Die Ergebnisse der „Agile zum Product Operating Model“ Umfrage 🇩🇪

Дата публикации: 13-08-2026 05:03:49

In Kürze: Die Ergebnisse der Umfrage zum Übergang von Agile zum Product Operating ModelZwischen dem 2. und dem 10. August 2026 haben 48 Praktiker an meiner Umfrage zum Übergang von Agile zum Product Operating Model teilgenommen. Die Umfrage soll klären, was sich dadurch tatsächlich verändert.Lassen Sie mich die Antworten zusammenfassen: Die berichteten Transformationen verändern die Entscheidungsfindung weniger stark, als es das Framework von Cagan nahelegt. Wo die Befragten Verbesserungen berichten, zeigen sich diese in der Lieferung von Produktinkrementen und in der Zusammenarbeit, weniger jedoch bei den Geschäftsergebnissen. Der menschliche Teil des Übergangs ist leider der am wenigsten ermutigende Teil der Antworten.Bitte nehmen Sie alle folgenden Informationen mit Vorsicht auf, da die Stichprobe klein ist. 



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These: Bei der Transformation zu Product Operating Models (POM) ändern sich in der Regel vor allem der Begriffsbestand und die Organisationsstruktur, während das Entscheidungssystem, also die Frage, wer entscheidet, was entwickelt wird, auf welcher Grundlage und in welchem Tempo, weitgehend unberührt bleibt. Künstliche Intelligenz beeinflusst Produktentscheidungen unabhängig von POM-Transformationen.🗞 Shall I notify you about articles like this one? Awesome! You can sign up here for the ‘Food for Agile Thought’ newsletter and join 35,000-plus subscribers.Wer geantwortet hat und warum ich absolute Zahlen statt Prozentwerte berichteVon den 48 Befragten der Umfrage von Agile zum Product Operating Model arbeiten 26 in Organisationen, die ein solches Modell eingeführt haben oder sich darauf zubewegen. Ich nenne sie im Folgenden die „Umsteiger“. Die anderen 22 arbeiten in Organisationen, die sich nicht bewegen. Diese Organisationen diskutieren das Thema noch, haben sich dagegen entschieden oder haben es nie erwogen.Sie bekommen also absolute Zahlen, und jeder Datenbefund zeigt daher nur eine Richtung an und ist nicht definitiv. Weitere Einschränkungen sind:24 der 48 Befragten sind Scrum Master oder Agile Coaches, also genau die Rollen, die unter diesem Übergang am stärksten unter Druck stehen.38 von 48 arbeiten in Organisationen mit mehr als 250 Menschen; die Stichprobe enthält 2 Befragte aus Startups und 2 aus Scale-ups.Offensichtlich haben jene Menschen an der Umfrage teilgenommen, denen die agile Praxis noch genug bedeutet, um einen Newsletter darüber zu lesen. Wer „Agile“ ganz verlassen hat, fehlt strukturell. Da ich die Befragten außerdem nicht nach ihrem Arbeitgeber gefragt habe, berichten die 48 Teilnehmer über ihre jeweiligen, nicht verifizierten Organisationen und nicht über 48 verschiedene Organisationen.Zusammengenommen ist dies ein Bericht aus dem Inneren großer Organisationen, also von dort, wo das Product Operating Model seine kühnsten Versprechen macht.Eine grundlegende Veränderung in 26 AntwortenAuf die Frage, welche Aussage ihre bisherige Erfahrung am besten beschreiben würde, antworteten die 26 Umsteiger wie folgt:9 sagen, es handele sich überwiegend um Umetikettierung, also um dieselbe Arbeitsweise mit neuem Vokabular.9 sagen, in einigen Bereichen habe sich wirklich etwas verändert, in anderen sei es Umetikettierung.7 sagen, es sei zu früh für ein Urteil.Genau ein Teilnehmer berichtet von einer grundlegenden Veränderung darin, wie die Organisation entscheidet, was gebaut wird. Das ist die interessanteste Erkenntnis aus den Antworten: Das Vokabular