Timeline

60 Ereignisse, jedes mit seiner eigenen Illustration.Diese Zeitleistekann chronologisch oder rückwärts gelesen werden — ganz wie es dir lieber ist. Ein paar Tage Arbeit, schon vor dem Hintergrund erster Bewerbungsgespräche.

• Während ich es zusammenstellte, habe ich viel nachgedacht. Ich bereue keine einzige Entscheidung. Der Gedanke, mich wieder selbstständig zu machen, sitzt nun fest in meinem Kopf.
• Ich lade dich ein, diese zwei Jahre mit mir durchzugehen. Vielleicht findest du hier auch etwas Nützliches für dich. Ich habe allerdings schon gelernt: Aus fremder Erfahrung lernt man nur begrenzt, und das meiste muss man am Ende doch selbst überprüfen.
• Betrachten Sie dies als einen Einblick, wie Solo-Unternehmertum zur Entwicklung eines KI-Produkts funktioniert – mit Herausforderungen, Lösungen und Sackgassen.

Alles ist bereit für den Start von Google Ads. Bis auf eine Sache: Google glaubt nicht, dass mein Unternehmen AI Apps heißt.

• Gemäß den Regeln von Google können Sie einen Firmennamen auf zwei Arten verifizieren: durch Bereitstellung von Markendokumenten oder durch die Verwendung eines Domainnamens. Ich entschied mich für den zweiten Weg – und stieß auf unvorhergesehene Schwierigkeiten.
• Zum vierten Montag in Folge kommt derselbe Brief: „Wir sind beschäftigt, noch 3-5 Arbeitstage.“
• Sie wissen nicht im Voraus, wo es passieren wird. Aber dann passierte es. Ich warte.

Januar – Mai. 4,5 Monate. Ein großer Produkt-Pivot, Dutzende Experimente und unschätzbare Erfahrung – in den Bereichen Werbung, Video und Arbeit mit KI-Agenten. Befriedigt.

• Die letzte Lösung dieser Iteration: die gesamte Geschichte in einer Zeitleiste auf der Website zu sammeln.
• Weiter – Jobsuche, Vorstellungsgespräch, Reflexion. Was hat funktioniert, was nicht, was hätte ich anders gemacht.
• Es gibt Gedanken über die nächste Runde. Aber zuerst brauchen wir Stabilität.

Ging für Daten zu Reddit. Ich habe die Daten erhalten. Und beides ist auch verboten.

• r/jira: Umfrage zu Klarstellungen und Overhead rund um Aufgaben. 20 Stimmen, ein gutes Bild: Die Mehrheit verbringt mehr als 10 % ihrer Arbeitszeit mit allem, was mit Aufgaben zu tun hat, manche verbringen etwa die Hälfte. Maude dachte, es sei eine Werbung. Sperre für 90 Tage.
• r/umfragen: 179 Stimmen. 71 % – „Ich nutze KI aus Prinzip nicht, ich möchte keine Schlamperei.“ Eine hervorragende Momentaufnahme davon, was der durchschnittliche Redditor über KI denkt. Für immer sperren: Der Moderator hat entschieden, dass ich ein Bot bin. Der Beweis sind die Striche. Ich habe nie eine Antwort vom Support erhalten.
• Ich bin mit den Experimenten zufrieden. Schmerzen bestätigt. Kanal - nein.

Keine Werbung – Inhalt. Eine Person sucht nach einer Antwort, findet einen Artikel und das Produkt ist bereits drin.

• Überall gibt es sanfte „Produktplatzierung“ und Links zu anderen Artikeln. Nicht „kaufen“, sondern „interessant? Hier ist mehr.“
• Ein paar Stunden für einen Artikel: Bilder, Bearbeitung, Übersetzung. Der erste Ansatz deckt ein grundlegendes Themenspektrum ab:mehr als hundert SEO-Seiten.
• Ich gebe dem Experiment einen Monat Zeit und schaue mir die Ergebnisse an.

Wenn ich nicht meine volle Energie investieren kann, brauche ich Kanäle mit einem langen Schwanz. Ein Blog ist eine offensichtliche Wahl.

