AI eksperimentisanje za 10X rast — predavanje Aakash Gupta

O čemu je video

Frederic De Todaro, CPO u Kameleoon, razgovara sa Aakash Guptom o tome kako AI preoblikuje produktno eksperimentisanje. Epizoda uključuje live demo u kome De Todaro izrađuje i pokreće varijaciju A/B testa za dva minuta koristeći AI, i pokriva celokupni životni ciklus eksperimentisanja — od generisanja ideja i konfiguracije do merenja i analize. Diskusija se oslanja na De Todarovo 12-godišnje iskustvo u pomaganju hiljadama timova da sprovode eksperimente na velikom obimu.

Za koga je

Produktni menadžeri i profesionalci za rast koji redovno sprovode eksperimente i žele da razumeju kako tačno AI menja svaku fazu procesa. Takođe relevantno za PM-ove koji su izbegavali eksperimentisanje jer je ciklus izrade bio presporost — ovo predavanje direktno adresira tu prepreku.

Ključni zaključci

1. Usko grlo izrade je mrtvo. Većina produktnih ideja nikada ne bude testirana jer izrada varijacija traje nedeljama. AI alati za kodiranje su eliminisali ovo ograničenje. De Todaro demonstrira izradu varijacije A/B testa unosom instrukcije na prirodnom jeziku — „promeni sortiranje na cenu od najniže ka najvišoj” — pri čemu je varijacija bila spremna za dva minuta. Korak izrade koji je ranije bio kapija eksperimentisanja više nije ograničavajući faktor.

2. Vibe coding menja ekonomiku eksperimentisanja. Kada izrada varijacije košta dva minuta umesto dve nedelje, kalkulacija o tome šta vredi testirati se potpuno menja. Timovi sada mogu da testiraju ideje koje bi bile odbačene kao previše male da bi opravdale inženjersku investiciju. To znači da produktni osećaj — sposobnost generisanja dobrih hipoteza — postaje pravo usko grlo umesto inženjerskog kapaciteta.

3. Merenje AI funkcionalnosti zahteva drugačije metrike. Standardne A/B testing metrike ne obuhvataju celokupnu sliku za funkcionalnosti koje koriste AI. De Todaro identifikuje tri ključne metrike za RAG sisteme konkretno: tačnost pronalaženja, relevantnost odgovora i zadovoljstvo korisnika. On tvrdi da PM-ovi treba da blisko sarađuju sa data naučnicima kako bi obezbedili da okvir merenja odgovara jedinstvenim karakteristikama AI funkcionalnosti.

4. PM-ovi i dalje vode strategiju; AI pruža brzinu izvršavanja. De Todaro eksplicitno kaže da se uloga PM-a u eksperimentisanju nije smanjila — pomerila se. PM-ovi donose poslovni kontekst koji AI nema: ograničenja korisnika, strateške prioritete, regulatorne zahteve. Kombinacija PM procene i brzine izvršavanja AI je ono što proizvodi bolje rezultate, a ne AI koji samostalno vodi eksperimente.

5. Dva najveća talasa u eksperimentisanju bili su ML i generativni AI. Talas mašinskog učenja je uveo personalizaciju i automatizovanu segmentaciju publike. Talas generativnog AI sada omogućava trenutno kreiranje testova i analizu u realnom vremenu. De Todaro ih pozicionira kao kumulativne napretke: timovi koji su rano usvojili ML eksperimentisanje sada su u jačoj poziciji da imaju koristi od sposobnosti generativnog AI.

Vredi pogledati ako…

Sprovodite eksperimente na svom proizvodu, ali smatrate da je ciklus izrada-test-učenje presporost, i želite da vidite konkretan demo kako AI alati mogu da komprimuju vremenski okvir eksperimentisanja sa nedelja na minute.