zu ändern, die Organisationsstruktur zu ändern und zu ändern, wie Entscheidungen tatsächlich zustande kommen, sind drei verschiedene Dinge.Bessere Lieferung, unklare Geschäftsergebnisse, schlechtere StimmungDie Agile zum Product Operating Model Umfrage bat die Umsteiger, sechs Ergebnisdimensionen mit ihrer früheren Arbeitsweise zu vergleichen. Ich fasse „etwas“ und „deutlich“ in jeder Richtung zusammen:Liefergeschwindigkeit: besser (9), keine Veränderung (10), schlechter (1), zu früh oder nicht einschätzbar (6)Wert für die Kunden: besser (8), keine Veränderung (8), schlechter (2), zu früh oder nicht einschätzbar (8)Geschäftsergebnisse: besser (3), keine Veränderung (8), schlechter (4), zu früh oder nicht einschätzbar (11)Motivation und Stimmung im Team: besser (7), keine Veränderung (4), schlechter (9), zu früh oder nicht einschätzbar (6)Zufriedenheit der Entwickler: besser (4), keine Veränderung (8), schlechter (7), zu früh oder nicht einschätzbar (7)Zusammenarbeit mit Stakeholdern: besser (9), keine Veränderung (6), schlechter (4), zu früh oder nicht einschätzbar (7)Die Liste besagt nicht, dass die Übergänge scheitern:Die Liefergeschwindigkeit tendiert ins Positive: 9 Nennungen für besser gegen eine für schlechter.Der Wert für die Kunden tendiert ins Positive: 8 gegen 2.Die Zusammenarbeit mit Stakeholdern tendiert ins Positive: 9 gegen 4.Die Geschäftsergebnisse bleiben unklar: 11 von 26 können dazu nichts sagen, der Rest verteilt sich.Nur die menschlichen Dimensionen tendieren durchgehend ins Negative: In 9 Organisationen hat sich die Stimmung verschlechtert, in 7 verbessert. Bei der Zufriedenheit der Entwickler sieht es ähnlich aus, nämlich schlechter in 7 Organisationen und besser in 4.Es gibt zwei Möglichkeiten, diese Information zu deuten, und die Umfrage hilft nicht bei der Entscheidung:(1) Die Verbesserungen konzentrieren sich auf das, was Konzerne ohnehin zu optimieren wissen: Fluss, Koordination und Lieferung. Bei dem, was das Modell am grundlegendsten zu verändern verspricht, bleiben die Transformationen möglicherweise zurück.(2) Operative Effekte gehen kommerziellen Effekten voraus, weil Geschäftsergebnisse längere Feedback-Zyklen haben, und 11 von 26 Befragten können dazu ausdrücklich noch nichts sagen.Bedenken Sie, dass sich Fluss, Koordination und Lieferung leichter messen und zuordnen lassen als kommerzielle Effekte, die deutlich unschärfer sind. Die interessante Frage lautet daher, wie sich das über die Zeit verändert, und nicht, wie es zu einem einzelnen Zeitpunkt aussieht.Die Bandbreite der individuellen Erfahrungen hinter diesen Summen ist groß. Ein Teilnehmer aus einem großen Finanzdienstleister, dessen Organisation seit 12 Monaten umstellt, beschrieb den schwierigsten Teil so: „das politische Spiel zu überleben, das der POM-Übergang bisher war“. Er meldet auf fünf der sechs Dimensionen schlechtere Werte. Die beiden anderen Befragten mit 12 oder mehr Monaten berichten das Gegenteil: besserer Wertschöpfung für die Kunden, bessere Stimmung und bessere Zusammenarbeit. Die drei Berichte zu Transformationen mit mehr als 12 Monaten Laufzeit sind sich nicht einig, ob die praktische Mechanik des Übergangs, die Kultur, die betroffenen Produkte und Dienstleistungen oder die Organisation selbst den Unterschied machen. (Das ist der Fluch einer kleinen Stichprobe.)Von Agile zum Product Operating Model: Die Lücke beim Empowerment und was Unsicherheit entscheidetCagans eigener Test unterscheidet bevollmächtigte Produktteams (Empowered Product Teams) von Feature-Teams: In einem Produktteam bekommt das Team ein Problem zu