• Ich möchte Artikel schreiben, die wirklich nützlich und gut indiziert sind – nicht nur zur Schau.
• Wie die gesamte Website – in 13 Sprachen gleichzeitig. Aus einem Artikel werden 13. Schien eine gute Idee zu sein. Wie sich herausstellt, verbraucht das Übersetzen von Artikeln mehr Token als das Schreiben von Code.
• Dies ist eine Wette auf Zeit, nicht auf Deckung. Ein guter Artikel kann den Traffic über Jahre hinweg ankurbeln.

Die ersten Versuche, kostenlos über das Produkt zu sprechen – in Communities und Artikeln.

• Spotlight auf die Atlassian-Community– Ich werde in den Atlassian-Newsletter für Affiliate-Produkte aufgenommen.
• Beitrag auf Reddit– ein Kommentar im Produkt-Megathread, aus SEO-Gründen. Außerdem habe ich irgendwo gelesen, dass KI auf Reddit gut lernt – da wollte ich ein Zeichen hinterlassen.
• Mittlerer Artikelist der erste Test des Formats dieses Artikels. Auch aus SEO-Gründen.

Die Website wurde für mehrere Produkte konzipiert. Jetzt mache ich daraus eins – Just.

• Von Grund auf neu: Hauptbildschirm mit Demo-Start direkt von der Seite, Fallpräsentation, Preisrechner, Block von KI-Anbietern, Kontakte.
• Ich mache es sofort wie ein Erwachsener – Lokalisierung für 13 Sprachen und alles, was man für die Suche braucht: kanonische URLs, hreflang, robots.txt, Sitemap, JSON-LD.
• Das ist genau das, was vorher gefehlt hat: Jetzt können Sie Google Ads schalten, an SEO und GEO arbeiten. Irgendwann werde ich die Seite wieder in mehrere Produkte aufteilen – aber nur, wenn sie erscheinen.

Da LinkedIn nicht funktioniert, suche ich nach einem anderen Kanal. Google ist interessanter: kein Kaltmailing, sondern Treffen mit einer Person, die bereits nach einer Lösung sucht.

• Ich öffne Google Ads, beginne mit der Einrichtung und stelle eine Einschränkung fest: Die Seite auf dem Atlassian Marketplace wird nicht als meine Seite betrachtet. Die Domain ist fremd, die Kampagne funktioniert nicht.
• Der Marktplatz ist gut für organische Produkte, aber für bezahlten Traffic benötigen Sie eine eigene Domain.
• Sie brauchen also eine echte Website. Das ist der nächste Schritt.

Vollständige Demo mit dem Gründer – sechs Minuten. Interessant, aber zu viel für Werbung. Ich mache an einem Tag eine kurze 25-Sekunden-Version.

• Das letzte Video habe ich zwei oder drei Wochen lang vorbereitet. Das ist für einen Tag.
• Kurzformat für Werbung und Landingpages – gleiches Produkt, anderes Tempo.

Am Tag nach einer großen Veröffentlichung führe ich einen weiteren Schnelltest in LinkedIn Ads durch – nur um zu überprüfen, was sich geändert hat. Nichts.

• Ich habe dummerweise vergessen, das LinkedIn Audience Network zu deaktivieren – ich erhalte laut Google Analytics 120 Klicks mit null Sekunden auf der Website. Ich brauche diesen Verkehr nicht.
• Bei direkter Werbung auf LinkedIn sehen die Zahlen besser aus, sind aber immer noch traurig: Der CPM liegt bei etwa 42 $, die CTR bei etwa 0,3 %, der CPC bei 15 $.
• Selbst wenn Sie den Preis auf 5–10 US-Dollar pro Klick erhöhen, ist es für einen ersten Test immer noch teuer. Die Wirtschaft wird nicht funktionieren. Wir müssen nach anderen Kanälen suchen.

Eine gute KI fragt zuerst, dann antwortet sie. Ich wusste das – aber die Umsetzung erschien mir zu schwierig. Bei KI-Agenten für Code ist dies nicht mehr der Fall.

• Wenn Insights das Gefühl hat, dass ein Problem möglicherweise missverstanden wurde, erscheint eine Klärungsphase: fünf Fragen zu nicht offensichtlichen Aspekten, die die Umsetzung radikal verändern. Checkboxen, Radio-Buttons, Ihre eigene Option – Sie können sie immer wieder aufrufen.
• Weniger als zwei Wochen von der Idee bis zu mehreren Iterationen. Vor einem Jahr wäre das eine kleine persönliche Krise gewesen.

