Easy Agile Podcast Folge 3 Melissa Reeve, VP Marketing bei Scaled Agile

In dieser Folge wurde ich von Sherif Mansour, Distinguished Product Manager bei Atlassian, begleitet.

Wir haben über die Stile des Produktmanagements und die Eigenschaften gesprochen, die einen großartigen Produktmanager ausmachen. Bevor wir die Idee eines gemeinsamen Gehirns und die Rolle eines Produktingenieurs erforschten.

Sherif ist seit über 15 Jahren in der Softwareentwicklung tätig. Während seiner Zeit bei Atlassian war er für Confluence verantwortlich, ein beliebtes Tool für die Zusammenarbeit von Inhalten für Teams.

In letzter Zeit verbringt Sherif die meiste Zeit damit, Probleme mit allen Cloud-Produkten von Atlassian zu lösen. Sherif spielte auch eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung neuer Produkte wie Stride, Team Calendars und Confluence Questions bei Atlassian. Sherif ist der Meinung, dass es schwierig ist, einfache Produkte zu entwickeln, und das gilt auch für das Schreiben einer einfachen, kurzen Biographie.

Hoffe dir gefällt die Folge genauso gut wie mir. Danke für ein tolles Gespräch, Sherif.

„Es war toll, mit Caitlin über die Bedeutung der Team-Retrospektive für die Zusammenstellung eines leistungsstarken, funktionsübergreifenden Teams zu chatten“ — Chloe Hall

In dieser Folge wurde ich von Caitlin Mackie, Content Marketing Coordinator bei Easy Agile, begleitet.

In dieser Episode haben wir darüber gesprochen;

• Wir betrachten die Team-Retrospektive als Instrument zur Risikominderung und nicht nur als eine weitere agile Zeremonie
• Die Wichtigkeit, die Retrospektive in regelmäßigen Abständen durchzuführen
• Warum solltest du die Siege feiern?
• Übernehmen Sie die Aktionspunkte aus Ihrem Team im Rückblick auf Ihre Team-Sprintplanung
• Timeboxing — Die Retrospektive
• Schaffen Sie eine psychologisch sichere Umgebung für Ihre Team-Retrospektive

Ich hoffe, euch gefällt die heutige Folge genauso gut, wie ich sie aufgenommen habe.

Transkript

Chloé Hall:

Hallo zusammen. Willkommen zum Easy Agile Podcast. Ich bin Chloe, Marketingkoordinatorin bei Easy Agile, und ich werde Ihre Moderatorin für die heutige Folge sein. Bevor wir beginnen, möchten wir den traditionellen Hütern des Landes, von dem aus ich heute aufnehme, unsere Anerkennung aussprechen, dem Volk der Wodi Wodi aus der Dharawal sprechenden Nation, und den Ältesten aus Vergangenheit, Gegenwart und Entwicklung unseren Respekt erweisen. Den gleichen Respekt zollen wir allen Aborigines und den Bewohnern der Strait Islander, die heute zuhören. Heute haben wir also eine etwas andere Episode für Sie. Ich werde mit Caitlin Mackie, der eigenen Content-Marketing-Koordinatorin von Easy Agile, sprechen. Caitlin ist die Product Owner* unseres Marken- und Konversions-Teams*. Jetzt ist dieses Team ein funktionsübergreifendes Team, das erst seit etwa sechs Monaten zusammen ist. Und in den ersten Monaten hatten sie als Team, wohlgemerkt, auch zwei brandneue Mitarbeiter, sie arbeiteten an einem Rebranding des Unternehmens.

Chloé Hall:

Ein neues Team, eine riesige Aufgabe, die Möglichkeit, dass das Team Höchstleistungen erbringt, war zu diesem Zeitpunkt unwahrscheinlich. Das Team war also zu neu, um dieses Vertrauen, die starken Beziehungen und die psychologische Sicherheit bereits aufgebaut zu haben, aber irgendwie kamen sie zusammen und schafften es, zusammenzuarbeiten, einen Fluss kontinuierlicher Verbesserungen zu schaffen und dieses Rebranding zu veröffentlichen. Deshalb habe ich heute Caitlin in den Podcast aufgenommen, um das Erfolgsgeheimnis des Teams zu besprechen. Willkommen zum Podcast, Caitlin.

Caitlin Mackie:

Danke, Chloe. Es ist etwas anders, auf dieser Seite zu sitzen. Ich bin es gewohnt, in deinen Schuhen zu stehen. Ich fühle mich [unhörbar 00:01:45]. Ich fühle mich unwohl. [unhörbar 00:01:46].

Chloé Hall:

Ja. Es ist auch mein erstes Mal, dass ich Gastgeber bin, sehr seltsam. Ist es nicht? Wie fühlst du dich heute?

Caitlin Mackie:

Ja. Gut. Ich freue mich. Ich freue mich darauf, über unsere Erfahrungen als funktionsübergreifendes Agile-Team zu sprechen und hoffentlich einige der Dinge, die für uns funktioniert haben, mit unseren Zuhörern zu teilen.

Chloé Hall:

Ja, ich weiß es selbst und ich bin mir sicher, dass unser Publikum sehr gespannt ist, was das Erfolgsgeheimnis Ihres Teams war. Wolltest du uns zunächst sagen, was dieses große Geheimnis war, das dir wirklich geholfen hat, als Team zusammenzuarbeiten?

Caitlin Mackie:

Das ist eine gute Frage, Chloe. Und das ist eine große Frage. Ich bin mir nicht sicher, ob es eine wichtige Sache gibt, ich nehme an, es ist diese ultimative geheime Quelle oder die eine Sache, die zum Erfolg geführt hat. Ich bin mir sicher, dass wir alle hören wollen, was das ist. Ich würde auch gerne wissen, ob es nur diese eine wichtige Zutat gibt, aber ich denke, etwas für uns, und wahrscheinlich eines der denkwürdigsten Dinge, die für uns wirklich funktioniert haben und von dem wir viel profitieren konnten, war, unsere Retrospektiven zu machen. Das ist wahrscheinlich das Erste, was mir in den Sinn kommt, wenn es darum geht, was zu unserem Erfolg geführt hat.

Chloé Hall:

In Ordnung. Ja. Warum hast du am Anfang mit den Retrospektiven angefangen?

