Entwicklung & Code
Die Produktwerker: User Research operationalisieren
In dieser Folge sprechen Anne Görs, Senior User Researcher, Founder und Managing Director bei der leefs CX GmbH, und Dominique Winter darüber, wie sich User Research operationalisieren lässt, sodass sie dauerhaft Teil der Produktarbeit wird. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass viele Teams User Research grundsätzlich schätzen, sie aber als zu langsam, zu aufwendig oder störend für schnelle Entscheidungen wahrnehmen. Genau hier setzt der Gedanke an, User Research zu operationalisieren und so in den Arbeitsfluss einzubetten, dass sie Entscheidungen unterstützt, statt sie auszubremsen.
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(Bild: deagreez/123rf.com)

Fachvorträge und Networking-Möglichkeiten: Die Product Owner Days am 5. und 6. Mai 2026 in Köln befassen sich in über 20 Vorträgen mit aktuellen Themen rund um Product Ownership, KI im Produktmanagement, User Research, Product Discovery und Product Economics.
Entscheidungen auf Basis nachvollziehbarer Erkenntnisse
User Research zu operationalisieren bedeutet, Forschung nicht als einmaliges Projekt zu denken, sondern als wiederkehrenden, verlässlichen Prozess. Es geht darum, Strukturen zu schaffen, die Wiederholbarkeit ermöglichen, ohne die nötige Flexibilität zu verlieren. Dazu gehören klare Verantwortlichkeiten, abgestimmte Abläufe und ein gemeinsames Verständnis dafür, wofür Erkenntnisse genutzt werden. Forschung wird dadurch planbarer und verliert den Ruf, ein Bremsklotz zu sein. Stattdessen erhöht sie die Wahrscheinlichkeit, mit den getroffenen Entscheidungen tatsächlich Wirkung zu erzielen.
Dazu braucht es auch einen bewussten Umgang mit Unsicherheit. User Research liefert schließlich keine Wahrheiten, sondern reduziert Risiken. Wenn Teams und Stakeholder verstehen, dass Forschung dabei hilft, bessere strategische Wetten einzugehen, verändert sich die Akzeptanz spürbar. Entscheidungen basieren dann nicht mehr ausschließlich auf Erfahrung oder Bauchgefühl, sondern auf nachvollziehbaren Erkenntnissen über Nutzerinnen und Nutzer. Das stärkt Vertrauen in den Prozess und in die Menschen, die ihn verantworten.
Aber damit das Operationalisieren der User Research gelingen kann, braucht es auch Wege, Erkenntnisse so aufzubereiten, dass sie im Alltag genutzt werden. Forschung entfaltet nur dann ihren Wert, wenn sie in konkrete Anforderungen, Prioritäten oder Entscheidungen übersetzt wird. Das erfordert enge Zusammenarbeit mit den Produktteams und ein Verständnis dafür, welche Form von Ergebnissen ihnen wirklich hilft. Einheitliche Templates oder starre Reportstrukturen greifen hier oft zu kurz.
Entscheidend ist also, dass Erkenntnisse anschlussfähig sind und dort ankommen, wo sie gebraucht werden. Teams profitieren davon, selbst beteiligt zu sein, zuzuhören, Fragen zu stellen und Forschung mitzuerleben. Diese Beteiligung erhöht die Akzeptanz der Ergebnisse und sorgt dafür, dass Erkenntnisse nicht infrage gestellt werden, nur weil sie unbequem sind. Gleichzeitig braucht es fachliche Begleitung, um die Qualität zu sichern und Fehlinterpretationen zu vermeiden.
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Bestehendes hinterfragen
User Research zu operationalisieren heißt daher am Ende auch, kulturelle Voraussetzungen zu schaffen. Eine Organisation muss bereit sein, mit Feedback umzugehen, das bestehende Annahmen infrage stellt. Forschung deckt Schwächen auf und zeigt, wo Ideen nicht wie erwartet funktionieren. Wer das als Chance zur Verbesserung versteht, schafft Raum für kontinuierliches Lernen und bessere Produkte.
Der Blick richtet sich damit weniger auf einzelne Methoden als auf ein Zusammenspiel aus Haltung, Prozessen und Verantwortung. Wenn User Research dauerhaft Teil der Produktentwicklung wird, unterstützt sie Entscheidungen, reduziert Risiken und hilft Teams, näher an den tatsächlichen Bedürfnissen ihrer Nutzerinnen und Nutzer zu arbeiten. Genau dort entfaltet operationalisierte User Research ihre größte Wirkung.
