Medium: kontinuirano product discovery u razmeri uz AI
O čemu se radi u tekstu
Joca Torres je ovaj tekst objavio na Mediumu u maju 2026. godine, baveći se napetošću koju prepoznaje većina product timova: kontinuirani discovery se široko smatra vrednim, ali se retko praktikuje sistematski. Sukobi u rasporedu, teškoće sa rekrutacijom, pritisak vremena i organizacijska birokratija istorijski su discovery pretvarali iz kontinuiranog u epizodičan proces. Tekst opisuje kako je AI agent promenio tu dinamiku za timove sa kojima Torres sarađuje.
Kontekst i metod
Agent o kome se govori je ReveLumi, koji sprovodi kvalitativna istraživanja putem WhatsAppa. On preuzima ceo istraživački tok — planiranje studije, regrutovanje učesnika, sprovođenje intervjua u formi razmene poruka i pripremu izveštaja sa ključnim temama i predloženim sledećim koracima. Timovi koji su ranije sprovodili intervjue sa korisnicima kvartalno — kad bi projektni rokovi dopuštali — počeli su da intervjuišu deset i više korisnika nedeljno, bez dodavanja zaposlenih ili promene timske strukture.
Torres to pozicionira kao kvalitativnu, a ne samo kvantitativnu promenu. Pre AI-potpomognutog discoveryja, ceo tok je i dalje zavisio gotovo u potpunosti od ljudskog truda na svakom koraku: istraživač je planirao studiju, regrutovao učesnike putem emaila ili Dovetail panela, usklađivao rasporede, sprovodio intervjue, beležio, kodirao teme i sintetizovao nalaze. Svaki korak je unosio kašnjenje i rizik zbog rasporeda. ReveLumi to sabija u koordiniranu automatizovanu sekvencu u kojoj ljudska procena stupa na scenu u fazi planiranja — definisati koja pitanja postavljati i zašto — i u fazi interpretacije — odlučiti šta nalazi znače za roadmapu.
Ključni zaključci
Torres je pažljiv u razgraničavanju šta se promenilo, a šta nije. Agent ne zamenjuje procenu istraživača o tome šta pitati i kako interpretirati nalaze u poslovnom kontekstu. On uklanja koordinacioni i izvršni sloj koji je istraživanja činio skupim. Discovery postaje rutina umesto izuzetka jer marginalni troškovi sledeće runde intervjua značajno padaju.
Tekst takođe beleži šta AI-potpomognuti discovery ne menja: važnost precizno formulisanih istraživačkih pitanja, rizik greške potvrđivanja u interpretaciji nalaza i jaz između upotrebljivosti i product-market fita. Torres ukazuje na rizik da timovi prestanu da dovoljno dugo promišljaju probleme, prihvatajući brzo prototipiranje i brzu povratnu informaciju kao zamenu za dublje strateško razmišljanje.
Kome je tekst koristan
PM-ovima i liderima istraživačkih timova u kompanijama gde je kontinuirani discovery deklarativna praksa koja ne preživljava susret sa stvarnim rasporedom. Korisno je i svima koji procenjuju AI alate za istraživanja i žele praktičan izveštaj o tome gde agentni tokovi ispunjavaju obećanja i gde zahtevaju iste prosudbe kao i ranije.