lösen und verantwortet die Lösung. In einem Feature-Team „liegen Wert und geschäftliche Tragfähigkeit in der Verantwortung des Stakeholders oder der Führungskraft, die das Feature angefordert hat“. Die Umfrage fragte die Umsteiger, welches Muster heute gilt, mitten in ihrer Transformation:9 von 26 berichten von Bevollmächtigung: Die Produktführung setzt Ziele und benennt die zu lösenden Probleme, die Teams entscheiden, was gebaut wird.8 von 26 berichten, dass die Führung entscheidet, welche Features gebaut werden, und die Teams diese umsetzen.4 von 26 berichten, dass Anfragen von Stakeholdern das Produktbacklog reaktiv füllen.4 von 26 sagen, das sei derzeit tatsächlich unklar oder umstritten.Eine einzige Antwort berichtet von Teams, die ihre Richtung selbst setzen.Selbst unter den Befragten, deren Organisationen aktiv ein Product-Operating-Modell einführen, dessen gesamte Prämisse bevollmächtigte Produktteams sind, überwiegt also das Muster aus Feature-Liste und reaktivem Backlog (12) gegenüber der „wahren“ Bevollmächtigung (9).Eine verwandte Frage lautete, was den Ausschlag gäbe, wenn die Organisation unsicher ist, ob sich etwas zu bauen lohnt:6 nannten Debatte und Priorisierung, bevor überhaupt etwas gebaut wird.5 sagten, wer die meiste Autorität hat, entscheidet.5 sagten, die Dinge werden einfach gebaut und ausgeliefert, und eine ausdrückliche Entscheidung folgt selten.4 nannten Evidenz aus Untersuchungen.5 sagten, das variiere zu stark für eine klare Antwort.Insgesamt fallen nur fünf Befragte in die Kategorien, die ich vorab als nachweisgeleitet festgelegt hatte: Evidenz aus Untersuchungen, Wegwerf-Prototypen oder ausliefern und messen.Unter allen Antworten gibt es einen einzigen Fall, in welchem der Teilnehmer berichtet, dass ein KI-gestützter Wegwerf-Prototyp die Unsicherheit vor dem Bauen reduziert. Er baut, um zu lernen, entscheidet dann und wirft den Prototyp weg. Derselbe Teilnehmer, seit 12 Monaten in der Einführung, berichtet außerdem auf allen sechs oben genannten Ergebnisdimensionen bessere Werte.Ein einzelner Fall ist selbstverständlich kein Beleg für einen Zusammenhang. Er ist eine Frage, die eine größere Stichprobe beantworten müsste, und keine Behauptung, die ich hier aufstellen darf. In ‚Schreiben Sie so wenig Code wie möglich‘ war schon immer der Punkt habe ich argumentiert, dass billiger KI-Code die Kostenhürde beseitigt, die früher eine Entscheidung darüber erzwungen hat, ob etwas überhaupt gebaut werden soll, und dass „jede Stunde, die in den Bau des Falschen fließt, zu Verschwendung wird, die sich nun in großem Maßstab produzieren lässt, sobald das Erzeugen plausiblen Codes billig wird“. Diese Umfrage zeigt, dass das Muster „Prototyp zur Entscheidung“ in dieser Stichprobe bisher kaum existiert.Die Umfrage zeigt: Die beiden Übergänge – POM und KI – verlaufen getrenntWer der Version glaubt, die auf den Konferenzbühnen erzählt wird, hält KI für die Kraft, die Organisationen zwingt, ihr Operating Model um sie herum neu zu bauen. Die 26 Umsteiger berichten etwas anderes. Nur ein Teilnehmer sagt, KI sei ein zentraler Grund für die Veränderung; 6 von 26 nennen sie einen Faktor unter mehreren; 16 sagen, die KI-Einführung laufe parallel zur Veränderung des Operating Models, aber getrennt davon, und 3 berichten von einer geringen oder gar keiner Rolle.Betrachten wir nun die andere Seite: Unter den 22 Befragten in Organisationen ohne Umstieg berichten 15, dass KI ohnehin verändert, wie Produktentscheidungen getroffen werden: 6 spürbar, 9 in Teilbereichen, ohne jede formale Veränderung des Modells.Trotz der kleinen