Caitlin Mackie:

Wir waren also ein neu formiertes Team, wie Sie bereits erwähnt haben, und wir haben Retrospektiven als eine weitere Agile-Zeremonie gesehen, und wir haben gesehen, wie andere Teams das gemacht haben und sie hatten viel Erfolg damit, also sind wir auf diesen Zug aufgesprungen. Und ich denke, wenn wir ein neues Team bilden, kommen so viele Dinge ins Spiel. Sie versuchen also, sich gegenseitig herauszufinden, wie wir alle gerne arbeiten und miteinander kommunizieren, all das. Und wir waren das erste Team, das sich dem Besitz und der Verbesserung unserer Website verschrieben hat. Und wir wussten auch, dass wir wahrscheinlich für die Gestaltung und Einführung eines Rebrandings verantwortlich sein würden.

Caitlin Mackie:

Wenn Sie also versuchen, all das zusammenzufügen und dann all diese Elemente berücksichtigen, wussten wir, dass wir etwas Zeit einplanen mussten, um schnell iterieren und herausfinden zu können, was funktioniert und was nicht. Und was wir verstanden haben, ist, dass Retrospektiven eine großartige Gelegenheit für das gesamte Team sind, um alle problematischen Probleme aufzudecken und eine offene Diskussion zu führen, um wirklich Verbesserungspotenzial zu identifizieren oder herauszufinden, was gut funktioniert, damit wir das auch weiterhin tun können. Ich denke, Rückblicke haben es uns ermöglicht zu verstehen, wo wir die größte Wirkung erzielen können und wie wir ein wirklich effektives, funktionsübergreifendes Agile-Team bilden können.

Chloé Hall:

Beeindruckend. Das ist schon so aufschlussreich. Ja, es hört sich so an, als ob Ihnen die Retrospektiven wirklich dabei geholfen haben, herauszufinden, wer Ihr Team ist, und ein gut funktionierendes, leistungsstarkes, funktionsübergreifendes Team zu werden. Also, wie oft hast du Retro gemacht? Hast du das in einem regelmäßigen Zyklus gemacht, oder war es nur: „Okay. Wir haben ein Problem. Es sind ein paar Blocker aufgetaucht, wir müssen einen Retro machen“?

Caitlin Mackie:

Ja. Ich glaube, anfangs waren Retros für uns so etwas wie: „Oh, wir haben jetzt ein paar Sprints gemacht. Wir sollten wahrscheinlich einen Retro machen und einfach darüber nachdenken, wie diese paar Sprints gelaufen sind.“ Es war irgendwie wie dieses Ding. Es war immer im Hinterkopf. Und wir wussten, dass wir es tun mussten, waren uns aber nicht wirklich sicher, was den Rhythmus und die Art und Weise angeht, wie wir das machen sollten. Jetzt machen wir Retros an einem Freitagmorgen, dem letzten Tag unseres wöchentlichen Sprints. Und danach beginnen wir mit der Sprint-Planung. Also auch nach der Biopause, also lass das Team alles verdauen, worüber wir in Rückblicken gesprochen haben. Und dann kommen wir zur Sprint-Planung mit all den Themen, die wir besprochen haben, und wir werden eine wirklich nette, frische Perspektive haben.

Chloé Hall:

Ja.

Caitlin Mackie:

Also, ich denke, das funktioniert wirklich gut für uns, weil alles zeitnah passiert. Wir hatten gerade eine Diskussion über die besten Dinge, die im Sprint passiert sind oder was wirklich gut funktioniert hat. Sie sollten also sicherstellen, dass Sie im Folgenden dasselbe Verhalten üben können, und umgekehrt, wenn es um die Verbesserungen geht, die Sie vornehmen möchten. Also, diese Liste der Aktionspunkte, die aus einer Retrospektive hervorgegangen sind, bietet einen wirklich netten Kontakt, Kontext, tut mir leid. Und Sie haben sie alle bei der Sprint-Planung im Hinterkopf.

Caitlin Mackie:

So könnte es beispielsweise im vorherigen Sprint vorkommen, dass Sie Ihre Storypoints unterschätzt haben oder dass Ihre User Stories nicht detailliert genug waren. Bei jeder Story oder Aufgabe, die Sie in den Sprint einbringen, stellen Sie dann die Frage: Sind alle mit dem Detaillierungsgrad zufrieden? Was fehlt uns? Oder wir haben nur auf diese oder zwei Geschichten hingewiesen, ist es wahrscheinlicher, dass es eine Fünf ist? Also, alles ist wirklich frisch in deinem Kopf, und ich denke definitiv, dass das hilft, Dynamik zu erzeugen. Wenn das gesamte Team daran arbeitet, herauszufinden, wie Sie mit jedem Sprint effektiver sein können.

Chloé Hall:

Das ist so toll, dass du Caitlin gerade angesprochen hast. Und ich finde es toll, wie man nach der Team-Retrospektive diese Aktionspunkte tatsächlich nehmen und in den Sprint übergehen und sie sofort umsetzen kann. Es ist wirklich gut. Ansonsten habe ich das Gefühl, wenn du die Sprint-Retrospektive am Freitag machst und sagst: „Okay, das sind unsere Aktionspunkte“, dann gehst du zur Sprintplanung für Montag und denkst nur an das Wochenende. Das [unhörbar 00:07:20]

Caitlin Mackie:

Ja, hundertprozentig. Ja. Sie sind für jeden ein superfrischeres Gemüt. Es funktioniert vielleicht nicht für jedes Team, aber wir finden, dass es für uns wirklich gut funktioniert, weil wir bei der Sprint-Planung sehr sorgfältig vorgehen.

Chloé Hall:

Ja. Und dann konnte ich mir vorstellen, wie man das Retro macht, wie es leicht im Laufe der Zeit gehen könnte, aber dann hat Ihr Team die Sprint-Planung danach geplant. Es ist also so, als ob du die Zeit nicht verlängern kannst. Wie haben Sie es geschafft, diese Retrospektive irgendwie in eine Zeitbox zu packen?

Caitlin Mackie:

Ja, das ist eine wirklich, wirklich gute Frage. Und es ist auch beabsichtigt, dass sie eng zusammen geplant sind. Wie bereits erwähnt, gibt die Diskussion, die Sie in den Retrospektiven geführt haben, einen schönen Impuls für die Sprint-Planung, aber das bedeutet, dass wir auf die Uhr schauen müssen. Und am Anfang kann das ziemlich umständlich sein, weil Sie sicherstellen wollen, dass sich jeder gehört fühlt und dass jeder die gleiche Gelegenheit hat, etwas beizutragen. Und ich denke, diese Verantwortung liegt beim Scrum Master oder beim Product Owner oder bei wem auch immer, der die Retrospektive moderiert, um darauf hinzuweisen und sicherzustellen, dass jeder die Chance hat, gehört zu werden. Natürlich lassen Sie die Leute die längere Geschichte erzählen oder fügen viel zusätzlichen Kontext hinzu, bevor Sie zur Sache kommen. Und dann wirst du andere haben, die viel direkter sein werden. Und letzterem bin ich sehr ähnlich. Mir fällt es schwer, auf den Punkt zu kommen, was nicht gut funktioniert, wenn man versucht, eine Retrospektive mit einem Timebox zu versehen, oder?