Die aktuelle Ausgabe des Podcasts steht auch im Blog der Produktwerker bereit: „User Research operationalisieren“.
(mai)
Entwicklung & Code
Warum Microsoft auf Anthropic setzt: Tausende Mitarbeiter testen Claude Code
Wenn ein Bäcker regelmäßig eine große Tüte Brötchen des Mitbewerbers einkauft, betreibt er entweder intensive Marktbeobachtung – oder sieht seine Bedürfnisse von seinem eigenen Produkt nicht vollständig abgedeckt. Ähnliche Fragen stellen sich Beobachter mit Blick auf Microsoft. Nach Informationen des US-Tech-Portals The Verge setzt der Software-Riese verstärkt auf das KI-Entwicklungs-Tool Claude Code von seinem Mitbewerber Anthropic. Vornehmlich zum Vergleich, wie es heißt. Doch die Intensität des Tests ist dennoch ungewöhnlich.
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Laut The Verge nutzen mehrere tausend Mitarbeiter aus verschiedenen Entwicklerteams Claude Code. Beim CoreAI-Team sollen die Tests schon seit Monaten laufen. Inzwischen sei auch die „Experiences + Devices Division“ aufgefordert worden, Claude Code zu installieren. Dieses Team betreut die für Microsoft wichtigen Produkte Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams, Bing, Edge und Surface.
Ungewöhnlicher Faible für die Konkurrenz?
Microsofts Werkzeugauswahl überrascht deshalb, weil das Unternehmen mit dem GitHub Copilot doch über ein eigenes Tool verfügt. Die in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelte Software sei auch weiterhin das primäre KI-Coding-Tool, betont Microsoft.
Dennoch scheint Microsoft auch ein Faible für das Konkurrenzprodukt entwickelt zu haben. Während die Software-Ingenieure beide Tools nutzen und vergleichen sollen, werden Designer und Projektmanager ohne Programmier-Erfahrung dazu ermuntert, damit zu experimentieren, etwa um Prototypen auf den Weg zu bringen. Laut dem Bericht sei aber auch ein möglicher späterer Vertrieb von Claude Code an Azure-Kunden denkbar.
Besonderer Deal mit Anthropic
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Das Fachmagazin The Information zählt Microsoft zu den Top-Kunden von Anthropic. Beide Unternehmen hätten eine besondere Vereinbarung geschlossen, die Anthropic dazu verpflichte, im Umfang von 30 Milliarden US-Dollar Rechenkapazitäten von Microsofts Cloud Azure zu nutzen. Microsoft rechne umgekehrt die Kosten für die eigene Nutzung der Anthropic-Modelle auf die Verkaufsquoten für Anthropics Azure-Nutzung an. Das sei ungewöhnlich, da normalerweise nur eigene Produkte und die aus der Partnerschaft mit OpenAI auf diese Weise gefördert würden.
(mki)
Entwicklung & Code
Google stellt kostenlosen Web-Suchindex für Entwickler ein
Google hat angekündigt, den kostenlosen Zugriff auf seinen vollständigen Suchindex für Entwickler einzustellen. Neue Programmable Search Engines können ab sofort nur noch maximal 50 Domains durchsuchen. Die bisher verfügbare Option „Search the entire web“ steht für neue Engines nicht mehr zur Verfügung.
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Betreiber bestehender Suchmaschinen, die mehr als 50 Domains indexieren oder den vollständigen Web-Index nutzen, müssen bis zum 1. Januar 2027 auf eine Alternative umsteigen. Google begründet den Schritt in der Ankündigung mit einer „Evolution zu fokussierten, leistungsfähigeren Lösungen“, die eine bessere Nutzererfahrung bieten sollen.
Vertex AI Search als kostenpflichtige Alternative
Als Ersatz für den kostenlosen Vollzugriff verweist Google auf Vertex AI Search, einen Cloud-basierten Enterprise-Dienst mit KI-gestützten Features wie konversationeller Suche und Grounding (Verankerung von KI-Antworten in verifizierbaren Datenquellen). Wer weiterhin den vollständigen Google-Index nutzen möchte, muss ein Formular ausfüllen und auf ein individuelles Preisangebot warten. Öffentliche Preise existieren nicht, frühere Paid-API-Angebote kosteten rund 5 US-Dollar pro 1000 Anfragen.
