Atlassian: kako AI vraća product menadžerima ulogu graditelja

Tekst koji je Atlassian objavio u januaru 2026. godine, uz uvide Aakasha Gupte (autor newsletter-a Product Growth), tvrdi da PM koji sami grade AI alate razvijaju bolje razumevanje tehnologije od onih koji je samo posmatraju sa strane. Centralna teza: stručnost dolazi kroz praksu, a ta praksa ima prirodnu progresiju.

Atlassian deli usvajanje AI-a za product menadžere na tri faze. Prva su prototipi — brzi eksperimenti usmereni na rešavanje konkretnog problema. PM primeti da sažimanje povratnih informacija korisnika svake nedelje traje tri sata, pa napravi jednostavan agent za sumarizaciju korišćenjem no-code alata. Cilj je učenje, a ne gotov produkt. Ako prototip funkcioniše, prelazi na drugu fazu — procesa. Ovde se potvrđeni eksperimenti pretvaraju u ponovljive tokove rada sa jasnim ulazima, izlazima i dovoljnom pouzdanošću da ih mogu koristiti i drugi članovi tima. Treća faza je kod: tok rada se pretvara u trajan sistem, ponekad kroz stvarni razvoj softvera, ponekad kroz čvršću integraciju između alata.

Tekst nabraja 15 konkretnih AI scenarija za različite faze životnog ciklusa proizvoda. Na strani discovery-ja: praćenje povratnih informacija na društvenim mrežama, sinteza tiketa iz Zendesk-a, analiza prodajnih poziva iz Gong-a, ekstrakcija uvida iz zajednica i generisanje analitičkih signala. Na strani isporuke: kreiranje vodiča za intervjue, pisanje PRD-ova, procena obima funkcionalnosti, prototipovanje sa V0 ili Bolt-om i izgradnja produkcijskih funkcija korišćenjem RAG arhitekture. Lista je vredna upravo po svojoj specifičnosti — čita se kao praktičan čeklist, a ne konceptualni manifest.

Kao potvrda — interni podaci Atlassian-a. Više od 90% od 450+ PM-ova u kompaniji koristi AI alate svake nedelje. Oko 70% redovno koristi Rovo Chat i agente, uštedujući prosečno 40 minuta dnevno. Ovi podaci služe kao jedna od referentnih tačaka, a ne kao centralni argument, što sprečava tekst da postane reklama za Rovo.

Materijal je koristan za dve publike. Za individualne PM-ove — to je konkretna lestvica rasta: krenuti s prototipom koji rešava pravi problem, izgraditi naviku automatizacije, a zatim preći na kod kada tok rada dokaže svoju vrednost. Za product lidere — to je model za širenje AI pismenosti unutar tima: ne kroz obuke, već kroz sredinu u kojoj je graditi male stvari bezbedno i podsticano.

Jedna napomena: tekst se oslanja na kontekst Atlassian-a, a konkretni alati — Rovo, Jira Product Discovery, agenti u Confluence-u — nativni su za njihov stack. PM-ovi koji rade u drugačijim ekosistemima primenjivaće okvir, a neće ga koristiti doslovno.