Chloé Hall:

Und ich kann das nachvollziehen, dieselbe Persönlichkeit.

Caitlin Mackie:

Ja. Also, ich denke, es kommt wirklich darauf an, die Erwartungen und Prioritäten von Anfang an zu kommunizieren. Mit unserem Team und mit jedem Team wirst du herausfinden wollen, wen du wirklich gut abschneiden und dich kontinuierlich verbessern kannst, um die Erwartungen zu übertreffen, besser zu werden und gemeinsam zu lernen und zu wachsen. Und ich denke, wenn ihr alle die gleiche Denkweise teilt, wenn ihr in die Retrospektive geht und anerkennt, dass das sicher ist

Raum für schwierige Gespräche. Und solange Sie mit Empathie kommunizieren, weiß das Team, dass es nie um etwas Persönliches geht und dass alles im besten Interesse des Teams ist. Und das hilft dann den weniger direkten Kommunikatoren wie mir, ihren Standpunkt prägnanter anzusprechen und zwingt sie wirklich dazu, ihren Kommunikationsstil überlegter und prägnanter zu gestalten.

Caitlin Mackie:

Und das ist wirklich wichtig, um diese Zeitbox einhalten zu können, denke ich. Und das erfordert Übung, denn es kommt darauf an, diese psychologische Sicherheit in Ihrem Team zu schaffen. Aber wenn das erst einmal da ist, ist es viel einfacher, zu rufen, wenn jemand eine windige Strecke hinunterfährt, und den Fokus wieder zu richten und irgendwie zu sagen: „Ich verstehe dich, was ist der Aktionspunkt?“ Und werde einfach viel bewusster.

Chloé Hall:

Beeindruckend. Ich konnte mir nicht vorstellen, wie schwer es sein würde, mit den Persönlichkeiten, die du und ich haben, zu versuchen, so direkt zu sein und all das flauschige Zeug loszuwerden. Ich meine, sieh dir an, was getan wurde, um ein so großartiges Team zu bilden, das wir haben. Also, Sie haben diesen Aspekt der psychologischen Sicherheit bereits erwähnt. Und wie denkst du, in einem neuen funktionsübergreifenden Team zu sein... Nur sechs Monate zusammen, Sie hatten diese neuen Mitarbeiter. Glauben Sie, Sie waren jederzeit in der Lage, einen psychologischen Sicherheitsraum zu schaffen?

Caitlin Mackie:

Das ist eine weitere fantastische Frage. Und ich denke, ehrlich gesagt, wäre es am besten, eine Teamdiskussion darüber zu führen. Es wäre interessant, die Meinungen aller dazu zu hören, was zu diesem Element der psychologischen Sicherheit beiträgt und ob es allen genauso geht. Ich kann also nicht für das Team sprechen, aber meine persönliche Meinung zu dieser oder meiner persönlichen Erfahrung ist, dass die Schaffung eines Umfelds psychologischer Sicherheit wirklich von gegenseitigem Vertrauen und Respekt abhängt. Und am Ende des Tages verfolgen wir alle dasselbe Ziel. Wir alle respektieren also wirklich, wirklich, was der andere mitbringt, und verstehen, wie all diese beweglichen Teile, an denen wir individuell arbeiten, zusammenkommen, um das Ziel zu erreichen. Wenn wir also diese offenen Diskussionen im Rückblick führen oder nicht einmal in Retros, sondern einfach nur allgemein kommunizieren, ist klar, dass wir Fragen im besten Interesse des Teams stellen und individuelle Motive nie ins Spiel kommen, oder die Leute äußern ihre Meinung nicht einfach, wenn sie ungerechtfertigt ist, oder geben Feedback oder sind übermäßig kritisch, wenn sie nicht darum gebeten wurden.

Caitlin Mackie:

Keines dieser toxischen Verhaltensweisen passiert also, weil wir alle respektieren, dass unabhängig von der fraglichen Arbeit oder dem Diskussionsthema die Person, der diese Arbeit gehört, am Ende des Tages der Experte ist. Und wir vertrauen ihnen und zweifeln keine Sekunde lang aneinander. Und ich denke, die andere Hälfte davon ist, dass wir auch wirklich Glück haben, dass wir alle da sind, um uns gegenseitig abzuholen und weiterzumachen, wenn etwas nicht so läuft, wie wir es geplant hatten. Das passt also ganz gut dazu, dass einer unserer Werte bei Easy Agile darin besteht, sich als Team zu engagieren. Und hier geht es darum, anzuerkennen, dass wir wachsen und erfolgreich sind, wenn wir es gemeinsam tun, aufeinander aufzupassen und uns mit Authentizität und Mut zu engagieren. Manchmal mag ich voreingenommen sein, aber ich glaube von ganzem Herzen, dass unser Team das voll und ganz akzeptiert. Und es gibt einfach eine solche Bewunderung für das, was wir alle an den Tisch bringen, und ich denke, das ist wirklich der Schlüssel zur Schaffung der psychologischen Sicherheit.

Chloé Hall:

Ich finde es toll, dass Ihr Team unseren Wert wirklich annimmt, sich als Team engagiert und ihn umsetzt, denn genau darum geht es uns bei Easy Agile, und es ist einfach großartig, das auch zu sehen. Ich denke, die andere Sache

Ich wollte ansprechen war... Also nochmal, während dieses funktionsübergreifenden Teams, und du hast Design und Entwicklung, wie hat dir Retros deiner Meinung nach geholfen, herauszufinden, was Design und Entwicklung voneinander brauchen?

