Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki budujemy produkty. To nie tylko kolejny trend technologiczny, ale fundamentalna zmiana w podejściu do innowacji, testowania i skalowania rozwiązań. Jak dokładnie AI wpływa na proces tworzenia produktów i jakie wyzwania stawia przed zespołami produktowymi?
Eksperymentowanie na niespotykaną skalę
Tradycyjne podejście do tworzenia produktów zakładało długie cykle developmentu, zanim pierwsza wersja rozwiązania była gotowa do testów. Dziś, dzięki AI, możliwe jest niemal natychmiastowe wygenerowanie prototypu lub funkcjonalnego MVP. Zespoły produktowe mogą w ciągu dni, a czasem godzin, testować różne hipotezy za pomocą generatywnej AI, narzędzi no-code i platform automatyzujących procesy. To oznacza, że product discovery weszło na zupełnie nowy poziom.
Ocean coraz szybciej czerwony
Pojawienie się AI sprawiło, że czas potrzebny na wprowadzenie produktu na rynek znacząco się skrócił. Gdy tylko pojawia się nowa potrzeba lub luka, firmy są w stanie w kilka dni dostarczyć działające rozwiązanie. Efekt? Rynek staje się nasycony znacznie szybciej niż wcześniej. Kiedyś przewagę konkurencyjną można było utrzymać przez lata. Dziś innowacje są kopiowane lub iterowane w błyskawicznym tempie.
Nowe wąskie gardło: uwaga użytkownika
Paradoksalnie, największym wyzwaniem nie jest już budowa produktu, ale dotarcie z nim do odpowiednich odbiorców. Produkty powstają szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, ale liczba ludzi i ich uwaga pozostają ograniczone. W efekcie największym kołem zamachowym procesu produktowego staje się marketing, komunikacja i dystrybucja. Sam produkt staje się mniej istotny, bo jego niepowtarzalność bardzo spadła.
Dane — złoto, które zyskuje na wartości
Dane od dłuższego czasu postrzegane są jako „nowe czarne złoto”. To hasło staje się dziś jeszcze bardziej prawdziwe. Modele nie mogą bowiem zasilać same siebie — potrzebują informacji. LLM-y (Large Language Model) czerpią z głębi internetu, aby się uczyć. Nie wszystko jest tam jednak otwarcie dostępne. Przewagą nie będą same modele, lecz dane, na których będą douczane. Więcej na ten temat można przeczytać w artykule Budowa lokalnego potoku RAG z DeepSeek R1 1.5B: 5 kroków.
Planowanie w niestabilnych czasach
W świecie tak dynamicznym jak obecny, sztywne roadmapy i wielomiesięczne plany rozwoju produktu stają się jeszcze cięższą kulą u nogi, niż dotychczas. Zmiany rynkowe, technologiczne i konkurencyjne zachodzą z niespotykaną dotąd prędkością. Firmy, które nie potrafią się szybko adaptować, zostają w tyle. Więcej o tym, jak AI zmienia podejście do planowania, można przeczytać w artykule Nowy framework LLMfoon: 5x szybsze planowanie zadań dla robotów kulinarnych.
AI zmieniło budowę produktów nie tylko poprzez przyspieszenie developmentu, ale także przez całkowitą transformację sposobu myślenia o innowacjach, potrzebach i przewagach konkurencyjnych. W nowej rzeczywistości produktowej liczy się już nie tylko to, co robimy, ale jak szybko to testujemy, jak skutecznie dostarczamy i jak elastycznie reagujemy na zmieniające się warunki. To nie koniec zmian — to dopiero początek ery, w której technologia nadaje ton, a ludzie muszą nauczyć się tańczyć w jej rytmie.
Dodaj komentarz