Stichprobe stützen die Daten eine eng gefasste Aussage: Für die meisten Umsteiger in dieser Stichprobe sind KI und die Transformation des Operating Models getrennte Initiativen, während KI bei den meisten Befragten in Organisationen ohne Umstieg die Produktentscheidungen verändert, ohne dass sich am Modell an sich etwas ändert. Eine formale Veränderung des Product Operating Models ist weder eine Voraussetzung für KI-getriebene Veränderungen in der Produktentscheidung noch bisher um diese herum organisiert. Die Umfrage hat nicht gemessen, wie KI in diese Organisationen gelangt oder wer sie autorisiert. Die Trennung zwischen beiden Transformationen ist bereits der Befund.Meine Hypothesen vor der UmfrageHier sind meine Einschätzungen zu den vier Hypothesen H1 bis H4, die zur Entstehung dieser Umfrage geführt haben:H1: Von Beratern getriebene Transformationen erzeugen mehr Umetikettierung als von der Führung getriebene. Relativ konsistent, aber ohne Urteil: 3 der 4 Befragten, deren Übergang von Beratern oder einem Transformationsbüro getrieben wird, berichten von „überwiegend Umetikettierung“, gegenüber 4 von 16 in produkt- oder vorstandsgetriebenen Transformationen. Das sind allerdings nur vier Teilnehmer.H2: Die Lücke beim Empowerment: Die Modelle „Feature-Liste“ und „reaktives Backlog“ (12) überwiegen gegenüber der Bevollmächtigung (9). Das gilt für diese Stichprobe, ist darüber hinaus aber nicht belegt.H3: Wo KI den Übergang treibt, ist Urteilsvermögen in Produktfragen die knappste Fähigkeit. Auf meiner Seite falsch: Unter den 7 Befragten, deren Organisationen KI als zentralen Grund oder als einen Faktor des Übergangs behandeln, lautet die häufigste Antwort auf die Knappheitsfrage „Die Lieferkapazität ist weiterhin der Engpass“ (3), vor dem Urteilsvermögen in Produktfragen (2). Über alle 26 Umsteiger hinweg teilt sich die Knappheitsfrage in drei Richtungen: „Abstimmung mit Stakeholdern und Entscheidungsgeschwindigkeit“ (7), Lieferkapazität (6) und Urteilsvermögen in Produktfragen (6).Eine Unterscheidung verhindert, dass die Ablehnung von H3 die Frage schließt. Die Umfrage misst wahrgenommene Beschränkungen, und Wahrnehmung bildet die Realität selten genau ab. Möglicherweise hat KI die Ökonomie der Umsetzung schneller verändert, als die Organisationen ihr Bild davon aktualisiert haben, wo der Engpass im Arbeitsfluss liegt. Ob die Lieferkapazität objektiv weiterhin die Beschränkung darstellt, ist eine andere Frage, und diese Umfrage kann sie nicht beantworten. Sie kann Folgendes sagen: Praktiker erleben heute Entscheidungsgeschwindigkeit, Lieferung und Urteilsvermögen als ungefähr gleichrangig konkurrierende Beschränkungen, und die Ära der Urteilsknappheit, die ich erwartet hatte, ist nicht die Welt, in der sie nach eigenem Bericht leben.H4: Organisationen, die ohne ausdrückliche Entscheidungen bauen, berichten von schlechterem Wert für die Kunden als evidenzgeleitete Organisationen. In dieser Form verworfen: 1 von 5 Befragten, die ohne Entscheidung bauen, berichtet von besserem Wert für die Kunden, gegenüber 2 von 5 evidenzgeleiteten Befragten. Auch hier ist die Zahl der Antworten zu klein.Die Struktur ändern, ohne das Entscheidungssystem zu ändernDrei der obigen Befunde gehören nebeneinander. Nur 1 von 26 Umsteigern berichtet von einer grundlegenden Veränderung darin, wie Umsetzungsentscheidungen getroffen werden. Nur 9 von 26 berichten, dass heute das bevollmächtigte Produktteam entscheidet. Nur 5 von 26 fallen in die evidenzgeleiteten Kategorien, wenn es darum geht, Unsicherheit vor dem Bauen aufzulösen.Zusammen ergeben sie