Ein Jahr voller Bautiefe – es ist so etwas wie eine IDE entstanden. Die Daten besagen: Leute installieren und loggen sich nicht ein. Die Entscheidung ist gefallen: Das Produkt soll schnell Vorteile bringen und nicht erst nach fünf Minuten Einrichtung.

• Die Ära der Shorts, Reels und Twitter beginnt gerade erst. Ein Produkt, dessen Öffnung lange dauert, verliert in dieser Logik schon im Vorfeld. Die Vorteile sollten unmittelbar spürbar und leicht verdaulich sein.
• Daraus ergibt sich der Plan rund um Insights: ein einfacherer erster Schritt, ein stärkeres Ergebnisformat, eine proaktivere KI.
• Dies ist nur ein Plan für den Moment. Es liegen noch zwei Monate und etwa 20 Iterationen des Prototyps vor uns, bis er zu dem wird, was er ist.

Die integrierten Analysen von Jira sind nahezu nutzlos und 2–5 organische Installationen pro Monat gaben keinen Anlass, tiefer zu graben. Aber während ich den Übergang zu Insights vorbereite, beschließe ich, das Problem zu beheben.

• PostHog verbinden. Ich mache es sofort wie ein Erwachsener: vollständige Compliance, DSGVO-Unterstützung, ohne Eingabeaufforderungen, Inhalte und API-Schlüssel zu sammeln. Die Unternehmensdaten der Benutzer sind ein unantastbares Gut, auf das ich keinen Zugriff haben sollte. Nur Kennzahlen zur Verwendung meines Produkts.
• Selbst bei einem solchen Datenverkehr wird das Muster deutlich: Die Mehrheit meldet sich nach der Installation nie mehr beim Produkt an.

Die Arbeiten in Hooh sind abgeschlossen – direkt vor uns, ohne Zeiteinteilung. Aber das ist keine Rückkehr zum alten Plan mehr.

• Sechs Monate paralleler Arbeit liegen hinter uns. Konzentrieren Sie sich schließlich ganz auf sich selbst.
• Fazit aus der Hooh-Zeit: Ein starkes Produkt kann schon verlieren, bevor man es erreicht. Der Input ist wichtiger als der Motor.
• Erkenntnisse aus einer Idee werden zu einer konkreten Richtung: Neuverpackung des Produkts mit einem klareren Input, einem stärkeren Output und einer proaktiveren KI.

Explizite Nachrichtenrollen, Kontrolle darüber, was zwischen den Schritten weitergegeben wird, und tatsächliche Kosten basierend auf dem Cache.

• Nachrichten innerhalb eines Schritts haben jetzt explizite Rollen USER, ASSISTANT und SYSTEM – der Kontext wird nicht mehr erraten.
• Das Ergebnis eines Schrittes kann als Dialog nur als Ergebnis vermittelt werden oder vollständig vom nächsten abgeschnitten werden.
• Für Anthropic und OpenAI – zwischengespeicherte Token und echter Preis direkt in der Schnittstelle. Im Grunde handelt es sich bei Just um ein vollwertiges LLM-Backend – so wie bei hooh eine eigene Person eingestellt wurde.

Seit November lebt das Plugin im Innerenhooh.comund funktioniert in einem realen Projekt. Der erste ehrliche Test basiert nicht auf Demodaten.

• Innerhalb von hooh verwende ich es als meinen verwalteten KI-Designer, obwohl es der Idee nach bei Jira-Aufgaben helfen sollte.
• Um Jira-Aufgaben zu schreiben, wende ich mich an ChatGPT – dort wurde eine Vorlage entwickelt. Meine Eingabeaufforderung sind 1-2 Blatt A4: alles, was mir zu dem Feature durch den Kopf geht, fragmentarisch und durcheinander.
• Im Wesentlichen delegiere ich das Schreiben des Aufgabentextes an einen Assistenten und übergebe ihm die meisten Details. Eine umfangreiche technische Spezifikation für ein komplexes Feature – in 1–2 Stunden. In Just können Sie das alles tun, aber es ist nicht so bequem, und wenn Sie die Wahl haben ... leider.

Das Geld ist aufgebraucht. Die Entwicklung ist jetzt zweitrangig – die Rückkehr zur Personalbeschaffung steht bevor.