Caitlin Mackie:

Ganz gewiss. Also, für etwas mehr Kontext für unsere Zuhörer, also haben wir in unserem Team zwei Entwickler, Haley und David, und einen Designer, Matt und mich, der im Marketing tätig ist. Wir sind also quasi ein funktionsübergreifendes kleines Mini-Team. Wir haben also alle das gleiche Ziel und den gleichen Fokus, aber wir arbeiten auch alle an diesen kleinen Einzelkomponenten, die wir dann zusammenfügen. Also, ich denke... Wir machen regelmäßig Retros. Was wir feststellen konnten, war ein wirklich effektiver Design- und Entwicklungszyklus. Also haben wir einen Rhythmus für das gefunden, was wir an bestimmten Stellen gegenseitig brauchten. Wir haben zum Beispiel sehr früh herausgefunden, dass wir sicherstellen mussten, dass wir Design- und Entwicklungsarbeit nicht in denselben Sprint bringen. Wir brauchten eine vollständig fertige Designdatei, bevor die Entwickler mit der Arbeit daran beginnen konnten. Und das klingt vielleicht sehr offensichtlich, aber anfangs dachten wir: „Oh, nun, wenn du eine halbfertige Design-Datei hast, kann der Entwickler anfangen, daran zu arbeiten. Und wenn das erledigt ist, wird der Rest der Design-Datei fertig sein.“

Caitlin Mackie:

Was wir jedoch nicht eingestanden haben, ist, dass wir dadurch nicht genug Kapazität hatten, um zu iterieren oder Probleme zu lösen oder Feedback zum ersten Teil dieser Designdatei einzubeziehen, oder wenn der Entwickler angefangen hat, daran zu arbeiten und das Design dann gesagt wird: „Oh, dieser Teil hier, das ist nicht möglich“, sodass der Designer wieder am ersten Teil arbeitet. Und es schafft einfach eine Menge dieser Hindernisse. Im Rückblick kam das zur Sprache und wir konnten es ansprechen und verstehen, welches Design vom Entwickler benötigt wird und was der Entwickler vom Design braucht, um sicherzustellen, dass wir uns nicht gegenseitig blockieren. Und das Wichtigste an der Retro-Version ist, dass wir uns alle einig waren, dass eine Design-Datei komplett fertig sein muss, bevor der Entwickler mit der Arbeit beginnt.

Chloé Hall:

Ich finde es so toll, dass du diese Blocker schon früh identifizieren konntest. Glaubst du, dass es durch die wöchentliche Wiederholung dieser Blocker schnell zum Vorschein kommen konnte, oder glaubst du, das hätte keinen Unterschied gemacht?

Caitlin Mackie:

Nein, auf jeden Fall. Ich bin hundertprozentig der Meinung, dass Retros es uns ermöglicht haben, die Blockaden zeitnaher und effektiver anzugehen. Und das haben wir schon einmal angesprochen, aber ja, mit Retros kannst du die Blocker angehen, sie auspacken, verstehen, warum sie passieren und was wir tun müssen, um sicherzustellen, dass sie nicht wieder auftreten. Also, auf jeden Fall.

Chloé Hall:

Ja. Ja. Ich glaube, ich möchte jetzt ein bisschen über die Siege sprechen, den sehr aufregenden Teil des Retro, den Teil, den wir alle lieben. Also, wie wichtig sind deiner Meinung nach die Siege im Retro-Bereich?

Caitlin Mackie:

So wichtig. So, so, so wichtig. Also, wenn man als Team etwas Episches erreicht, muss man es herausfordern. Feiert alle Siege, ob groß oder klein. Manche Wochen werden besser sein als andere, aber genießen Sie die Mentalität, dass Glas halb voll ist. Und es gibt immer etwas, auf das man stolz sein und feiern kann, also rufen Sie es aus

einander, teile es mit dem ganzen Unternehmen, erkenne es öffentlich an. Ja, ich denke, es ist so wichtig, die Siege zu begrüßen. Es schafft einfach eine wirklich positive Atmosphäre, wenn man im Team ist. Jeder fühlt sich gehört und anerkannt für seinen wirklich positiven Beitrag, den er leistet. Und ich denke, eine große Sache hier ist auch, dass, wenn Sie als Team etwas Episches erreicht haben, es für andere Teams hilfreich ist, das auch zu hören, oder? Ihr habt einen coolen neuen Weg gefunden, etwas zu tun, teilt ihn. Wenn es dir als Team geholfen hat, wird es höchstwahrscheinlich einem anderen Team helfen.

Caitlin Mackie:

Ich denke also, dass das Feiern der Siege auch nicht nur der Arbeit vorbehalten ist, oder? Wenn jemand außerhalb der Arbeit etwas Tolles tut oder ein persönliches Ziel erreicht, dann stehen Sie dahinter.

Chloé Hall:

Ja.

Caitlin Mackie:

Um immer alle Siege zu feiern.

Chloé Hall:

Ja. Und ich finde es so gut, wie du erwähnt hast, dass es wichtig ist, auch die Siege im Privatleben eines Menschen zu feiern, denn am Ende des Tages sind wir alle Menschen. Ja, wir kommen zur Arbeit, aber wir haben dieses persönliche Element. Und zu wissen, wie jemand auch außerhalb der Arbeit ist, ist ein Element, um diesen psychologischen Sicherheitsraum und die Teambindung zu schaffen, die so wichtig sind, um am Ende des Tages ein gutes Team zu haben. Ja.

Caitlin Mackie:

Ja, hundertprozentig. Ja, damit hast du den Nagel in den Kopf getroffen. Ja, wir haben schon über psychologische Sicherheit gesprochen, und ich denke definitiv, das mit einzubeziehen, anzuerkennen, dass wir bei der Arbeit wir selbst sind, aber wir haben auch ein ganz anderes Leben außerhalb davon, also achten wir einfach darauf und feuern uns die ganze Zeit gegenseitig an. Das müssen wir tun, die größten Cheerleader des anderen sein.

Chloé Hall:

Ja, genau. Das ist der wahre Schlüssel zum Erfolg. Ist es nicht?

Caitlin Mackie:

Ja, das ist es. Das ist der Schlüssel.

Chloé Hall:

Sie haben also als neues funktionsübergreifendes, leistungsstarkes Agile-Team wirklich gut gearbeitet. Wie denkst du... Wie sieht dein zukünftiger Prozess für Retros aus?

Caitlin Mackie:

Wir werden sie auf jeden Fall weiterhin wöchentlich machen. Es ist Teil des Agile-Manifests, aber wir wollen uns darauf konzentrieren, auf Veränderungen zu reagieren, und ich denke, Retros ermöglichen uns das wirklich. Es ist nützlich und wirklich wertvoll für

das Team. Und wenn Sie das Team auf Erfolgskurs bringen können, werden Sie die positiven Auswirkungen sehen, die sich auf das gesamte Unternehmen auswirken. Also ja, wir haben eine schöne Trittfrequenz und einen Rhythmus gefunden, der für uns funktioniert. Also, wenn es nicht kaputt ist, repariere es nicht.

