Medium: S onu stranu hajpa — prelazak na AI product management

Objavljen u februaru 2026. godine na Medium-u, tekst Thongchana Thananate-a iznosi direktan argument: tržište tehnologije 2026. više ne nagrađuje entuzijazam prema AI. Kompanije su akumulirale dovoljno sposobnosti modela; posao sada podrazumeva pretvaranje tih sposobnosti u usvajanje od strane korisnika i prihod. Tekst je namenjen product managerima koji počinju da upravljaju AI funkcionalnostima i otkrivaju da je jaz između modela koji funkcioniše i proizvoda koji funkcioniše širi nego što su očekivali.

Okvir lanca vrednosti

Centralni okvir je trostepeni lanac vrednosti: Capability → Usability → Monetization. Thananateova dijagnoza je da većina organizacija pada na drugom koraku. Mogu da identifikuju šta AI model može da uradi, ali ne mogu to da učine dovoljno pouzdanim da korisnici razviju navike oko toga. Ovaj neuspeh, prema tekstu, nije primarno tehnički — to je produktni problem. Probabilistička priroda AI stvara praznine u poverenju koje samo inženjerstvo ne može da zatvori. Zatvaraju ih nameran dizajn interfejsa, fallback šabloni i formiranje korisničkih navika.

Tri kompetencije

Tri oblasti strukturišu praktični deo teksta. Prva je pristup bihejvioralne ekonomije dizajnu proizvoda: korisnici nose mentalne modele izgrađene na determinističkim sistemima, i kada model da neočekivani rezultat, poverenje brzo erodira. Posao PM-a nije da poboljša model već da redizajnira feedback petlju tako da varijabilnost bude ograničena i komunicirana. Druga kompetencija je objašnjivost proizvoda — AI odluke moraju biti opisane u terminima koje korisnik može da proveri, a ne samo sumirati. Primer sa otkrivanjem prevara je ilustrativan: označavanje transakcije je korisno samo ako istraživač razume zašto je oznaka podignuta i može da postupa na osnovu tog objašnjenja. Treća je izvršenje u realnim uslovima: pouzdanost na svim platformama, graciozan odgovor na greške i human-in-the-loop kao dizajnerski zahtev, a ne rubni slučaj.

Studija slučaja korisničke podrške

Najkonkretniji primer u tekstu je AI sistem za trijaž zahteva korisničke podrške. Dobro dizajnirana verzija rutira resetovanje lozinke i slične zadatke niskog zahteva za prosuđivanjem na punu automatizaciju; emocionalne žalbe odmah eskalirajua živim agentima; hibridni slučajevi gde je potrebna ljudska revizija ali ručno pisanje odgovora rasipa vreme dobijaju nacrt odgovora. Svaka odluka o rutiranju je deterministička iz perspektive proizvoda — probabilistički model je sadržan unutar kategorija koje je PM definisao. Thananate opisuje ovo kao pretvaranje probabilističkog modela u deterministički poslovni ishod i ovo naziva suštinskim radom AI PM-a.

Kome je korisno

Tekst je najrelevrantniji za PM-ove koji su lansirali ili planiraju da lansiraju AI funkcionalnost i suočavaju se sa jazom između demo kvaliteta i pouzdanosti u produkciji. Praktičan je, sažet i gradi se na jednom dobro odabranom primeru, a ne na širokim generalizacijama.