

1. Präzision: Die Fähigkeit, Fragen so zu stellen, dass die KI genau versteht, was gemeint ist.
2. Kontextklarheit: Die Fähigkeit, relevante Informationen bereitzustellen, ohne zu überfrachten.
3. Struktur: Die Fähigkeit, ein Format vorzugeben, in dem die Antwort erwartet wird.
4. Iterationsbereitschaft: Die Fähigkeit, Ergebnisse zu bewerten und Prompts gezielt anzupassen.

Diese Fähigkeiten überschneiden sich stark mit den Kernkompetenzen eines guten Produktmanagers. Prompt Engineering ist deshalb keine zusätzliche Last, sondern eine natürliche Erweiterung.

Was bedeutet das für die Zukunft des Produktmanagements?

Produktmanagement wird sich in den nächsten Jahren weiter verändern. KI ist nicht nur ein Feature. Sie ist ein Arbeitsmittel, ein Entscheidungstreiber und ein strategisches Element.

PMs, die Prompt Engineering ignorieren, verlieren an Relevanz. Sie sind auf die Interpretation anderer angewiesen und können die Potenziale von KI nicht aktiv nutzen. PMs, die diese Kompetenz entwickeln, gewinnen dagegen an Handlungsfreiheit, Geschwindigkeit und Qualität. Sie nutzen LLMs als Partner, nicht als Blackbox.

In einer Welt, in der Produktideen, Analysen und Entscheidungsgrundlagen zunehmend von Maschinen mitgestaltet werden, wird die Fähigkeit, mit diesen Maschinen richtig zu kommunizieren, zur Schlüsselqualifikation.

Fazit

Prompt Engineering wird zur Kernkompetenz für Produktmanager, weil es die Brücke zwischen Mensch und Maschine schlägt. Es befähigt PMs, KI nicht nur zu konsumieren, sondern aktiv einzusetzen.

In der digitalen Produktentwicklung reicht es nicht mehr aus, Probleme zu beschreiben und Anforderungen zu formulieren. Wer mit KI arbeitet, muss auch die Sprache der Systeme sprechen. Nicht auf Code-Ebene, sondern auf Kommunikationsebene.

Diese Kompetenz entscheidet darüber, ob ein Produktmanager in der KI-Ära führend bleibt oder vom Takt der Technologie überholt wird.