Agentic GTM und Product Engineering: frueher 30, heute 3

Frueher brauchte eine GTM- oder Produkt-Abteilung 30 Leute. Heute reichen 3. Das ist keine Prognose, das ist mein Arbeitsalltag.

Ich baue gerade meine 10. Firma. In den ersten neun habe ich Marketing, Sales und Produkt mit grossen Teams aufgebaut: einstellen, einarbeiten, koordinieren, hoffen. Heute mache ich es anders. Ein paar Profis plus ein Team aus AI-Agents, die rund um die Uhr arbeiten. Das nenne ich Get Multiplayer: wie Menschen und AI-Agents zusammen eine Abteilung fahren. Drei statt dreissig.

Was du hier mitnimmst:

• Warum AI die Ausfuehrung billig gemacht hat und was jetzt der echte Engpass ist.
• Wie Get Multiplayer auf beiden Seiten funktioniert: GTM und Produkt.
• Drei konkrete Wege, das in deiner Firma einzubauen.

Meine These: Wer heute noch eine GTM- oder Produkt-Abteilung mit 30 Leuten baut, baut teuer, langsam und ohne System. Der Hebel liegt nicht mehr im Ausfuehren. Er liegt im Fuehren und im Kontext, wenn zehn Tools gleichzeitig laufen.

🧨 Das Problem: Execution ist billig geworden, der Engpass hat sich verschoben

Noch vor zwei Jahren war Ausfuehrung das Teure. Eine Sales-Sequenz schreiben, einen Markt recherchieren, eine Landingpage bauen, einen Pull-Request reviewen: alles Stunden, alles Koepfe, alles Gehalt.

AI hat das gekippt. Ein Agent schreibt die Sequenz in Minuten. Recherchiert hundert Accounts ueber Nacht. Baut den ersten Pull-Request, waehrend du schlaefst. Die Ausfuehrung kostet fast nichts mehr.

Damit verschiebt sich der Engpass. Wenn zehn Agents gleichzeitig laufen, ist die Frage nicht mehr "wer macht die Arbeit". Die Frage ist: wer fuehrt sie, und auf welchem Kontext arbeiten sie? Zehn Maschinen ohne Fuehrung produzieren zehnmal so schnell Mist. Das ist Garbage in, Garbage out, nur schneller und im grossen Stil.

Genau hier sitzt der Hund begraben. Generische AI kennt deinen Code nicht, dein Jira nicht, dein Business nicht. Sie produziert plausible Nebelkerzen. Deshalb braucht jeder Agent eine gemeinsame Grundlage: den Business- und Code-Kontext deiner Firma, aufbereitet, damit Agents damit arbeiten koennen. Ich nenne das die Context Engine. Sie ist die Magic Ingredient, nicht das Modell.

🛠️ Die Loesung: Get Multiplayer auf zwei Fronten

Das Muster ist auf beiden Seiten der Firma dasselbe. Gutes Produkt, aber kein System, das mitskaliert. Ich nenne diesen Zustand stuck in the middle: nach dem Product-Market-Fit, vor der Skalierung. Das Produkt laeuft, aber es fehlt das Fundament aus Prozessen und Daten.

Auf der GTM-Seite heisst das Resultat Autonomous GTM. Eine Tech-Firma fahrt ihr Go-to-Market mit 3 Menschen und 10 Agents, als waeren es 30 im Team. So baue ich es:

1. Erst messen, nicht raten. Wo ist der echte Engpass? Positionierung, Pipeline, Kanaele.
2. Ein zentrales System statt drei Wahrheiten. Sauberes CRM, eine Pipeline, eine Positionierung in einem Satz.
3. Agents nach Engpass-Prioritaet, nicht nach Hype. Drei bis fuenf produktive Agents, die laufen, auch wenn du eine Woche weg bist.

