Agile Insider: pobjednički playbook za AI PM 2026

Tekst Shailesh Sharme u publikaciji Agile Insider na Mediumu počinje upozorenjem da će većina product managera koji ulaze u AI pasti u ono što autor naziva “AI PM zamkom” — konzumiraju tutorijale o osnovnom prototipiranju i vibe codingu, a onda pretpostavljaju da ih to kvalifikuje za vođenje AI timova. Središnji argument je da su korišćenje AI alata i izgradnja AI proizvoda suštinski različite vještine, te da brkanje ta dva koncepta ostavlja PM-ove bez dubine koju kompanije zapravo traže.

O čemu govori članak

Tekst je strukturiran oko sedam oblasti učenja koje Sharma identificira kao temelje za AI product management u 2026. To su: osnove AI/ML-a, analiza case studyja kompanija poput Googlea, Microsofta, Amazona, OpenAI-a, Netflixa i Lyfta, arhitektura ML sistema i data pipeline, napredne tehnike prompt engineeringa, prototipiranje, RAG sistemi s agentima i metodologijama evaluacije, te priprema za AI-specifične razgovore za posao.

Posebna pažnja posvećena je sistemima evaluacije — i determinističkim i probabilističkim pristupima mjerenju pouzdanosti AI funkcionalnosti — kao i ekonomici izgradnje AI proizvoda: troškovi tokena, upravljanje GPU budžetom i šta znači biti profitabilan na nivou jedinice kada je inferencija stavka u strukturi troškova.

Sharma također obrađuje dizajn pouzdanosti: izgradnju UX guardrailsa koji elegantno rukuju greškama AI-a, tako da korisnici nisu izloženi sirovim odgovorima modela. Članak ovo tretira kao odgovornost PM-a, a ne kao detalj inžinjerske implementacije.

Ključni zaključak

Srž argumenta je da je tehnička pismenost u AI sistemima — razumijevanje kako rade RAG pipeline-ovi, kako se evaluiraju agenti, kako ekonomika tokena utječe na strategiju cijena — sada osnovno očekivanje za sve koji žele smisleno utjecati na to kako se grade AI proizvodi. Površno poznavanje neće biti dovoljno ni u razgovorima za posao ni u radu unutar AI tima.

Za koga je koristan

Ovaj tekst namijenjen je PM-ovima na middlevelu i senioru koji prepoznaju da trebaju dublje razumjeti AI, ali nisu sigurni šta “dublje” znači u praksi. Pruža jasnu mapu fokusnih oblasti, mada sam po sebi ne nudi detaljnu obuku ni za jednu od njih — usmjerava ka daljnjem istraživanju, umjesto da ga zamijeni.