Die Custom Search JSON API wird ebenfalls eingestellt. Nutzer müssen ihre Implementierungen bis zur Frist auf Vertex AI oder den neuen Enterprise-Full-Web-Dienst portieren. Das kostenlose „Sites to search“-Feature für maximal 50 Domains bleibt erhalten und ist laut Google optimal für fokussierte, seitenspezifische Suchergebnisse gedacht.
Indie-Entwickler unter Druck
Die Änderungen treffen besonders Entwickler von Nischensuchmaschinen, Bildungseinrichtungen und Non-Profit-Organisationen. Viele WordPress-Plugins und Drupal-Module, die auf Googles Programmable Search Engine basieren, müssen umgebaut oder eingestellt werden.
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Als Alternativen bietet sich selbst gehostete Software wie Meilisearch, Typesense oder Elasticsearch an. Für Web-Index-basierte Anwendungen könnten Dienste wie Common Crawl (ein offenes Web-Archiv) in Kombination mit eigenen Modellen zum Einsatz kommen. Allerdings erreichen diese Alternativen nicht die Aktualität und Vollständigkeit des Google-Index.
Kartellrechtliche Bedenken?
Die Einschränkungen könnten in der EU kartellrechtliche Fragen aufwerfen. Als Gatekeeper im Sinne des Digital Markets Act kontrolliert Alphabet mit der Google-Suche den Zugang zu einem wesentlichen Infrastrukturelement des Internets. Offen ist, ob die Abschaffung des kostenlosen Zugriffs bei gleichzeitiger Einführung kostenpflichtiger Alternativen als wettbewerbswidrig interpretiert wird.
Google argumentiert hingegen, die Vereinfachung seines Produktportfolios diene der Qualität: „Wir vereinfachen und modernisieren unser Angebot, damit Sie das beste Werkzeug für Ihre Ziele auswählen können“, heißt es im Blogpost.
(fo)
Entwicklung & Code
Neu in .NET 10.0 [7]: Semi-Auto Properties in C# 14.0
Im Dokument „What’s new in C# 14“ beschreibt Microsoft das Schlüsselwort field, mit dem man sogenannte Semi-Auto Properties erstellen kann.
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Dr. Holger Schwichtenberg ist technischer Leiter des Expertennetzwerks www.IT-Visions.de, das mit 53 renommierten Experten zahlreiche mittlere und große Unternehmen durch Beratungen und Schulungen sowie bei der Softwareentwicklung unterstützt. Durch seine Auftritte auf zahlreichen nationalen und internationalen Fachkonferenzen sowie mehr als 90 Fachbücher und mehr als 1500 Fachartikel gehört Holger Schwichtenberg zu den bekanntesten Experten für .NET und Webtechniken in Deutschland.
Dieses Sprachfeature gibt es allerdings bereits in der stabilen Version von .NET 9.0 – darin aber im Status „Preview“. Das heißt, dass man dafür setzen musste. Die Erwähnung in „What’s new in C# 14“ legt die Vermutung nahe, dass das Sprachfeature in C# 14.0 schließlich als stabil gelten wird.
Folgender Code zeigt eine Semi-Auto Property mit dem Schlüsselwort field, das automatisch ein Field für die Property anlegt:
///
/// Semi-Auto Property
///
public int ID
{
get;
set // init wäre hier auch erlaubt!
{
if (value < 0) throw new ArgumentOutOfRangeException();
if (field > 0) throw new ApplicationException("ID schon gesetzt");
field = value;
}
} = -1;
Falls es in (älterem) Programmcode bereits ein Datenmitglied mit Namen field gibt, warnt der Compiler, dass dieses nun nicht mehr verwendet wird. Das stellt gegebenenfalls einen Breaking Change dar, wenn beispielsweise eine Serialisierung für das Datenmitglied field existiert. Entwicklerinnen und Entwickler können aber die Verwendung des alten Datenmitglieds erzwingen, indem sie @field oder this.field im Programmcode schreiben.

In diesem Codeausschnitt ist field doppeldeutig.
(rme)
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