Product Growth: kako graditi produkt strategiju u eri AI-a — korak po korak

Aakash Gupta održao je ovaj keynote na Northeastern Universityju u martu 2026. i učinio ga javno dostupnim putem svog Product Growth kanala. Središnja premisa: kada AI alati poput Claude Codea i Cursora omogućavaju inženjerima da isporuče za sate ono što je ranije trajalo danima, usko grlo u razvoju proizvoda prestaje biti izvođenje i postaje smjer. Timovi koji se mogu brzo kretati, ali ne znaju šta graditi, nisu produktivniji — oni samo brže griješe.

Za koga je ovo vidéo

Predavanje je najrelevantnija za PM-ove i product lidere u kompanijama gdje je razvoj s AI asistentom već dio inžinjerskog workflowa, ili gdje je taj prijelaz u toku. Korisno je i za sve u produkt ulozi koji su primijetili da je sposobnost tima za izvođenje nadmašila njegovu sposobnost da se složi o tome šta graditi. Posebno tehničko predznanje nije potrebno.

Ključni zaključci

1. Jasnoća strategije je novo usko grlo izvođenja. Gupta otvara konkretnom opservacijom: kada ih se pita o produkt strategiji, devet od deset inženjera u datom timu ne može je objasniti za 30 sekundi. Taj jaz postaje skuplji kako se brzina izvođenja povećava, jer neusklađeni brzi timovi proizvode neusklađeni brzi output. Problem nije inteligencija ni trud — strategija se rijetko komunicira u obliku po kojem se zapravo može djelovati.

2. 7-koračni okvir strategije: Objective → Users → Superpowers → Vision → Pillars → Impact → Roadmap. Svaki korak gradi na prethodnom, a redoslijed je važan. Izgradnja roadmape prije uspostavljanja jasnog visiona rezultira listom funkcionalnosti bez strateške logike koja ih povezuje. Gupta prolazi kroz svaki korak s primjerima i specifičnim pitanjima na koja je svaki korak osmišljen da odgovori.

3. Uobičajeni strateški promašaji su strukturni, ne analitički. Gupta identificira četiri ponavljajuća obrasca neuspjeha: strategije koje su preduge za pamćenje, previše nejasne za djelovanje, odvojene od svakodnevnog rada i statične umjesto živih dokumenata. Ovo su komunikacijski i organizacijski problemi koje samo bolji okvir neće riješiti.

4. AI je koristan alat za stres-testiranje strateških pretpostavki, ali ne i za njihovo generisanje. Gupta pokazuje kako koristiti AI modele za otkrivanje kontraargumenata predloženoj strategiji, brzu sintezu istraživanja i prepoznavanje praznina u razmišljanju. Direktan je u tome da originalno strateško razmišljanje mora dolaziti od ljudi koji razumiju organizaciju, korisnike i konkurentski kontekst.

5. Brzina izvođenja podiže ulog strateškog prosuđivanja. Završni argument keynotea je da AI-asistirani timovi trebaju rigorozniji strateški rad, ne manje. Kada kretanje u pogrešnom smjeru za sate daje output umjesto za sedmice, cijena griješenja akumulira se brže, a korekcije kursa postaju razornije.

Vrijedi pogledati ako

Vodite produkt tim gdje se inžinjerska brzina znatno povećala zahvaljujući AI alatima za kodiranje i primijetili ste da jasnoća smjera nije pratila brzinu — ili vam je potreban praktičan okvir za vođenje strateškog sastanka s timom.