Chloé Hall:

Ja.

Caitlin Mackie:

Sagen sie das? Ist das das Sprichwort?

Chloé Hall:

Ich weiß nicht. Ich glaube schon, aber lass uns einfach weitermachen. [unhörbar 00:19:02], repariere es nicht.

Caitlin Mackie:

Da haben wir's. Ja.

Chloé Hall:

Du kannst Caitlin Mackie dazu zitieren.

Caitlin Mackie:

Zitiere mich dazu.

Chloé Hall:

Okay, Caitlin. Okay, es gibt nur noch eine letzte Sache, die ich heute ansprechen möchte. Ich dachte, Ende des Podcasts, lass uns einfach ein bisschen Spaß haben und wir werden einen kleinen Ausschnitt von Caitlins heißem Tipp machen. Also, für das Publikum, das zuhört, möchte ich, dass du dir etwas ausdenkst, das sie aus dieser Folge mitnehmen können, einen Action-Punkt, mit dem sie heute in ihren Teams beginnen können. Nimm es weg.

Caitlin Mackie:

In Ordnung. Okay. Alles klar. Ich würde sagen, mach immer die Retrospektive. Überspringe es nicht. Auch wenn es nur wenige Punkte zu besprechen gibt, werden immer neue Dinge auftauchen. Und Sie müssen dem Team regelmäßig Möglichkeiten bieten, seine Gedanken auszutauschen. Und ich überlasse es Ihnen: Fördern Sie stets einen positiven Dialog und zeigen Sie Wert und Wertschätzung für Teamideen und füreinander. Das ist mein...

Chloé Hall:

Ich liebe das.

Caitlin Mackie:

Das ist mein heißer Tipp.

Chloé Hall:

Danke, Caitlin. Danke fürs Teilen. Mir gefällt wirklich, wie Sie gesagt haben, fördern Sie immer einen positiven Dialog. Ich finde das so toll. Ja. Ja, danke, Caitlin. Danke, dass du heute auf den Podcast gekommen bist und...

Caitlin Mackie:

Danke, Chloe.

Chloé Hall:

Ja. Teilen Sie die Erfahrungen Ihres Teams mit Rückblicken und einem neuen funktionsübergreifenden Team. Es war wirklich nett, von Ihnen zu hören, und es gibt so viel, was unser Publikum von dem, was Sie heute mit uns geteilt haben, mitnehmen kann. Und ich hoffe, dass wir wirklich alle Zuhörer dazu inspiriert haben, rauszugehen und die Team-Retrospektive regelmäßig durchzuführen. Also, ja, danke.

Caitlin Mackie:

Vielen Dank, Chloe. Danke, dass du mich eingeladen hast. Es hat Spaß gemacht, Spaß, auf dieser Seite zu sein. Und ich hoffe, jeder genießt diese Episode.

Chloé Hall:

Danke, Caitlin.

Caitlin Mackie:

Danke. Tschüss.

TL;DR

Henrik Kniberg, the agile coach behind Spotify's model, discusses how AI is fundamentally transforming software development. Key takeaways: AI tools like Cursor and Claude are enabling 10x productivity gains; teams should give developers access to paid AI tools and encourage experimentation; coding will largely disappear as a manual task within 3–4 years; teams will shrink to 2 people plus AI; sprints will become obsolete in favour of continuous delivery; product owners can now write code via AI, creating pull requests instead of user stories; the key is treating AI like a brilliant intern – when it fails, the problem is usually your prompt or code structure, not the AI. Bottom line: Learn to use AI now, or risk being left behind in a rapidly changing landscape.

Introduction

Artificial intelligence is fundamentally reshaping how software teams work, collaborate, and deliver value. But with this transformation comes questions: How do we maintain team morale when people fear being replaced? What happens to code quality when AI writes most of the code? Do traditional agile practices like sprints still make sense?

In this episode, I sit down with Henrik Kniberg to tackle these questions head-on. Henrik is uniquely positioned to guide us through this transition – he's the agile coach and entrepreneur who pioneered the famous Spotify model and helped transform how Lego approached agile development. Now, as co-founder of Abundly AI, he's at the forefront of helping teams integrate AI into their product development workflows.

This conversation goes deep into the practical realities of AI-powered development: from maintaining code review processes when productivity increases 10x, to ethical considerations around AI usage, to what cross-functional teams will look like in just a few years. Henrik doesn't just theorise – he shares real examples from his own team, where their CEO (a non-coder) regularly submits pull requests, and where features that once took a sprint can now be built during a 7-minute subway ride.

Whether you're a developer wondering if AI will replace you, a product owner looking to leverage these tools, or a leader trying to navigate this transformation, this episode offers concrete, actionable insights for thriving in the AI era.

About Our Guest

Henrik Kniberg is an agile coach, author, and entrepreneur whose work has shaped how thousands of organisations approach software development. He's best known for creating the Spotify model – the squad-based organisational structure that revolutionised how large tech companies scale agile practices. His work at Spotify and later at Lego helped demonstrate how agile methodologies could work at enterprise scale whilst maintaining team autonomy and innovation.

Henrik's educational videos have become legendary in the agile community. His "Agile Product Ownership in a Nutshell" video, created over a decade ago, remains one of the most-watched and shared resources for understanding product ownership, with millions of views. His ability to distil complex concepts into simple, visual explanations has made him one of the most accessible voices in agile education.

More recently, Henrik has turned his attention to the intersection of AI and product development. As co-founder of Abundly AI, he's moved from teaching about agile transformation to leading AI transformation – helping companies and teams understand how to effectively integrate generative AI tools into their development workflows. His approach combines his deep understanding of team dynamics and agile principles with hands-on experience using cutting-edge AI tools like Claude, Cursor, and GitHub Copilot.

Henrik codes daily using AI and has been doing so for over two and a half years, giving him practical, lived experience with these tools that goes beyond theoretical understanding. He creates educational content about AI, trains teams on effective AI usage, and consults with organisations navigating their own AI transformations. His perspective is particularly valuable because he views AI through the lens of organisational change management – recognising that successful AI adoption isn't just about the technology, it's about people, culture, and process.

Based in Stockholm, Sweden, Henrik continues to push the boundaries of what's possible when human creativity and AI capabilities combine, whilst maintaining a pragmatic, human-centred approach to technological change.

Transcript

Note: This transcript has been lightly edited for clarity and readability.

Maintaining Team Morale and Motivation in the AI Era

Tenille Hoppo: Hi there, team, and welcome to this new episode of the Easy Agile Podcast. My name is Tenille Hoppo, and I'm feeling really quite lucky to have an opportunity to chat today with our guest, Henrik Kniberg.

