Medium: Jedan dan iz života product managera koji koristi AI

Članak Sama Boboa, objavljen na Medium-u u decembru 2025. godine, prati jedan radni dan product managera koji je ugradio AI u svaku fazu razvoja proizvoda. Ovo nije pregled alata niti vodič — to je lični prikaz gde AI donosi praktičnu efikasnost, a gde staje.

Istraživanje tržišta

Dan počinje istraživanjem tržišta, gde Microsoft Copilot Analyst generiše sažetke konkurentske analize na osnovu strukturiranih podataka. Rezultati i dalje zahtevaju proveru od strane čoveka: Bobo eksplicitno navodi da AI istraživačke rezultate treba proveriti pre nego što utiču na bilo kakvu odluku. Kognitivni pomak ovde nije dramatičan — radi se o prelasku sa čitanja primarnih izvora na proveru AI-generisane sinteze uz njih — ali ušteda vremena je realna, a format rezultata ostaje konzistentan.

Dizajn proizvoda

Faza dizajniranja se najviše razlikuje od tradicionalne prakse. Umesto pisanja briefa dizajneru i čekanja, Bobo opisuje proces iteriranja interaktivnih prototipova za 30 do 45 minuta koristeći Figma Make. Prototip je istraživački, a ne konačan. Definisanje problema ostaje ručni proces — Bobo to formuliše kao ljudski proces, zasnovan na pristupima Design Thinking koji identifikuju pravi problem pre nego što se izgradi bilo koji interfejs. Dobitak u brzini je u iteraciji, a ne u mišljenju koje joj prethodi.

Dokumentacija zahteva

Dokumentacija zahteva je najsistematizovaniji deo toka rada. Copilot sa prilagođenim vodičem za stil pretvara opširne opise proizvoda u strukturirane šablone specifikacija. Konzistentnost koju ovo pruža unutar tima važnija je od bilo koje pojedinačne uštede vremena: format rezultata postaje predvidljiv, što smanjuje trenje pri pregledu i nesporazume u kasnijim fazama.

Marketing i dokumentacija

Faza marketinga dodaje AI asistenciju u prevodu sadržaja i generisanje slika za video produkciju i pisane materijale. Bobov pristup u ovoj fazi nosi centralni argument članka: AI rezultati, ovde kao i svuda tokom dana, prolaze proveru, validaciju i uređivanje pre nego što dobiju trajnu formu.

Za koga je ovaj članak

Članak je najkorisniji za PM koji su prevazišli osnove i žele da pređu od ad hoc promptanja ka toku rada koji konzistentno rešava specifične zadatke. Nije to framework niti iscrpna taksonomija AI primena u produktnom radu — to je radni prikaz jednog dana, što ga čini korisnom referentnom tačkom za poređenje sa sopstvenom trenutnom praksom. PM koji i dalje rade sa AI situaciono naći će u njemu praktičnu polaznu tačku za odluku gde prvo izgraditi sistem.