• Während die Interviews laufen und das Angebot noch nicht unterzeichnet wurde, bleibt ein enges Zeitfenster.
• Ich nutze es, um ein großes Update mit Claude Code zu schließen – und erst dann zu wechseln.

Claude Code ist nicht nur schneller. Die Qualität wächst dort, wo ich es nicht erwartet habe.

• Davor – Cursor, AI-Plugins für JetBrains. Es hat funktioniert. Aber Claude Code verändert alles – sowohl die Qualität als auch die Geschwindigkeit der Entwicklung gleichzeitig.
• Klärende Fragen eines Agenten führen zu klareren und genaueren Ergebnissen als eine direkte Anfrage. Das ist unerwartet.
• Einer dieser Momente, in denen man sich wieder in die Fähigkeiten der KI verliebt. Gab es früher das erste Leerzeichen, so gibt es jetzt das zweite. Was für eine wunderbare Zeit, in der wir leben!

Google Drive ist eine starke Integration, die nicht veröffentlicht werden konnte.

• Dateien suchen und filtern, Kontext aus Docs und Sheets, Bilder aus Google Docs, Kommentarthreads – alles funktionierte lokal.
• Der Zugriff auf alle Dateien ist für Google ein zu sensibler Bereich. Die Überprüfung schlägt fehl.
• Ich setze die Funktion zurück, ohne sie freizugeben. Ein gutes Experiment mit einem schlechten Ende.

Google verlangte eine echte Website – und aiapps.me war geboren.

• Für die Google Drive-Verifizierung sind eine Domain, rechtliche Seiten und ein Eigentumsnachweis erforderlich. Ohne dies geht es nicht.
• Ich erstelle eine minimale Zielseite: Produktbeschreibung, Richtlinie, Vereinbarung. Noch geht es nicht um Branding.
• Manchmal entsteht eine Lebensmittel-Website nicht aus Ehrgeiz, sondern aus Bürokratie.

Morgens eine Idee, abends ein Produkt auf dem Marktplatz.

• DiesNur: AI Auto Labels, ein einfaches Jira-Plugin, das KI nutzt, um automatisch Etiketten zu erstellen.
• Das Repository beginnt um 12:15, um 15:49 – nur geringfügige Änderungen. Der Code und die Tests dauerten etwa zwei Stunden.
• Was die meiste Zeit in Anspruch nimmt, ist nicht der Code, sondern die Verpackung: Logo, Marktplatzseite, Einstellungen.

Mit xAI kommt eine große Welle neuer Modelle aller Anbieter.

• xAI kommt mit sechs Modellen gleichzeitig in den Stapel: Grok 4, Grok 3, Grok 3 Mini, Grok 3 Fast, Grok 3 Mini Fast und Grok 2 Image für die Bilderzeugung.
• o3-pro, Claude Opus 4, Sonnet 4, Haiku 3.5, Gemini Flash Lite Preview – alles in einem Update.
• Die Galerie wechselt zu Claude Sonnet 4 – dem besten Modell als Standard für Vorlagen.

Das Problem vom ersten Tag an lösen: Datenmigration ohne direkten Zugriff auf Datenbanken.

• Forge bietet keinen direkten Zugriff auf Kundendatenbanken. Jedes Schema-Update – Web-Trigger, Ausführungen, Problemumgehungen. Von der ersten Version.
• Forge SQL löst dieses Problem: normale Migrationen, normale Unterstützung für bestehende Konten.
• Der Umzug wirkte sich auf die gesamte Serverseite aus – es erforderte mehrere Wochen sorgfältiger Arbeit, um bestehende Benutzer nicht zu beeinträchtigen. Jeder, der schon einmal von NoSQL auf SQL umgestiegen ist, wird es verstehen.

Vier von OpenAI, vier von Google – jeweils acht neue Modelle.

• o4-mini, GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano von OpenAI. Gemini 2.5 Flash, 2.5 Pro, 2.0 Flash, 2.0 Flash Lite von Google.
• Die Modellauswahl wird durchsucht und zurückgesetzt – kein Scrollen mehr durch eine Menge veralteter Namen.
• Erster Schritt zu Bildern: Rechte zum Lesen von Jira-Anhängen und Backlog zur Generierung.

Nach LinkedIn ist klar: Das Problem ist die Aktivierung, nicht der Kanal.

