Lenny's Podcast: Zašto LinkedIn pretvara PM-ove u AI-powered full-stack buildere

Objavljen 4. decembra 2025, ovaj epizod Lenny’s Podcast-a sadrži razgovor s Tomerom Cohenom, Chief Product Officer-om LinkedIn-a, koji opisuje organizaciono restrukturiranje koje je LinkedIn primenio na sopstvene produktivne timove — i zašto smatra da tradicionalna PM struktura više nije pravi model za AI-native razvoj proizvoda.

Za koga je ovaj epizod

Najrelevantniji je za iskusne PM-ove, product leadove i sve koji upravljaju ili grade produktivne timove. Vredan je pažnje i za početnike koji žele da razumeju kuda se uloga kreće i kojim veštinama dati prioritet.

Šta epizod pokriva

Cohen opisuje odluku LinkedIn-a da zameni program Associate Product Manager programom Associate Product Builder — trackovima koji istovremeno obučavaju polaznike u programiranju, dizajnu i upravljanju proizvodom, a ne kao odvojenim sekvencijalnim specijalizacijama. Program uvodi zvanje Full Stack Builder i odgovarajuću karijeru lestvicu. Ova promena se ne pozicionira kao smanjenje troškova, već kao strukturni odgovor na ono što Cohen naziva „slomljenim tradicionalnim modelom”: razvoj funkcija trajao je oko šest meseci od ideje do objavljivanja, uglavnom zbog koordinacionih troškova između odeljenja.

Ključni zaključci

1. Koordinacioni troškovi su stvarno usko grlo, a ne brzina pojedinačnih saradnika. Cohen tvrdi da je trošak prenosa rada između PM-a, dizajnera i inženjera — razrešavanje neslaganja u očekivanjima, ponavljanje konteksta — veliki i praktično nevidljiv. Kada jedna osoba može voditi proizvod od ideje do lansiranja, taj trošak potpuno nestaje. LinkedIn je otkrio da je upravo to bio primarni izvor kašnjenja u njihovim razvojnim ciklusima.

2. AI alati podižu „pod” za individualne saradnike, ali ne izjednačavaju mogućnosti. Vrhunski zaposleni usvajaju AI alate najbrže, što demantuje pretpostavku da će AI smanjiti jaz između jakih i prosečnih saradnika. Za zapošljavanje i izgradnju tima, AI pismenost funkcioniše kao diferencijator, a ne kao bazični prag koji svi dostižu istim tempom.

3. Kulturno usvajanje zahteva osmišljeno upravljanje promenama. LinkedIn je ažurirao kriterijume za ocenu performansi i kreirao eksplicitne trackove prepoznavanja za usvajanje AI alata — jer neformalni signali prihvatanja ne funkcionišu kada promena dotiče profesionalni identitet. Javno slavlje ranih pobeda i vidljive priče o uspehu imale su veći uticaj od samih najava novih alata.

4. Standardni AI agenti nisu bili dovoljni za interne procese LinkedIn-a. Tim je obučio agente na internim procesima, dokumentima i istoriji odluka. Generičke modele davale su rezultate koji su zahtevali toliko korektura da su poništavale uštede u vremenu. Korporativna prilagodba bila je neophodna pre nego što su se koristi od efikasnosti materijalizovale.

5. Program uključuje AI agente za kritiku ideja — automatizovane „đavolje advokate” koji testiraju produktivne ideje pre nego što dospeju do živog revizora. Cohen to opisuje kao način podizanja kvaliteta odluka koje stižu do viših revizora — ne za zamenu ljudske procene, već kako bi se osiguralo da revizori rade s idejama koje su već prošle osnovno propitivanje.

Vredi pogledati ako procenjujete da li su problemi s velovitetom funkcija u vašoj organizaciji strukturne prirode (koordinacioni troškovi između funkcija), a ne problemi talenta — ili ako gradite produktivni tim i odlučujete koje veštine zapošljavati, a koje razvijati interno.