Lernen mit ChatGPT als Product Owner – Warum Personas wichtiger waren als Features

In dieser Blogserie teile ich meine Lernerfahrungen im Umgang mit ChatGPT – aus der Perspektive eines Agile Coaches und Product Owners, der KI nicht nutzt, um schneller zu liefern, sondern um besser zu denken. Die Texte entstehen dabei selbst im Dialog mit ChatGPT und sind Teil dieses Lernprozesses.

Reflexionen über Coaching, Produktdenken und KI-gestützte Entwicklung

Am zweiten Tag hätte ich eigentlich anfangen können zu bauen.
Zumindest fühlte es sich so an.

Das Ziel war geklärt.
Der Rahmen stand.
Unity wartete.

Stattdessen habe ich Personas beschrieben.

Was an diesem Tag entstanden ist

Formal betrachtet habe ich an diesem Tag keine Features definiert, sondern Muster.

• Entwickler-Personas mit klarer Haltung und typischem Verhalten
• eine bewusste Überzeichnung als Lernmittel
• die Rolle des „Crum Masters“ als ironisch gebrochene Perspektive

Keine Skill-Matrix.
Keine Backstory.
Kein „so sind Menschen eben“.

Nur wiedererkennbare Situationen aus echten Dailys – so reduziert, dass man sie nicht übersehen kann.

Die Versuchung, es „richtiger“ zu machen

Je länger ich an den Personas gearbeitet habe, desto stärker wurde ein Impuls:
Man könnte das doch realistischer machen.

Mehr Tiefe.
Mehr Nuancen.
Mehr Mensch.

ChatGPT hätte mir problemlos geholfen, daraus runde Charaktere zu machen.
Genau das habe ich nicht getan.

Die eigentliche Entscheidung

Die zentrale Entscheidung dieses Tages war didaktisch:

Dieses Lernspiel soll nicht erklären, wie Teams sind.
Es soll zeigen, was Teams tun.

Die Personas sind keine Figuren im erzählerischen Sinn.
Sie sind Musterträger für typische Dynamiken:

• Fokus und Pragmatismus
• Überforderung und Unschärfe
• Dominanz und Lösungsfixierung
• Zynismus und passiv-aggressiver Rückzug
• Formalismus und Regel-Fokus

Überzeichnet – ja.
Aber bewusst so, dass danach eine Reflexion möglich wird.

Was ich über Lernen mit ChatGPT gelernt habe

ChatGPT war an diesem Tag besonders hilfreich, weil es nicht „kreativer“ werden wollte als nötig.
Es blieb konsequent bei der Frage:

Was soll hier eigentlich gelernt werden?

Das war unbequem.
Aber produktiv.

Ich habe gemerkt: Als Product Owner entscheide ich gerade weniger über Features,
sondern über Wirkung.

Und ChatGPT unterstützt mich dabei nicht durch Magie,
sondern durch Konsequenz im Denken.

Bedeutung vor Mechanik

Am Ende des Tages war noch immer kein Spiel gebaut.
Aber ich wusste sehr genau, warum es später so laufen sollte, wie es laufen soll.

Die Mechanik kann warten.
Die Engine auch.

Wenn die Bedeutung klar ist, wird Technik fast langweilig.
Und das ist in diesem Fall ein Kompliment.

Eine Einladung an Dich

Wenn du Lernformate, Produkte oder Interventionen entwickelst:
Woran merkst du, dass etwas klar genug ist, um gebaut zu werden?

Und woran merkst du, dass du gerade versuchst, Komplexität vorzuschieben,
um dich vor dieser Klarheit zu drücken?

Am nächsten Tag habe ich mich dann tatsächlich mit Technik beschäftigt.
Und war überrascht, wie ruhig sich das angefühlt hat.

Serien-Abspann: Dieser Beitrag ist Teil einer fortlaufenden Blogserie, in der ich meine Lernerfahrungen im Umgang mit ChatGPT dokumentiere. Die Texte entstehen im Dialog mit ChatGPT und spiegeln meinen aktuellen Denkstand als Agile Coach und Product Owner wider – nicht fertige Antworten, sondern bewusst geteilte Zwischenschritte.