• Der Wert muss angezeigt werden, bevor der Benutzer die Registerkarte schließt. Es ist schwieriger als es scheint.
• Hypothese: Das Produkt benötigt eine visuellere Demonstration auf der Seite. Ein Video wäre ideal – aber zu teuer und kompliziert. Ich schiebe es um ein Jahr hinaus.
• Der erste wirkliche Wandel hin zum Verkauf: Es reicht nicht aus zu bauen, man muss auch verkaufen können.

Ein Monat bezahlte Werbung – und ein nüchterner Blick auf das, was wirklich nicht funktioniert.

• Fünf Wellen, mehr als 40 Werbebotschaften, Zielgruppen und Formate. Ergebnis: 12 Installationen für 1300 $. Werbung durch Dialog funktioniert am besten – 30 $ pro Installation in der besten Kampagne, aber das Gesamtergebnis ist immer noch schwach.
• Die wichtigste Erkenntnis: Die Kaufentscheidung wird nicht von der Person getroffen, die es nutzen wird. Dies verwirrt sowohl das Targeting als auch die Botschaft.
• Drei Diagnosen: schwache Aktivierung, Marktplatzseite, Produktpräsentation. Dazu noch eine ehrliche Frage – vielleicht geht es auch um LinkedIn selbst und meine Promotion-Fähigkeiten. Von den 12, die kamen, war keiner süchtig.

Ein kleines Update, aber jede Änderung passt genau in das Alltagsszenario.

• Chats erhalten jetzt bei der ersten Anfrage selbst Namen – wie ChatGPT. Keine gesichtslosen Zweige auf der Liste.
• Archivierte Skripte wurden aus den Schnellmenüs entfernt – weniger Lärm, weniger zufällige Starts des Falschen.
• In der Galerie erscheint eine Vorlage für ein Interview mit einem Kunden – eine weitere für Live-Produktarbeit.

Ich teste die Modelle gemäß meinen Szenarien – und Claude 3.7 Sonnet gewinnt unerwartet in allen Ergebnissen.

• Ich füge neue Anthropic-Modelle hinzu und setze sofort Claude 3.7 Sonnet als Standard.
• Die Qualität der Antworten ist spürbar höher: prägnanter, genauer, besser auf den Kontext des Szenarios abgestimmt. Boost aus heiterem Himmel.
• OpenAI ist langsamer und teurer – aber wenn das Ergebnis so viel besser ist, ist das kein Argument mehr. Von nun an steht mein Favorit im KI-Rennen fest.

Aufgabengruppen sind auch für Szenarien verfügbar, die eine umfassendere Sicht auf das Projektaufgabenbild erfordern.

• Probleme werden im Kontext nach Sprint, Release, Tag, Status, Typ oder Beauftragtem gesammelt.
• Auf dieser Basis gibt es neue Vorlagen: Release Notes, Sprint Report, Next Step Szenario.

Der vierte Anbieter ist Google. Die Auswahl an Modellen wird immer größer.

• Gemini 2.0 Flash Exp, 1.5 Flash und 1.5 Pro sind jetzt im Produkt verfügbar.
• OpenAI, Anthropic, Mistral, Google – das Produkt ist an keinen Player gebunden.

Am Ende des Jahres unterschreibe ich endlich den VerkaufAdSpoiler. Der Deal lief seit September und betraf eine sehr einfache Frage: Wovon sollte man leben, solange Just immer noch nicht ernährt wurde?

• Das Geld für die Entwicklung ging zur Neige, ebenso die Ersparnisse. Bei einem Startup kann man keine Miete zahlen.
• AdSpoiler, mein Werbeanalysedienst, war zu diesem Zeitpunkt zu einem ehrlich gesagt giftigen Vermögenswert geworden – keine Wette auf Wachstum, sondern Ballast. Glücklicherweise ist es uns gelungen, es für normales Geld zu verkaufen.
• Ich teile den Verkauf mit meinem Partner – mein Anteil reicht aber für ca. 9 Monate der Gründung. Das ist der Plan.

Schnellstart: Vom Ordner zum Start – zwei Klicks.

• Schnellstartfenster für Ordner mit Skripten – die gewünschte Version liegt direkt vor Ihren Augen.
• Von hier: letzter Start, Einstellungen, Neustart. Alles an einem Ort.
• Kontexte werden in einem separaten Bereich angezeigt – die Benutzeroberfläche wird übersichtlicher.

