Fireside PM: pet starijih product lidera o budućnosti PM-a u doba AI
U decembru 2025. godine, Tom Leung je okupio pet starijih product lidera za razgovor o tome kako AI menja product menadžment iznutra. Panel je uključivao Rami Abu-Zahra iz Amazon-ovih timova za Kindle i Prime Video, Toda Beaupre-a iz YouTube-ovog tima za početnu stranicu i preporuke, Joea Corker-a (CEO i suosnivač Jaide Health), Lauren Nagel (VP of Product u Mezmo) i Davida Nydegger-a (Chief Product Officer u Oviva). Diskusija je otkrila napetosti koje se retko pojavljuju u javnim materijalima: gde AI zaista menja posao, a gde ne.
Panel se složio da ljudski sud nije zamenljiv u skorijoj budućnosti. Jedan od učesnika to je formulisao direktno: “AI ne može da oseti bol vaših korisnika.” Životno iskustvo, emocionalno razumevanje problema korisnika i sposobnost donošenja uverenih odluka u uslovima neizvesnosti ostaju isključivo ljudske odlike. Ono što AI menja je sloj izvršavanja — prototipiranje, dokumentacija, obrada upita i sinteza velikih skupova informacija ubrzavaju se. Ali brže izvršavanje bez dobrog suđenja brže proizvodi pogrešne stvari, a ne bolje proizvode.
Na tehničkom planu, panel je identifikovao dve nove veštine neophodne product managerima koji grade AI funkcionalnosti, bez obzira na pozadinu. Prva je context engineering: razumevanje kako strukturirati inpute za model da bi se dobijali pouzdani rezultati, i poznavanje toga kako upravljanje context prozorom utiče na ponašanje proizvoda tokom izvršavanja. Druga je evaluacija: izgradnja test skupova, definisanje metrika uspeha za probabilističke rezultate i praćenje degradacije kvaliteta tokom vremena. Nijedna od ovih veština ne zahteva pisanje koda, ali obe zahtevaju direktniji kontakt s realnim ponašanjem modela nego što ga većina PM-ova trenutno ima.
Panel je takođe izrazio zabrinutost zbog “wrapper” aplikacija — proizvoda izgrađenih kao tanki sloj iznad foundation modela bez vlasničkih podataka i duboko ugrađenih radnih tokova. Nekoliko govornika izrazilo je skepticizam prema dugoročnoj održivosti konkurentske pozicije takvih proizvoda. Najotporniji su oni koji vremenom akumuliraju vlasničke podatke o interakcijama i integrišu AI u radne tokove koje je stvarno teško replicirati s drugim dobavljačem.
Materijal je najkorisniji za starije individualne kontributore i menadžere koji žele realan, praktičarski razgovor o trajektoriji profesije — od ljudi koji zaista grade AI proizvode, a ne predviđaju spolja.