eine präzisere Diagnose als „die Transformation ist reines Theater“. Transformationen verändern drei verschiedene Ebenen, und diese Ebenen bewegen sich unterschiedlich schnell:Zuerst ändert sich das Vokabular: Product Operating Model, bevollmächtigte Teams, Outcomes statt Outputs – Sie kennen das.Als Zweites ändert sich die Struktur, und das verändert tatsächlich oft Rollen, Berichtslinien, Teamzuschnitte oder Artefakte.Das Entscheidungssystem ändert sich zuletzt, sofern überhaupt: Wer entscheidet, aufgrund welcher Evidenz, unter welcher Unsicherheit, mit welcher Autorität, in welcher Geschwindigkeit.Diese Umfrage liest sich wie eine Momentaufnahme von Organisationen, die die erste Ebene umbenennen, die zweite umbauen und die dritte weitgehend unangetastet lassen.Deshalb verdient die Zahl 1 von 26 das Gewicht, das ich ihr weiter oben gegeben habe. Eines der bestimmenden Versprechen des Product Operating Models ist eine andere Art zu entscheiden, was gebaut wird. Wenn nur einer der 26 Befragten eine grundlegende Veränderung dieses Mechanismus erlebt, lautet die Frage nicht mehr, ob die Transformation schnell genug vorankommt. Sie lautet, was da eigentlich transformiert wird.Dieses Denkmodell bietet eine mögliche Erklärung für die Ergebnisliste: Strukturelle Veränderung könnte Koordination und Fluss verbessern, bevor sie die Qualität von Produktentscheidungen verändert. Ob das das Muster hier erklärt, lässt sich aus 26 Antworten nicht feststellen. Eine Langzeitstudie mit Organisationen und den beteiligten Praktikern müsste prüfen, ob die Veränderung des Entscheidungssystems die späteren Geschäftsergebnisse vorhersagt. (Betrachten Sie das als eine Hypothese, die diese Umfrage erzeugt hat, und nicht als ein Ergebnis, das sie geliefert hat.)Warum Product Washing einfacher ist als EmpowermentDie Umfrage kann nicht sagen, warum sich das Entscheidungssystem der Veränderung widersetzt. Was folgt, ist meine Hypothese, begründet aus zwei Jahrzehnten Beobachtung von Transformationen, und kein Ergebnis der Umfrage.Die verlockende Erklärung lautet, dass diese Organisationen das Product Operating Model schlecht umsetzen und dass eine saubere Umsetzung liefern würde. Ich habe zwei Jahrzehnte damit verbracht, die Agile-Community genau diese Verteidigung führen zu sehen. Jede gescheiterte Einführung war „kein echtes Scrum“. Das Argument ist nicht falsifizierbar, und es hat eine ganze Branche gelehrt, den Praktikern die Schuld zu geben, statt die Anreize auf Organisationsebene zu untersuchen. Diese Verteidigung werde ich für das Product Operating Model nicht führen.Im November 2024 habe ich Product Washing beschrieben: die hohle Übernahme von Produktpraktiken, die „Unternehmen in denselben alten Dynamiken feststecken lässt, nur mit neuem Vokabular“, also Transformation durch neue Visitenkarten. Meine Hypothese zum Mechanismus: Product Washing entsteht nicht durch fehlerhafte Umsetzung. Es ist das, was Konzernanreize hervorbringen, sobald mächtige Menschen ihre eigene Macht umverteilen sollen. Das Modell verlangt von Stakeholdern mit Budgethoheit, die Auswahl der Probleme an die Produktführung und die Auswahl der Lösungen an die Teams abzugeben. Budgethoheit ist Macht, und in vielen großen Organisationen ist „Produktführung“ zu einem neuen Titel für dieselben Stakeholder geworden, die das Geld kontrollieren. Zugleich stehen die mittleren Ebenen vor asymmetrischen Karriereanreizen: Ein sichtbarer Fehlschlag schadet einer Karriere weit mehr, als ein geteilter Erfolg ihr nützt. Unter diesen Anreizen ist es rationaler Selbstschutz, Entscheidungen