Forge erlaubt nicht die gleichzeitige Arbeit mit Jira und Confluence. Ich räume es auf.

• Eine Forge-Anwendung kann nicht auf mehrere Atlassian-Produkte gleichzeitig zugreifen – eine Plattformbeschränkung, nicht meine.
• Funktioniert lokal mit erweiterten Rechten. Auf dem Markt besteht es die Überprüfung nicht und funktioniert nicht.
• Wenn der Grundsatz „keine Lösungen von Drittanbietern“ lautet, gibt es nur einen Weg: weglassen. Traurig, aber ehrlich.

Es ist Zeit, das Produkt zu bewegen – ich setze mir ein Ziel und gehe zum inneren Kreis.

• Spezifisches Ziel: 50 Installationen pro Monat.
• Im Startup-Umfeld nennt man es FFF – Friends, Family and Fools: Freunde, Familie und diejenigen, die einfach glauben. Nicht die anspruchsvollsten Anwender, aber sie sind es, die dem Produkt den ersten Anstoß geben.
• Ungefähr 20 Leute haben das Plugin installiert – aber hinter jeder Installation steckte ein individueller, sehr umständlicher Ansatz: ein paar Wochen persönlicher Gespräche, Erklärungen und Überzeugungsarbeit.
• Es war keine leere Kampagne: Einige von ihnen haben sich das Produkt tatsächlich angesehen und Feedback gegeben.

Was sollte die KI vor der ersten Frage wissen – und wie stellt man sie überhaupt?

• Die ersten Kontexte sahen so aus: Issue von Jira, Projektbeschreibung, Produktwörterbuch, Rolle, Konkurrenten, Datenquellen. Rohe Blöcke – aber bereits ausreichend, um damit zu beginnen, einen Platz im Gedächtnis der KI um sie herum aufzubauen.
• Dann werden sich diese Blöcke erheblich verändern – aber hier kommt die Idee selbst ins Spiel: KI sollte nicht jedes Mal bei Null anfangen.
• Confluence ist bereits als Kontextquelle verbunden. Dieser Weg wird später aufgrund von Plattformbeschränkungen gesperrt.

Ich beschließe, die Einstellung selbst zu testen: Eine Person mit den richtigen Fähigkeiten kann ein vollwertiges Produkt entwickeln.

• Der Alleinweg vor der Ära der KI-Agenten erforderte eine seltene Kombination: Produkt, Entwicklung, Design, Marketing. Zufällig kam dieses Set zusammen – und die KI-Agenten senkten die Schwelle nur noch weiter.
• Ich verstand: Bald würde diese Schwelle stark sinken, und ich hatte kaum einen Vorsprung. Aber es ist da – und ich habe versucht, es auszunutzen.
• Jede Aktion ist ein Produktinkrement. Die Ausgaben für die Kommunikation im Team liegen bei Null. Zum ersten Mal in meinem Leben. Das war ein äußerst ungewöhnlicher Zustand, der eine Art kindliche Freude hervorrief – und ich wollte immer mehr arbeiten.

Es gibt Entitäten, es gibt eine Schnittstelle – das Produkt wird real.

• Die Hauptentitäten sind festgelegt: Chat, Aktion, Schritt, Nachricht, Kontext.
• Alles basiert auf echten Jira-Aufgaben, nicht auf einem abstrakten Dialog.
• Best-Case-Szenarien – Anforderungen, Alternativen, Planung.

Bei der Jobsuche führte mich eine Testaufgabe unerwartet zu einer Produktidee, an die ich unbedingt glauben wollte.

• Während meiner Jobsuche habe ich mich vorbereiteteigener Vorschlag zur TransformationfürAqua, ein Softwaretestunternehmen, als Ausblick darauf, wie sich ein solches Unternehmen im Jahr 2024 entwickeln könnte.
• Die Hauptidee war einfach: nicht die Infrastruktur zu duplizieren, sondern das Produkt näher an Jira zu verlagern, wo der Workflow, die Benutzer und der Markt bereits existierten. Und natürlich KI implementieren.
• Bei der Präsentation selbst habe ich gesagt: Wenn sie es nicht machen, mache ich es selbst. Eine Woche später, am Tag der Ablehnung, klang es nicht mehr nach Angeberei und ich begann mit dem Aufbau von Just.