Henrik is an agile coach, author, and entrepreneur known for pioneering agile practices at companies like Spotify and Lego, and more recently for his thought leadership in applying AI to product development. Henrik co-founded Abundly AI, and when he isn't making excellent videos to help us all understand AI, he is focused on the practical application of generative AI in product development and training teams to use these technologies effectively.

Drawing on his extensive experience in agile methodologies and team coaching, Henrik seems the perfect person to learn from when thinking about the intersection of AI, product development, and effective team dynamics. So a very warm welcome to you, Henrik.

Henrik Kniberg: Thank you very much. It's good to be here.

Tenille: I think most people would agree that motivated people do better work. So I'd like to start today by touching on the very human element of this discussion and helping people maintain momentum and motivation when they may be feeling some concern or uncertainty about the upheaval that AI might represent for them in their role.

What would you suggest that leaders do to encourage the use of AI in ways that increase team morale and creativity rather than risking people feeling quite concerned or even potentially replaced?

Henrik: There are kind of two sides to the coin. There's one side that says, "Oh, AI is gonna take my job, and I'm gonna get fired." And the other side says, "Oh, AI is going to give me superpowers and give us all superpowers, and thereby give us better job security than we had before."

I think it's important to press on the second point from a leader's perspective. Pitch it as this is a tool, and we are entering a world where this tool is a crucial tool to understand how to use – in a similar way that everyone uses the Internet. We consider it obvious that you need to know how to use the Internet. If you don't know how to use the Internet, it's going to be hard.

"I encourage people to experiment, give them access to the tools to do so, and encourage sharing. And don't start firing people because they get productive."

I also find that people tend to get a little bit less scared once they learn to use it. It becomes less scary. It's like if you're worried there's a monster under your bed, maybe look under your bed and turn on the lights. Maybe there wasn't a monster there, or maybe it was there but it was kind of cute and just wanted a hug.

Creating a Culture of Safe Experimentation

Tenille: I've read that you encourage experimentation with AI through learning – I agree it's the best way to learn. What would you encourage leaders and team leaders to do to create a strong culture where teams feel safe to experiment?

Henrik: There are some things. One is pretty basic: just give people access to good AI tools. And that's quite hard in some large organisations because there are all kinds of resistance – compliance issues, data security issues. Are we allowed to use ChatGPT or Claude? Where is our data going? There are all these scary things that make companies either hesitate or outright try to stop people.

Start at that hygiene level. Address those impediments and solve them. When the Internet came, it was really scary to connect your computer to the Internet. But now we all do it, and you kind of have to, or you don't get any work done. We're at this similar moment now.

"Ironically, when companies are too strict about restricting people, then what people tend to do is just use shadow AI – they use it on their own in private or in secret, and then you have no control at all."

Start there. Once people have access to really good AI tools, then it's just a matter of encouraging and creating forums. Encourage people to experiment, create knowledge-sharing forums, share your own experiments. Try to role-model this yourself. Say, "I tried using AI for these different things, and here's what I learned." Also provide paths for support, like training courses.

The Right Mindset for Working with AI

Tenille: What would you encourage in team members as far as their mindset or skills go? Certainly a nature of curiosity and a willingness to learn and experiment. Is there anything beyond that that you think would be really key?

Henrik: It is a bit of a weird technology that's never really existed before. We're used to humans and code. Humans are intelligent and kind of unpredictable. We hallucinate sometimes, but we can do amazing things. Code is dumb – it executes exactly what you told it to do, and it does so every time exactly the same way. But it can't reason, it can't think.

Now we have AI and AI agents which are somewhere in the middle. They're not quite as predictable as code, but they're a lot more predictable than humans typically. They're a lot smarter than code, but maybe not quite as smart as humans – except for some tasks when they're a million times smarter than humans. So it's weird.

You need a kind of humble attitude where you come at it with a mindset of curiosity. Part of it is also to realise that a lot of the limitation is in you as a user. If you try to use AI for coding and it wrote something that didn't work, it's probably not the model itself. It's probably your skills or lack of skills because you have to learn how to use these tools. You need to have this attitude of "Oh, it failed. What can I do differently next time?" until you really learn how to use it.

"There can be some aspect of pride with developers. Like, 'I've been coding for 30 years. Of course this machine can't code better than me.' But if you think of it like 'I want this thing to be good, I want to bring out the best in this tool' – not because it's going to replace me, but because it's going to save me a tonne of time by doing all the boring parts of the coding so I can do the more interesting parts – that kind of mindset really helps."

Maintaining Code Quality and Shared Understanding

Tenille: Our team at Easy Agile is taking our steps and trying to figure out how AI is gonna work best for us. I put the question out to some of our teams, and there were various questions around people taking their first steps in using AI as a co-pilot and producing code. There are question marks around consistency of code, maintaining code quality and clean architecture, and even things like maintaining that shared understanding of the code base. What advice do you have for people in that situation?

Henrik: My first piece of advice when it comes to coding – and this is something I do every day with AI, I've been doing for about two and a half years now – is that the models now, especially Claude, have gotten to the level where it's basically never the AI's fault anymore. If it does anything wrong, it's on you.

You need to think about: okay, am I using the wrong tool maybe? Or am I not using the tool correctly?

For example, the current market leader in terms of productivity tools with AI is Cursor. There are other tools that are getting close like GitHub Copilot, but Cursor is way ahead of anything else I've seen. With Cursor, it basically digs through your code base and looks for what it needs.

But if it fails to find what it needs, you need to think about why. It probably failed for the same reason a human might have failed. Maybe your code structure was very unstructured. Maybe you need to explain to the AI what the high-level structure of your code is.

"Think of it kind of like a really smart intern who just joined your team. They're brilliant at coding, but now they got confused about something, and it's probably your code – something in it that made it confused. And now you need to clarify that."

There are ways to do that. In Cursor, for example, you can create something called cursor rules, which are like standing documents that describe certain aspects of your system. In my team, we're always tweaking those rules. Whenever we find that the AI model did something wrong, we're always analysing why. Usually it's our prompt – I just phrased it badly – or I just need to add a cursor rule, or I need to break the problem down a little bit.

It's exactly the same thing as if you go to a team and give them this massive user story that includes all these assumptions – they'll probably get some things wrong. But if you take that big problem and sit down together and analyse it and split it into smaller steps where each step is verifiable and testable, now your team can do really good work. It's exactly the same thing with AI.