durch Gremien und Freigabeschleifen zu leiten, und das verschwindet nicht, weil das Organigramm im Rahmen einer Transformation neu gezeichnet wurde.Zwei Einschränkungen begrenzen diese Hypothese:Erstens ist ein Teil dieser Prüfung bzw. Freigaben in regulierten Branchen sehr wohl angebracht. Wenn eine namentlich benannte Person gegenüber einer Aufsichtsbehörde einstehen muss, ist eine Freigabekette gelebte Verantwortung, und die Befragten aus Bankwesen und öffentlichem Sektor leben mit Beschränkungen, die kein Product Operating Model aufhebt. Die Fähigkeit, die sich lohnt, besteht darin, notwendige Governance von Verantwortungstheater zu unterscheiden. Die meisten Organisationen betreiben beides und benennen keines von beidem.Zweitens ist diese Umfrage eine Querschnittserhebung und keine Zeitreihe, und zwei konkurrierende Erklärungen passen auf dieselben Daten:Die Übergangshypothese: Die Entscheidungshoheit verändert sich langsamer als alle anderen Ebenen, und diese Organisationen sind schlicht noch nicht so weit.Die Attraktor-Hypothese: Konzernanreize lenken POM-Transformationen auf den Pfad der Feature-Fabriken und halten sie dort fest.Mein Anreiz-Argument sagt den Attraktor voraus. Mit nur 3 Befragten, die eine POM-Transformation 12 oder mehr Monaten durchgeführt haben, kann diese Umfrage nicht zwischen beiden unterscheiden. Das ist eine prüfbare Frage für eine künftige Umfrage.Von Agile zum Product Operating Model: Die Zwickmühle der Nicht-UmsteigerDie 22 Befragten in Organisationen ohne Umstieg verdienen mehr Aufmerksamkeit, als die Transformationsliteratur ihnen üblicherweise zugesteht. Ihre häufigsten Gründe, es beim Bestehenden zu belassen, sind:Die Führung sieht keinen Bedarf oder hat andere Prioritäten (15),Es fehlt die Reife im Produktmanagement, auf der sich aufbauen ließe (13), undDie Kosten und die Erschöpfung durch die nächste Transformation schrecken ab (10).Nur 6 geben an, ihre aktuelle Arbeitsweise funktioniere gut genug.Die vorherrschende Position der Nicht-Umsteiger ist keine überzeugte Zustimmung zum Status quo. Und in den Gründen steckt eine echte Zwickmühle. Organisationen brauchen das Product Operating Model angeblich, weil ihre Produktfähigkeiten schwach sind, während 13 von 22 Befragten sagen, genau diese schwachen Produktfähigkeiten seien der Grund, warum ihre Organisation es nicht einführen kann. Eine Transformation, die genau die Reife voraussetzt, die sie zu schaffen verspricht, lässt sich Menschen schwer verkaufen, die bereits mehrere Transformationen mit demselben Angebot überstanden haben.Fazit: Drei Fragen für Ihren MontagmorgenMit drei Fragen ordnen Sie Ihre eigene Organisation ein:Erstens: Wer hat über das Letzte entschieden, das Ihr Team gebaut hat, und würde Ihr CPO dieselbe Person nennen? Wenn die Antworten auseinandergehen, haben Sie die Lücke zwischen dem Modell auf den Folien und dem Modell im Betrieb gefunden.Zweitens: Was hat die letzte wirklich umstrittene Bauentscheidung Ihrer Organisation entschieden, Evidenz, Debatte oder Rang? „Wer die meiste Autorität hat, entscheidet“ bekam in dieser Umfrage 5 von 26 Stimmen. Seien Sie ehrlich zu sich selbst, ob Ihre Organisation die sechste Stimme hinzufügen würde.Drittens: Was müsste zutreffen, damit stattdessen ein Wegwerf-Prototyp die nächste umstrittene Entscheidung auflöst? Das ist eine politische Frage und keine technische: Wer müsste Evidenz als Entscheidungskriterium akzeptieren, und was würde ihn das kosten?48 Antworten später lautet die bessere Frage nicht mehr, welches Product Operating Model Organisationen einführen. Sie lautet, wie