Kako AI preoblikuje produktnu ulogu — Lenny's Podcast

O čemu je video

Oji Udezue (bivši CPO u Calendly i Typeform, produktni lider u Twitter, Atlassian i Microsoft) i Ezinne Udezue (bivša CPO u WP Engine, VP Product u Procore) gostuju kod Lenny Rachitsky-ja kako bi razgovarali o tome kako AI menja ulogu produktnog menadžmenta. Uprkos svom seniorskom iskustvu, oboje pohađaju početne AI kurseve i uče od inženjera upola mlađih od sebe — detalj koji postavlja ton za razgovor zasnovan na poniznosti, a ne na proklamacijama o budućnosti.

Za koga je

Senior PM-ovi i produktni lideri koji žele izbalansiranu perspektivu o tome kako se PM uloga razvija — onu koja prepoznaje i šta se menja i šta ostaje isto. Razgovor izbegava ciklus hajpa i fokusira se na praktične obrasce iz kompanija koje uspevaju sa usvajanjem AI.

Ključni zaključci

1. „Shipyard” okvir prihvata kontrolisani haos. Umesto linearnih procesa razvoja proizvoda, Udezue zagovaraju model u kome se višestruki AI eksperimenti odvijaju paralelno, sa očekivanjem da će većina propasti. Metafora brodogradilišta to obuhvata: mnogo brodova se gradi istovremeno, u različitim fazama, a organizacija uči iz svakog od njih. To zahteva toleranciju na nered koju tradicionalne produktne organizacije često nemaju.

2. PM-ovi su sada usko grlo, ne inženjering. Inženjeri opremljeni AI alatima za kodiranje kreću se toliko brzo da PM-ovi teško drže korak sa definicijom proizvoda, prikupljanjem uvida o korisnicima i donošenjem odluka. Taj pomak je dezorijentišući za PM-ove navikle da čekaju na inženjerske kapacitete. Implikacija je da PM veštine treba da se ubrzaju — brža validacija sa korisnicima, brža prioritizacija, brža komunikacija namere.

3. „Oštra pitanja” seku kroz AI hajp. Udezue uvode metodologiju za identifikovanje problema koji su dovoljno specifični i dobro definisani da ih AI može efektivno rešiti. Neodređene formulacije problema kao što je „poboljšaj korisničko iskustvo” vode do neodređenih AI implementacija. Oštri problemi — poput „smanji vreme koje agent podrške troši na traženje istorije naplate korisnika sa četiri minuta na trideset sekundi” — proizvode merljive rezultate.

4. AI u jezgru naspram AI na periferiji određuje konkurentsku poziciju. Kompanije koje grade potpuno nove baze koda usmerene na AI će na kraju nadmašiti one koje nadograđuju AI na postojeće proizvode. Razlika je važna za PM-ove koji donose arhitekturne odluke: pristup sa AI na periferiji je brži za isporuku ali stvara tehnički dug, dok pristup sa AI u jezgru zahteva više inicijalnog ulaganja ali proizvodi kumulativne prednosti.

5. Radoznalost, poniznost i inicijativa su tri veštine koje su najvažnije. Umesto propisivanja specifičnih tehničkih veština, Udezue tvrde da je dispozicija PM-a važnija. Radoznalost pokreće učenje. Poniznost omogućava PM-ovima da uče od mlađih inženjera koji bolje razumeju AI alate. Inicijativa obezbeđuje da PM-ovi ne čekaju dozvolu za eksperimentisanje.

Vredi pogledati ako…

Vi ste produktni lider koji pokušava da shvati koje organizacione promene su neophodne da biste držali korak sa tempom kojim AI omogućava inženjerskim timovima da grade.