Addressing the Code Review Bottleneck

Tenille: One of our senior developers found that he was outputting code at a much greater volume and faster speed, but the handbrake he found was actually their code review processes. They were keeping the same processes they had previously, and that was a bit of a handbrake for them. What kind of advice would you have there?

Henrik: This reminds me of the general issue with any kind of productivity improvement. If you have a value stream, a process where you do different parts – you do some development, some testing, you have some design – whenever you take one part of the process and make it super optimised, the bottleneck moves to somewhere else.

If testing is no longer the bottleneck, maybe coding is. And when coding is instant, then maybe customer feedback – or lack of customer feedback – is the bottleneck. The bottleneck just keeps moving. In that particular case, the bottleneck became code review. So I would just start optimising that. That's not an AI problem. It's a process problem.

Look at it: what exactly are we trying to do when we review? Maybe we could think about changing the way we review things. For example, does all code need to be reviewed? Would it be enough that the human who wrote it and the AI, together with the human, agree that this is fine? Or maybe depending on the criticality of that change, in some cases you might just let it pass or use AI to help in the reviewing process also.

"I think there's value in code review in terms of knowledge sharing in a large organisation. But maybe the review doesn't necessarily need to be a blocking process either. It could be something you go back and look at – don't let it stop you from shipping, but maybe go back once per week and say, 'Let's look at some highlights of some changes we've made.'"

We produce 10 times more code than in the past, so reviewing every line is not feasible. But maybe we can at least identify which code is most interesting to look at.

Ethical Considerations: Balancing Innovation with Responsibility

Tenille: Agile emphasises people over process and delivering value to customers. Now with AI in the mix, there's potential for raising some ethical considerations. I'm interested in your thoughts on how teams should approach these ethical considerations that come along with AI – things like balancing rapid experimentation against concerns around bias, potential data privacy concerns.

Henrik: I would treat each ethical question on its own merits. Let me give you an example. When you use AI – let's say facial recognition technology that can process and recognise faces a lot better than any human – I kind of put that in the bucket of: any tool that is really useful can also be used for bad things. A hammer, fire, electricity.

That doesn't have so much to do with the tool itself. It has much more to do with the rules and regulations and processes around the tool. I can't really separate AI in that sense. Treat it like any other system. Whenever you install a camera somewhere, with or without AI, that camera is going to see stuff. What are you allowed to do with that information? That's an important question. But I don't think it's different for AI really, in that sense, other than that AI is extremely powerful. So you need to really take that seriously, especially when it comes to things like autonomous weapons and the risk of fraud and fake news.

"An important part of it is just to make it part of the agenda. Let's say you're a recruitment company and you're now going to add some AI help in screening. At least raise the question: we could do this. Do we want to do this? What is the responsible way to do it?"

It's not that hard to come up with reasonable guidelines. Obviously, we shouldn't let the AI decide who we're going to hire or not. That's a bad idea. But maybe it can look at the pile of candidates that we plan to reject and identify some that we should take a second look at. There's nothing to lose from that because that AI did some extra research and found that this person who had a pretty weak CV actually has done amazing things before.

We're actually working with a company now where we're helping them build some AI agents. Our AI agents help them classify CVs – not by "should we hire them or not," but more like which region in Sweden is this, which type of job are we talking about here. Just classifying to make it more likely that this job application reaches the right person. That's work that humans did before with pretty bad accuracy.

The conclusion was that AI, despite having biases like we humans do, seemed to have less biases than the human. Mainly things like it's never going to be in a bad mood because it hasn't had its coffee today. It'll process everybody on the same merits.

I think of it like a peer-to-peer thing. Imagine going to a doctor – ideally, I want to have both a human doctor and an AI doctor side by side, just because they both have biases, but now they can complement each other. It's like having a second opinion. If the AI says we should do this and the doctor says, "No, wait a second," or vice versa, having those two different opinions is super useful.

Parallels Between Agile and AI Transformations

Tenille: You're recognised as one of the leading voices in agile software development. I can see, and I'm interested if you do see, some parallels between the agile transformations that you led at Spotify and Lego with the AI transformations that many businesses are looking at now.

Henrik: I agree. I find that when we help companies transition towards becoming AI native, a lot of the thinking is similar to agile. But I think we can generalise that agile transformations are not really very special either – it's organisational change.

There are some patterns involved regardless of whether you're transitioning towards an agile way of working or towards AI. Some general patterns such as: you've got to get buy-in, it's useful to do the change in an incremental way, balance bottom-up with top-down. There are all these techniques that are useful regardless. But as an agilist, if you have some skills and competence in leading and supporting a change process, then that's going to be really useful also when helping companies understand how to use AI.

Tenille: Are you seeing more top-down or bottom-up when it comes to AI transformations?

Henrik: So far it's quite new still. The jury's not in yet. But so far it looks very familiar to me. I'm seeing both. I'm seeing situations where it's pure top-down where managers are like "we got to go full-out AI," and they push it out with mixed results. And sometimes just completely bottom-up, also with mixed results.

Sometimes something can start completely organically and then totally take hold, or it starts organically and then gets squashed because there was no buy-in higher up. I saw all of that with agile as well. My guess is in most cases the most successful will be when you have a bit of both – support and guidance from the top, but maybe driven from the bottom.

"I think the bottom-up is maybe more important than ever because this technology is so weird and so fast-moving. As a leader, you don't really have a chance if you try to control it – you're going to slow things down to an unacceptable level. People will be learning things that you can't keep up with yourself. So it's better to just enable people to experiment a lot, but then of course provide guidance."

AI for Product Owners: From Ideation to Pull Requests

Tenille: You're very well known for your guidance and for your ability to explain quite complex concepts very simply and clearly. I was looking at your video on YouTube today, the Agile Product Ownership in a Nutshell video, which was uploaded about 12 years ago now. Thinking about product owners, there's a big opportunity now with AI for generating ideas, analysing data, and even suggesting new features. What's your advice for product owners and product managers in using AI most effectively?

Henrik: Use it for everything. Overuse it so you can find the limits. The second thing is: make sure you have access to a good AI model. Don't use the free ones. The difference is really large – like 10x, 100x difference – just in paying like $20 per month or something. At the moment, I can particularly strongly recommend Claude. It's in its own category of awesomeness right now. But that of course changes as they leapfrog each other. But mainly: pay up, use a paid model, and then experiment.

For product owners, typical things are what you already mentioned – ideation, creating good backlog items, splitting a story – but also writing code. I would say as a PO, there is this traditional view, for example in Scrum, that POs should not be coding. There's a reason for that: because coding takes time, and then as PO you get stuck in details and you lose the big picture.

