Mentionsy

Większość product managerów się nie załapie w wagonik AI i za chwilę wypadnie z gry i straci robotę.

Hot take, że determinizm i przewidywalność w produktach AI staną się ich głównym wyróżnikiem.

Tomek, head of product Brainbeats i founder Product Academy.

Slack, gdzieś taki rok, dwa lata temu, CPO Slacka zarzucił, że oni to już porzucają roadmapy, nie mają roadmap, rezygnują z tego całkowicie, stawiają tylko i wyłącznie na to, że jest mały cross-funkcjonalny zespół, najlepiej w ogóle złożony, z jednego designera, jednego inżyniera prototypującego z AI-em, może tam jeszcze jedna czy dwie osoby.

Moich przynajmniej, no nie wiem, może ja pracuję w AI-owych produktach i też to jest jakieś tam jeszcze większe tempo, nie?

No bo wspomniałeś o tym, że no nawet, że właściwie w tym AI-owym produkcie rzeczy zmieniają się ciągle.

A dwa, pracujecie w produkcie AI driven, takim AI first, no nie?

AI inherited first, no to rzeczywiście, i tu się zgadzam znowu, ta funkcja tego, że żyjemy i produkujemy produkty w świecie AI, przyspiesza i inwaliduje nasze założenia szybciej.

Większość product managerów się nie załapie w wagonik AI i za chwilę wypadnie z gry i straci robotę.

Czy to tylko jest taki hype driven panic na LinkedIn, żeby właśnie ludzie kupowali kursy produktowe, wykorzystania AI w produkcie i żeby się bali o swoją pracę?

No, ja myślę, że jest ten nawet szerszy trend ostatnio masowych layoffów, które są z hashtagiem AI, gdzie oczywiście jest debata na dwa fronty, że hej, to rzeczywiście z powodu AI, a dwa, no teraz zwalniamy tu połowę teamu supportu, a za chwilę ją na przykład zrehirujemy, bo się okaże, że tak naprawdę ci ludzie z supportu byli tak naprawdę empowered.

Wykonywane w naszej organizacji, pojawienie się AI raczej było traktowane jako multiplayer.

Zaadoptują rozwiązania AI-owe w swoim codziennym takiej pracy, no to właściwie każdy teraz buduje swoje pętle identyfikacji, inwestygacji kodu i wstępnej analizy, jak dany feature ma być wykonany, więc właściwie zostaną uwolnieni wkrótce od tego, żeby tym zarządzać, jeśli to zautomatyzują.

A to zawsze będzie ten czynnik ludzki tutaj, że trzeba ustalić te priorytety, co w kolejności robimy, bo przecież jeden, nawet jeśli to będzie robione razem z AI, no to ja będę miał swój wynik AI, ten interesariusz będzie miał ten wynik z AI, ten stereo, ten taki, ten taki.

I teraz jakby co z tego, że użyję AI, będę używał AI do tego, żeby lepiej przygotowywać interesariusza X, Y i Z, że jednak ten feature od interesariusza B jest jakby lepszy jakby, nie?

I myślisz, że jak dyrektor zrobi sobie ten MD file swojego profilu i z tej priorytetyzacji z AI wyjdzie, że to nie jego feature jest teraz najważniejszy.

Jak tak stawiasz pytanie, to backlog managerowie będą mieli się krótkoterminowo dużo lepiej, ale outcome managerowie też będą mieli się krótkoterminowo dużo lepiej, jeśli zaadoptują AI w swojej pracy.

A nie tworzyć jakiegoś sztucznego constraintu,

Ja chciałem wrzucić do naszej dyskusji taki temat z hot take, że determinizm i przewidywalność w produktach AI staną się ich głównym wyróżnikiem.

Mam na myśli to, że na razie trwa wielka bitwa o to, kto lepiej zoperacjonalizuje use case'y AI'owe, które wykorzystują AI do generowania większej wartości, szybciej, lepiej, w bardziej inteligentny sposób, z szerszym kontekstem i tak dalej.

To, czy w dużej skali te rezultaty tego, co produkuje AI są powtarzalne.

Pomyślmy sobie o Finie czy Intercomie, który właśnie jako jedną z głównych metryk ma tam to, jak często AI może rozwiązać problemy użytkowników bez ingerencji człowieka.

I teraz wśród innych firm, jak często jesteś w stanie zagwarantować, że w dużej skali AI

W sensie uważam, że to jest ważne, to co mówisz i będą wygrywały organizacje, które potrafią coraz bardziej okiełznać AI, znaczy sprawiać, że jesteśmy w stanie lepiej nim zarządzać i myśleć

Patrzeć na wyniki AI, feature'ów AI, produktów AI w bardziej przewidywalny sposób, bo dzięki temu jesteś w stanie lepiej rozwijać produkt po prostu, bo wiesz, że jak zmieniasz model, zmieniasz cokolwiek, to wiesz, czy to poprawiło, czy nie poprawiło wyniki.