Januar 2024. Ich schreibe mir zwei Glaubenssätze auf und beschließe, darauf aufzubauen.

• Erstens: Persönliche KI-Assistenten werden bei den meisten alltäglichen Arbeiten irgendwann stärker sein als Menschen. Ich beschreibe dies nicht als Beobachtung, sondern als Wette.
• Zweitens bleiben die Leute am längsten bei der Vision und dem Marketing. Was wir bauen und warum – Mann. Andere vom Wert zu überzeugen, ist auch menschlich. KI wird dies noch nicht ersetzen.
• Der Übergang der frühen Mehrheit zu KI-Prozessen wird mindestens fünf Jahre dauern, bei der späten Mehrheit sogar noch länger. Die Menschen sind in ihren Gewohnheiten konservativer, als sie scheinen. Diese ganze Zeit der Transformation ist ein Zeitfenster voller Möglichkeiten für diejenigen, die direkt in dieser Zeit Werkzeuge entwickeln.

Dezember 2023 – der erste ernsthafte Test: Ich zerlege die Arbeit des PM und schaue, was die KI kann und was nicht.

• Der Ansatz ist einfach: Nehmen Sie bestimmte PM-Aufgaben – die Analyse von Wettbewerbern, das Verfassen technischer Spezifikationen – und führen Sie sie als Experiment durch KI durch. Kein Gefühl, sondern ein Test.
• Das Ergebnis war schnell klar: Das Muster ist eine Anfrage, eine Antwort. Ohne Speicher, ohne Netzwerk fiel ein erheblicher Teil der Arbeit einfach weg. Eine Wettbewerbsanalyse ohne aktuelle Daten ist keine Analyse mehr.
• Aber die Einschränkungen zeigten die Richtung. Es wurde nicht nur klar, was fehlte, sondern auch, was genau als nächstes kommen würde.

Produktvisionskursim Dezember 2023 – noch nicht zum Produkt. Darüber, dass ohne eine Vision an der Spitze der Hierarchie alles andere blind aufgebaut wird.

• Der Kurs hat die Hierarchie gut dargelegt: Vision → Strategie → Ziele → Initiativen → Veröffentlichungen → Features → Epics → Aufgaben. Wenn man es anhand von Beispielen großer Unternehmen in der Praxis sieht, wird es etwas unangenehm. Sie verstehen, wie viel blind gebaut wird – auch das, was Sie selbst bauen.
• Dies brachte einen unangenehmen Gedanken hervor: Ich habe meine eigene Position zu KI, aber sie ist nirgendwo aufgezeichnet. Intuition ist keine Vision.
• Ich habe mich hingesetzt und aufgeschrieben: wohin ich gehe, woran ich glaube, was ich aufbaue und warum. Ohne diesen Schritt wären die nächsten viel weniger zuversichtlich.

Davor habe ich Jira-Plugins überhaupt nicht als Markt betrachtet, und dann habe ich zufällig die Zahlen gesehen und mich an diese Nische erinnert.

• Nicht jeder sieht die echten Jira Marketplace-Zahlen von innen. Ich hatte das Glück, bei Railsware arbeiten zu dürfenCoupler.io, ich war nah genug an der LinieTitanApps-Plugins, um monatliche Berichte anzuzeigen.
• Die Zahlen waren unerwartet überzeugend: Ein schmales Tool in Jira kann ohne großes Publikum und ohne breite Berichterstattung stabiles Geld einbringen.
• Dann dachte ich über ein ganz anderes Produkt nach. Aber das Fazit war denkwürdig: Wenn es etwas gibt, das fast alle IT-Teams auf der Welt gemeinsam haben, dann ist es Jira. Und der Markt drumherum ist schon lange lebendig.

Nach einer Arbeitsepisode entwickelte sich KI für mich schnell von einer Neuheit zu einer Arbeitsgewohnheit.

• April 2023 – ChatGPT gibt es erst seit ein paar Monaten. Ich bearbeite eine Arbeitsseite in Confluence und bitte die KI um Hilfe bei einem Absatz. Mehr aus Neugier als aus Berechnung.
• Die Antworten waren ungenau – und dennoch nützlich genug, um es noch einmal zu versuchen. Und dann noch mehr.
• Nach drei Monaten wurde KI für mich zu einem fast täglichen Werkzeug. Ich wusste damals noch nicht, dass dies erst der Anfang war.