Well, that's not true anymore. There are very many things that used to be time-consuming coding that is basically a five-minute job with a good prompt.

"Instead of wasting the team's time by trying to phrase that as a story, just phrase it as a pull request instead and go to the team and demonstrate your running feature."

That happened actually today. Just now, our CEO, who's not a coder, came to me with a pull request. In fact, quite often he just pushes directly to a branch because it's small changes. He wants to add some new visualisation for a graph or something in our platform – typically admin stuff that users won't see, so it's quite harmless if he gets it wrong.

He's vibe coding, just making little changes to the admin, which means he never goes to my team and says, "Hey, can you guys generate this report or this graph for how users use our product?" No, he just puts it in himself if it's simple.

Today we wanted to make a change with how we handle payments for enterprise customers. Getting that wrong is a little more serious, and the change wasn't that hard, but he just didn't feel completely comfortable pushing it himself. So he just made a PR instead, and then we spent 15 minutes reviewing it. I said it was fine, so we pushed it.

It's so refreshing that now anybody can code. You just need to learn the basic prompting and these tools. And then that saves time for the developers to do the more heavyweight coding.

Tenille: It's an interesting world where we can have things set up where anyone could just jump in and with the right guardrails create something. It makes Friday demos quite probably a lot more interesting than maybe they used to be in the past.

Henrik: I would like to challenge any development team to let their stakeholders push code, and then find out whatever's stopping you from doing that and fix that. Then you get to a very interesting space.

Closing the Gap Between Makers and Users

Tenille: A key insight from your work with agile teams in the past has been to really focus on minimising that gap between maker and user. Do you think that AI helps to close that gap, or do you think it potentially risks widening it if teams are focusing too much on AI predictions and stop talking to their customers effectively?

Henrik: I think that of course depends a lot on the team. But from what I've seen so far, it massively reduces the gap. Because if I don't have to spend a week getting a feature to work, I can spend an hour instead. Then I have so much more time to talk to my users and my customers.

If the time to make a clickable prototype or something is a few seconds, then I can do it live in real time with my customers, and we can co-create. There are all these opportunities.

I find that – myself, my teams, and the people I work with – we work a lot more closely with our users and customers because of this fast turnaround time.

"Just yesterday I was teaching a course, and I was going home sitting on the subway. It was a 15-minute subway ride. I finally got a seat, so I had only 7 minutes left. There's this feature that I wanted to build that involved both front-end and back-end and a database schema change. Well, 5 minutes later it was done and I got off the subway and just pushed it. That's crazy."

Of course, our system is set up optimised to enable it to be that fast. And of course not everything will work that well. But every time it does, I've been coding for 30 years, and I feel like I wake up in some weird fantasy every day, wondering, "Can I really be this productive?" I never would have thought that was possible.

Looking Ahead: The Future of Agile Teams

Tenille: I'd like you to put your futurist hat on for a moment. How do you see the future of agile teamwork in, say, 10 to 15 years time? If we would have this conversation again in 2035, given the exponential growth of AI and improvements over the last two to three years, what do you think would be the biggest change for software development teams in how they operate?

Henrik: I can't even imagine 10 years. Even 5 years is just beyond imagination. That's like asking someone in the 1920s to imagine smartphones and the Internet. I think that's the level of change we're looking at.

I would shorten the time a little bit and say maybe 3 or 4 years. My guess there – and I'm already seeing this transfer happen – is that coding will just go away. It just won't be stuff that we humans do because we're too slow and we hallucinate way too much.

But I think engineering and the developer role will still be there, just that we don't type lines of code – in the same way that we no longer make punch cards or we no longer write machine code and poke values into registers using assembly language. That used to be a big part of it, but no longer.

"In the future, as developers, a lot of the work will still be the same. You're still designing stuff, you're thinking about architecture, you're interacting with customers, and you're doing all the other stuff. But typing lines of code is something that we're gonna be telling our kids about, and they're not gonna believe that we used to do that."

The other thing is smaller teams, which I'm already seeing now. I think the idea of a cross-functional team of 5 to 7 people – traditionally that was considered quite necessary in order to have all the different skills needed to deliver a feature in a product. But that's not the case anymore. If you skip ahead 2 or 3 years when this knowledge has spread, I think most teams will be 2 people and an AI, because then you have all the domain knowledge you need, probably.

As a consequence of that, we'll just have more teams. More and smaller teams. Of course, then you need to collaborate between the teams, so cross-team synchronisation is still going to be an issue.

Also, I'm already seeing this now, but this concept of sprints – the whole point is to give a team some peace of mind to build something complex, because typically you would need a week or two to build something complex. But now, when it takes a day and some good prompting to do the same thing that would have taken a whole sprint, then the sprint is a day instead. If the sprint is a day, is there any difference between a sprint planning meeting and a daily standup? Not really.

I think sprints will just kind of shrink into oblivion. What's going to be left instead is something a little bit similar – some kind of synchronisation point or follow-up point. Instead of a sprint where every 2 weeks we sit down and try to make a plan, I think it'll be very much continuous delivery on a day-to-day basis. But then maybe every week or two we take a step back and just reflect a little bit and say, "Okay, what have we been delivering the past couple of weeks? What have we been learning? What's our high-level focus for the next couple of weeks?" A very, very lightweight equivalent of a sprint.

I feel pretty confident about that guess because personally, we are already there with my team, and I think it'll become a bit of a norm.

Final Thoughts: Preparing for the Future

Henrik: No one knows what's gonna happen in the future, and those who say they do are kidding themselves. But there's one fairly safe bet though: no matter what happens in the future with AI, if you understand how to use it, you'll be in a better position to deal with whatever that is. That's why I encourage people to get comfortable with it, get used to using it.

Tenille: I have a teenage daughter who I'm actually trying to encourage to learn how to use AI, because I feel like when I was her age, the Internet was the thing that was sort of coming mainstream. It completely changed the way we live. Everything is online now. And I feel like AI is that piece for her.

Henrik: Isn't it weird that the generation of small children growing up now are going to consider this to be normal and obvious? They'll be the AI natives. They'll be like, "Of course I have my AI agent buddy. There's nothing weird about that at all."

Tenille: I'll still keep being nice to my coffee machine.

Henrik: Yeah, that's good. Just in case, you know.

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Thank you to Henrik Kniberg for joining us on this episode of the Easy Agile Podcast. To learn more about Henrik's work, visit Abundly AI or check out his educational videos on AI and agile practices.

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