Teresa Torres (@ttorres)

Aktualisiert 2026-04-09

Product-Discovery-Coach und Autorin von Continuous Discovery Habits (2021). Gründerin von Product Talk, einer Plattform für Product-Manager-Weiterbildung. Ihre zentrale These: Discovery ist keine Phase im Produktzyklus, sondern eine kontinuierliche Gewohnheit — mindestens ein Kundeninterview pro Woche, strukturiert via Opportunity Solution Tree (OST).

Kernideen

Continuous Discovery: Product-Teams reden typischerweise mit Kunden kurz vor dem Launch oder nach einem schlechten Quartal. Torres argumentiert, dass regelmäßiger, strukturierter Kundenkontakt die einzige Art ist, um Entscheidungen tatsächlich zu verbessern — nicht retrospektiv zu rechtfertigen.

Das Product Trio: PM, Design und Engineering als gemeinsam verantwortliches Team. Nicht “PM entscheidet, Engineering baut” — sondern echte Kollaboration in der Discovery-Phase. Dieses Modell steht heute unter Druck, weil KI den Engineering-Beitrag in der Trio-Struktur neu verhandelt.

AI und das Ende des “Product Trios”: Torres diskutierte mit Petra Wille öffentlich die Frage, ob Product Management “tot” ist. Ihre Antwort: nicht tot, aber transformiert. Die traditionelle Dreier-Arbeitsteilung kollabiert, weil KI die repetitiven 80% der Arbeit übernimmt. Was bleibt, sind Product Builder — Leute mit breitem Fundament und tiefer Expertise in einer Disziplin.

AI Evals in der Praxis: Torres hat für ihr Interview Coach-Tool ein vollständiges Eval-System aufgebaut und die Erfahrungen öffentlich geteilt. Die zentrale Erkenntnis: Ohne AI Evals weiß man nicht, ob ein AI-Produkt nach Prompt-Änderungen oder Modell-Updates noch das tut, was es soll. Sie beschreibt konkret, wie Error Mode Analysis — das systematische Auswerten echter Nutzerfehler — den Kern ihres Eval-Designs bildet.

Warum das wichtig ist

Das Product Builder-Modell ist mehr als Buzzword. Es beschreibt einen strukturellen Shift: Wenn ein PM mit Cursor/GitHub Copilot eigenständig Prototypen kann, braucht er weniger Early-Stage-Engineering-Zeit. Design-Entscheidungen, die früher Spezialistenwissen erforderten, können mit KI-Tools schneller validiert werden. Das verändert, wie Teams zusammengestellt werden — und welche Skills noch Gehalt rechtfertigen.

Verbindungen

  • Petra Wille — Co-Host des “Product Builders”-Podcasts; beide arbeiten als Coaches im Product-Leadership-Bereich
  • Product Discovery — Torres’ Kernthema; ihr OST-Framework ist das am weitesten verbreitete Discovery-Werkzeug
  • Product Builder — kondensiert ihre aktuelle Position zur Zukunft der PM-Rolle unter AI-Druck
  • Lenny Rachitsky — gleichgesinnter Produktdenker im Newsletter-Raum; beide adressieren ähnliche PM-Zielgruppen
  • Vibe Coding — die AI-Seite der “Product Builder”-These; ein PM, der mit KI-Tools baut, ist die praktische Umsetzung
  • AI Evals — Torres’ praktischer Beitrag zur Frage, wie man AI-Produkte qualitätssichert
  • Error Mode Analysis — ihre bevorzugte Methode, um neue Eval-Cases zu gewinnen

Quellen