De Product Owner in het AI-tijdperk: meer opties, scherper oordeel

Er is een onderzoek dat ik vaak aanhaал als ik met product owners spreek over AI. Het werd in 2023 gepubliceerd door onderzoekers van BCG en MIT, en het laat iets zien dat je niet zou verwachten. Consultants die AI gebruikten voor kennisintensief werk, presteerden 25 tot 40 procent beter dan consultants zonder AI. Indrukwekkend. Maar de onderzoekers ontdekten ook een keerzijde: voor taken waarbij kritisch oordeel vereist was, vertrouwden AI-gebruikers soms te veel op wat het model produceerde, ook als de output aantoonbaar onjuist was.

Dat patroon is precies wat ik zie bij product owners die met AI werken. De tool produceert snel, overtuigend en overvloedig. En dat is precies het gevaar.

Wat AI al doet voor product owners

De werkzaamheden waarbij AI het meest direct ondersteunt, zijn niet de onbelangrijke. Het zijn de werkzaamheden die voorheen veel tijd kostten: gebruikersinterviews uitwerken en thematisch clusteren. Backlog-items formuleren op basis van inputdocumenten. Marktconcurrenten analyseren. Acceptatiecriteria opstellen. Persona's bouwen op basis van kwalitatief onderzoek. Prioriteitsargumenten structureren voor stakeholders.

Teresa Torres, die de methodiek van continuous discovery habits ontwikkelde en breed verspreid heeft in de productwereld, stelt dat product owners gemiddeld te weinig tijd besteden aan echte klantinteractie. Haar aanbeveling is wekelijks contact met gebruikers. AI kan de analyse van die contactmomenten versnellen, waardoor er meer ruimte komt voor het contact zelf. Dat is winst.

Maar het betekent ook dat de reden waarom een minder sterke product owner vroeger minder opviel, nu verdwijnt. Degene die waarde haalde uit het uitwerken van user stories en het bijhouden van de backlog heeft een probleem. Niet volgend jaar. Nu.

De paradox van overvloed

De bekendste valkuil in besliskunde heet de paradox of choice. Meer opties leiden niet tot betere besluiten maar tot verlamming, lagere tevredenheid en meer twijfel. Barry Schwartz beschreef dit al in 2004, maar het is in het tijdperk van AI acuter dan ooit voor product owners.

AI kan in één sessie tien productrichtingen genereren, elk met argumenten, elk met een mogelijke gebruikerspersona, elk met een eerste sprint breakdown. De vraag die daarna overblijft, is de moeilijkste vraag die een product owner ooit heeft moeten beantwoorden: welke richting kiezen we, en waarom?

Die vraag stelt eisen aan iets wat AI niet heeft: context van de organisatie, begrip van de politieke realiteit binnen het bedrijf, kennis van klantrelaties die niet in data staan, en het oordeel om risico's te wegen zonder zeker te kunnen zijn. Dit is het domein van de product owner die zijn rol serieus neemt.

Van analist naar strateeg

Wat AI doet met de Product Owner-rol, is vergelijkbaar met wat spreadsheets deden met de financieel analist. De administratieve last werd lager, de verwachting van inzicht werd hoger. De financieel analisten die overbleven en floreerden, waren niet degenen die Excel het best beheersen. Het waren degenen die de beste vragen stelden.

McKinsey publiceerde in 2023 een analyse van AI in productontwikkeling. Één van de bevindingen was dat organisaties die AI succesvol inzetten in hun productproces, structureel investeerden in de vraagstelling die aan AI voorafgaat. De kwaliteit van de AI-output bleek direct afhankelijk van de kwaliteit van de richting die mensen meegaven.

Dat is een herschikking van vaardigheden, geen vervanging. De product owner die begrijpt hoe hij AI als denkpartner gebruikt, wordt sterker. Die het AI als uitvoerder behandelt en zelf terugstapt, wordt vervangbaar.

Het nieuwe risico: overschatting van AI-output

Terug naar het BCG/MIT-onderzoek. De onderzoekers gaven sommige consultants taken die buiten het competentiegebied van AI lagen. Consultants die AI gebruikten, presteerden op die taken gemiddeld 19 procent slechter dan consultants zonder AI. De verklaring: ze vertrouwden op AI-output die er overtuigend uitzag maar inhoudelijk klopte.

Voor product owners is dit relevant. AI genereert gebruikersverhalen die grammaticaal correct zijn, logisch klinken en professioneel ogen. Maar of ze de werkelijke klantbehoefte raken, of ze passen bij de productstrategie, of ze de juiste prioriteit hebben — dat kan AI niet beoordelen. Daarvoor is de product owner nodig die zijn klanten kent, zijn markt begrijpt en zijn eigen organisatie doorgrondt.

De product owners die ik zie falen met AI, zijn niet degenen die het niet gebruiken. Het zijn degenen die het gebruiken als een antwoordmachine in plaats van als een denkpartner.

Wat je nu moet ontwikkelen

Als je als product owner over vijf jaar nog waardevol wilt zijn, zijn er drie gebieden die nu investering vragen.

Het eerste is strategisch denken op productniveau. Niet de roadmap beheren, maar begrijpen waarom dit product bestaat, voor wie het het meest waardevoller is en wat succes over drie jaar betekent. AI kan geen visie hebben. Jij wel.

Het tweede is klantcontact dat dieper gaat dan surveys en analytics. Teresa Torres' continuous discovery is hier de standaard: wekelijks gesprekken met echte gebruikers, niet om te valideren wat je al denkt, maar om te ontdekken wat je nog niet weet. AI helpt je die gesprekken voor te bereiden en te analyseren. De gesprekken zelf kunnen ze niet vervangen.

Het derde is stakeholdermanagement op MT-niveau. AI kan een presentatie genereren. Maar de product owner die een MT meekrijgt in een richting die moeilijk is, doet dat op basis van vertrouwen, relatie en geloofwaardigheid. Dat bouw je niet via prompts.

De product owner die verdwijnt

Er is ook hier een eerlijk verhaal. De product owner wiens dag bestaat uit user stories schrijven, backlog bijhouden en vergaderen over details, verliest terrein. Niet alleen aan AI. Ook aan organisaties die gaan beseffen dat ze niet betalen voor dat werk maar voor het oordeel dat erachter zit.

Dat oordeel is altijd de kern geweest van de Product Owner-rol. AI maakt het alleen zichtbaarder of je het hebt.