Mohit Aggarwal: šta autonomni AI agenti znače za product managere

Mohit Aggarwal, product manager i autor tekstova o AI-ju, objavio je ovaj tekst na Medium-u u aprilu 2026. godine. Povod je bilo konkretno zapažanje: AI agent je samostalno otvorio tabelu, povukao podatke iz tri različita izvora, napravio pivot tabelu, formatirao rezultat i postavio ga u Slack — bez ijednog prompta između koraka. Bez nadzora, bez zahteva za potvrdom — samo sekvencijalno izvršavanje višekorečnog zadatka koji je ranije zahtevao učešće čoveka.

Autor ovaj pomak vezuje za dva infrastrukturna događaja. MCP (Model Context Protocol) dostigao je 97 miliona instalacija, obezbeđujući vezivni sloj koji omogućava AI agentima da komuniciraju sa alatima — bazama podataka, sistemima za upravljanje projektima, komunikacionim platformama. Paralelno, GPT-5.4 je dobio sposobnost da direktno upravlja računarom: ne putem API poziva, već navigacijom po desktopu na isti način kao čovek. Zajedno, ove dve promene pomerile su granicu mogućeg od „AI mi pomaže sa zadatkom” do „AI izvršava zadatak koji bih inače delegirao čoveku.”

Tekst ovo ne tretira kao tehničku kuriozitet. Aggarwal tvrdi da je standardni PM toolkit — planiranje sprintova, dizajniranje korisničkih tokova, pisanje specifikacija — izgrađen na pretpostavci da će čovek izvršavati donesene odluke. Kada agent može autonomno da vodi složene tokove rada, osnove pretpostavke ugrađene u te tokove zahtevaju preispitivanje. Ko snosi odgovornost ako agent pogrešno rutira tiket podrške? Kako opisati zahteve za feature čija ključna logika radi unutar agenta kome je dozvoljeno da menja sopstveno ponašanje?

Tekst ne propisuje konkretne akcije kao odgovor na ove promene. Više je dijagnoza — pokušaj da se zabeleži prag koji, po Aggarwalovom mišljenju, većina PM-ova još nije prepoznala. Takav pristup čini materijal korisnim za product managere u kompanijama koje aktivno grade agentne produkte ili integrišu autonomne agente u interne procese — gde pitanja koja tekst postavlja već postaju konkretna.