Agile Insider: Veštine i mapa puta AI product managera za 2026.
Shailesh Sharma je instruktor za AI PM i osnivač Technomanagersa, platforme za product managere koji prelaze u AI-specijalizovane uloge. Ovaj tekst iz decembra 2025. godine, objavljen u publikaciji Agile Insider na Mediumu, mapira veštine koje razlikuju AI product managere od tradicionalnih PM-ova i strukturira ih u redosled učenja.
Zašto je potreban poseban skup veština
Tekst počinje obrazloženjem zašto uobičajeni skup PM veština nije dovoljan. AI proizvodi su probabilistički, a ne deterministički — ne garantuju određeni izlaz za dati ulaz. To znači da zahtevi, metrike uspeha i očekivanja korisnika moraju da uzimaju u obzir neizvesnost na načine koji se ne zahtevaju u standardnom product managementu za SaaS. Sharma ovo koristi kao organizacioni princip cele mape veština.
Šest oblasti veština
Sharma grupiše potrebne veštine u šest kategorija.
Prva su osnove AI: razumevanje AI zamajca (ciklus između podataka, poboljšanja modela i korišćenja proizvoda), koncepti pipeline-a podataka i ponašanje modela na konceptualnom nivou. Matematička dubina u ovoj fazi nije neophodna.
Druga je pismenost u data scienceu — konkretno, sposobnost čitanja i interpretacije rezultata modela, razumevanje kada su algoritmi poput linearne regresije ili stabala odlučivanja odgovarajući alat, i procena da li data science pristup odgovara datom produktnom problemu.
Treća su znanja iz oblasti generativnog AI: ponašanje velikih jezičkih modela (LLM), tehnike promptinga i svest o tome kada mogu biti relevantni fine-tuning ili retrieval-augmented pristupi. Ovo je oblast u kojoj su se zahtevi za veštinama AI PM-ova najbrže menjali tokom poslednje dve godine.
Četvrta je brzo prototipovanje: praktična stručnost sa alatima poput Cursora i GitHub Copilota za izradu radnih prototipova bez inženjerske podrške. Sharma tvrdi da je ovo prešlo iz kategorije prednosti u bazično očekivanje na mnogim procesima zapošljavanja AI PM-ova.
Peta oblast pokriva RAG (retrieval-augmented generation) i evaluaciju AI — konkretno, razumevanje vektorskih baza podataka, pretraživanja po embeddingima i projektovanje metrika za merenje kvaliteta AI izlaza. PM-ovi koji rade na proizvodima za pretraživanje, asistente ili dokumente imaju najveće šanse da ove veštine direktno trebaju.
Šesta oblast je priprema za intervju prilagođena AI PM ulogama, uključujući tehnička pitanja koja su postala standardna u kompanijama koje aktivno zapošljavaju za ove pozicije.
Ograničenja
Tekst delimično služi kao najava sopstvenih kurseva Sharme, što se povremeno odražava na akcentovanje pojedinih oblasti. Mapa veština sama po sebi korisna je kao orijentacioni vodič bez obzira na to gde neko planira da uči, ali čitaoci treba da imaju na umu ovaj sukob interesa pri proceni istaknutih oblasti.
Najkorisnija za tradicionalne product managere koji aktivno razmatraju prelazak u AI-specijalizovane uloge, ili za PM-ove u kompanijama koje su nedavno prešle fokus na AI proizvode i trebaju brzo da popune jaz u veštinama.