diese entscheiden, wenn die Kosten eines Prototyps eingebrochen sind, die Kosten einer Entscheidung aber nicht: Wer entscheidet auf welcher Evidenz, und wie schnell kann die Organisation auf das reagieren, was sie lernt? Dorthin führt meine Arbeit als Nächstes.Schlüsselfragen, die dieser Artikel zum Übergang von Agile zum Product Operating Model beantwortetWas ändert sich tatsächlich, wenn eine Organisation von Agile zum Product Operating Model übergeht?Einer Umfrage unter 48 Praktikern aus dem Jahr 2026 zufolge ändern sich vor allem das Vokabular und die Organisationsstruktur. Transformationen verändern drei Ebenen in unterschiedlichem Tempo: zuerst das Vokabular, dann die Organisationsstruktur und zuletzt, wenn überhaupt, das Entscheidungssystem, also die Frage, wer entscheidet, was gebaut wird, und auf Basis welcher Evidenz. Nur einer der 26 Befragten in Organisationen im Übergang berichtete von einer grundlegenden Veränderung darin, wie die eigene Organisation entscheidet, was gebaut wird.Verbessert das Product Operating Model die Geschäftsergebnisse?Die Evidenz ist nicht eindeutig. In einer kleinen, selbstselektierten Praktiker-Umfrage aus dem Jahr 2026 konnten 11 von 26 Befragten in Organisationen in einer POM-Transformation die Geschäftsergebnisse noch nicht beurteilen. Der Rest teilte sich in 3 „besser“ gegenüber 4 „schlechter“. Liefergeschwindigkeit (9 besser, 1 schlechter) und Stakeholder-Zusammenarbeit (9 besser, 4 schlechter) tendieren ins Positive, die Teammotivation (9 schlechter, 7 besser) hingegen ins Negative. Operative Verbesserungen zeigen sich damit vor einem nachweisbaren wirtschaftlichen Ertrag.Treibt KI den Übergang zum Product Operating Model voran?Nein, zumindest nicht in dieser Stichprobe. Nur einer von 26 Befragten in Organisationen im Übergang nannte KI als zentralen Grund für die Veränderung; 16 gaben an, dass die KI-Einführung parallel, aber getrennt vom Wandel des Betriebsmodells verläuft. Gleichzeitig berichteten 15 von 22 Befragten aus Organisationen, die das Modell nicht einführen, dass KI die Produktentscheidungen dennoch verändert. Eine formale Veränderung des Betriebsmodells ist weder Voraussetzung für KI-getriebene Veränderungen der Produktentscheidungen, noch wird sie üblicherweise um diese herum organisiert.Wie verbreitet sind wirklich bevollmächtigte Produktteams in diesen POM Transformationen?Bevollmächtigte Produktteams bleiben eine Minderheit. Neun von 26 befragten Praktikern in Organisationen im Übergang berichteten von diesen im operativen Alltag, bei dem die Produktführung die Probleme definiert und die Teams entscheiden, was gebaut wird. Zwölf berichteten von Feature-Listen oder reaktiv befüllten Produktbacklogs, also genau den Mustern, die das Product Operating Model ablösen will. Bei strittigen Entscheidungen darüber, was gebaut wird, gaben 5 von 26 an: Am Ende entscheidet, wer die größte Autorität besitzt.Warum entscheiden sich Organisationen gegen das Product Operating Model?Der Grund für einen negative Entscheidung ist selten, dass die bestehende Arbeitsweise gut genug funktioniert: Nur 6 von 22 Befragten aus Organisationen, die das Modell nicht einführen, nahmen das für sich in Anspruch. Die häufigsten Gründe waren stattdessen, dass die Führung keinen Bedarf sieht (15), dass die Produktmanagementreife als Fundament fehlt (13) und die Müdigkeit der Organisation nach zu vielen Transformationen (10). Darin steckt ein Paradox, ein Catch-22: Das Reifedefizit, das das Modell beheben soll, verhindert zugleich seine Einführung.

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