Auf der Produkt-Seite heisst das Resultat Autonomous Product Management. Produktentscheidungen auf echtem Kontext, mit AI-Agents, statt aus dem Bauch. Das Wissen liegt heute verteilt: in Jira, in PRDs, in Stories, in den Koepfen der Senior-Devs. Ein Agent, der diesen Kontext kennt, wird vom Code-Affen zum Sparring-Partner. Er startet den ersten PR-Agent, baut die Test-Gap-Map, zeigt, wo es sicher ist auszuliefern und wo nicht.

Beide Seiten teilen dieselbe Grundlage. Die Context Engine ist die Klammer. Auf GTM angewandt lebt sie als Software, die wie Jira fuer GTM-Teams funktioniert. Auf Code und Produkt angewandt steckt sie in einem Agenten, der deinen Code studiert. Eine Idee, zwei Anwendungen.

Der Unterschied im Alltag ist konkret. Frueher hiess GTM aufbauen: einen Head of Marketing einstellen, ein SDR-Team, einen Sales-Engineer, und nach sechs Monaten ein erstes Resultat. Heute setze ich drei Agents auf den Engpass und sehe in Wochen, ob die Positionierung trifft. Frueher hiess ein Produkt-Team skalieren: mehr Devs, mehr Tickets, mehr Koordination. Heute fuehrt ein Senior-Dev ein Team aus Agents und entscheidet, was ausgeliefert wird. Die Menschen werden nicht weniger wichtig. Sie werden wichtiger, weil sie fuehren statt ausfuehren.

🤖 Die drei Wege: lernen, einsetzen, bauen lassen

Es gibt drei Wege zum selben Resultat. Du musst nicht alle gehen. Du musst wissen, welcher zu deiner Phase passt.

• Lernen: gtm.science ist ein Open-Source-Framework fuer GTM-Teams. In Live-Cohorts installierst du Autonomous GTM hands-on in deiner Firma. Du lernst es selbst und behaeltst es im Haus. Am besten macht das ganze Team mit.
• Einsetzen: teklens.ai ist Software, die deinem Produkt-Team beitritt, als AI-Agents. Sie kennt deinen Code, dein Jira und dein Business. Das ist meine 10. Gruendung, ich baue gerade das Team auf.
• Bauen lassen: Pedalix baut beide Systeme bei dir ein, done for you. Ein kleines Team plus AI-Agents. Am Ende steht ein laufendes System, in deiner Firma installiert.

Der Unterschied zum Markt: Eine Agentur macht abhaengig, ein System macht frei. Die Agentur liefert schnell, aber das Wissen bleibt aussen. Geht sie, geht das Wissen mit. Ich baue ein System, das bleibt. Ich gehe, das System bleibt.

🎢 Was bleibt

✅ Was funktioniert. Mit drei Profis und einem Team aus Agents spielst du gross, ohne gross einzustellen. Das ist heute Realitaet, kein Pitch. Belege aus meiner Arbeit ueber Pedalix: bei Emporix ueber 100 Prozent Umsatzwachstum begleitet, bei Xorlab ROI in unter 2 Monaten.

❌ Was nicht funktioniert. Agents auf einer leeren Grundlage. Ohne Kontext und ohne Fuehrung bekommst du schnelleren Mist, kein Resultat. Wer glaubt, AI macht die Arbeit magisch von allein, wird enttaeuscht.

⚠️ Warnung. Der Engpass ist nicht das Tool. Der Engpass bist du, wenn du zehn Maschinen ohne Plan loslaesst. Fuehrung und Kontext zuerst, dann die Agents.

Frueher 30, heute 3. Der Grund ist nicht, dass AI alles kann. Der Grund ist, dass die Ausfuehrung billig wurde und Fuehrung plus Kontext den Ausschlag geben. Wenn du an der Schnittstelle von Product, GTM und AI stehst und aus "stuck in the middle" rauswillst, ist das dein Hebel. Von Gruender zu Gruender.