Jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje tworzenie produktów?
Sztuczna inteligencja diametralnie przekształciła zasady funkcjonowania w niemal każdej sferze naszego życia. Szczególnie warto przyjrzeć się jej wpływowi na procesy związane z rozwojem produktów.
W ostatnich latach AI przestała być wyłącznie narzędziem wspomagającym pracę specjalistów czy modnym dodatkiem. Stała się katalizatorem całkowitej przemiany w podejściu do innowacji, testowania i skalowania rozwiązań. Te zmiany dotykają praktycznie każdego aspektu naszej zawodowej działalności.
Spis treści
- Eksperymentowanie na niespotykaną skalę
- Ocean coraz szybciej czerwony
- Nowe wąskie gardło: uwaga użytkownika
- Dane — złoto, które zyskuje na wartości
- Planowanie w niestabilnych czasach
- Podsumowanie
Eksperymentowanie na niespotykaną skalę
Dotychczasowe metody tworzenia produktów zakładały długie, często wielomiesięczne cykle rozwoju, zanim pierwsza wersja rozwiązania trafiała do testów.
Ten proces zwykle obejmował:
- analizy rynkowe (jeśli w ogóle były przeprowadzane, a nie opierały się na przeczuciu osoby decyzyjnej),
- projektowanie makiet,
- oczekiwanie na realizację,
- udoskonalanie koncepcji,
- programowanie,
- nanoszenie poprawek
- i finalne wdrożenie, które dopiero rozpoczynało życie produktu.
Organizacje stosujące metodykę Product Discovery z szybkim prototypowaniem skracały ten proces, jednak nadal bazowały głównie na badaniach, ankietach i wywiadach.
Dziś, dzięki AI, możemy w mgnieniu oka wygenerować prototyp, symulację czy nawet funkcjonalne MVP (Minimum Viable Product). Zespoły produktowe mają możliwość testowania różnych hipotez w ciągu dni, a niekiedy godzin, wykorzystując generatywną AI (np. lovable czy v0), platformy no-code i narzędzia automatyzujące procesy. Często bez angażowania programistów!
To oznacza, że product discovery wkroczyło na zupełnie nowy poziom. Nie chodzi już tylko o weryfikację pomysłów poprzez ankiety, ale o rzeczywiste testowanie rynku z działającym produktem. Koszty takich eksperymentów drastycznie spadły, a ich tempo znacząco przyspieszyło.
Ocean coraz szybciej czerwony
W teorii biznesu często mówi się o "czerwonym oceanie" - przestrzeni rynkowej pełnej konkurencji, gdzie firmy rywalizują o tych samych klientów. Sztuczna inteligencja sprawiła, że czas potrzebny na wprowadzenie produktu na rynek skrócił się znacząco.
Gdy tylko pojawia się nowa potrzeba lub nisza, przedsiębiorstwa potrafią w kilka dni (a nie miesięcy) dostarczyć działające rozwiązanie.
Efekt? Rynek nasyca się znacznie szybciej niż kiedyś. Dawniej przewagę konkurencyjną można było utrzymywać latami. Dziś innowacje są kopiowane lub modyfikowane w ekspresowym tempie. Weźmy przykład tak specjalistycznego problemu jak separacja głosu od innych dźwięków - istnieje już wiele rozwiązań takich jak lalal.ai, moises.ai, splitter czy darmowe biblioteki Spleeter i Demucs. Działy produktowe muszą być bardziej czujne, elastyczne i gotowe do natychmiastowego działania. Nie wspominając o ciągłym monitorowaniu konkurencji.
Nowe wąskie gardło: uwaga użytkownika
Paradoksalnie, największym wyzwaniem nie jest już stworzenie produktu, ale dotarcie z nim do właściwych odbiorców. Produkty powstają szybciej niż kiedykolwiek, ale liczba potencjalnych użytkowników i ich uwaga pozostają ograniczone.
W konsekwencji kluczowym elementem procesu produktowego staje się marketing, komunikacja i dystrybucja. Sam produkt traci na znaczeniu, ponieważ jego unikalność znacznie zmalała.
Skoro każdy może dziś szybko zbudować aplikację, bota czy narzędzie AI, prawdziwą wartością staje się nie samo rozwiązanie, ale umiejętność skutecznego dotarcia do klientów. To odwrócenie tradycyjnego podejścia, gdzie główną barierą była realizacja pomysłu. Dziś przeszkodą jest przebicie się przez szum informacyjny, który będzie tylko narastał.
Dane — złoto, które zyskuje na wartości
Dane od dawna określane są mianem "nowej ropy naftowej", nawiązując do surowca, który zrewolucjonizował gospodarkę w XX wieku. To stwierdzenie jest dziś bardziej aktualne niż kiedykolwiek. Modele AI nie mogą bowiem funkcjonować w próżni - potrzebują informacji.
Duże modele językowe (LLM) czerpią wiedzę z zasobów internetu. Nie wszystko jest jednak tam łatwo dostępne. Prawdziwą przewagą nie będą same algorytmy, ale dane, na których są szkolone.
Agenty i LLM-y mogą zastąpić znane nam interfejsy, eliminując potrzebę wielu popularnych usług. Satya Nadella, prezes Microsoftu, twierdzi nawet, że nadchodzi kres ery SaaS. Platformy, które nie posiadają własnych systemów analitycznych i danych, szczególnie gromadzonych przez dłuższy czas, łatwo będzie zastąpić prostymi agentami. Jednak w przypadku rozwiązań dla dużych przedsiębiorstw, gdzie liczy się bezpieczeństwo i wydajność, zmiany te będą prawdopodobnie przebiegać znacznie wolniej, jeśli w ogóle zajdą.
Potrzeby vs. nieprzewidywalne możliwości technologii
Identyfikacja rzeczywistych potrzeb nadal stanowi podstawę skutecznego produktu, jednak technologia - zwłaszcza AI - coraz częściej dostarcza możliwości, o których wcześniej nawet nie myśleliśmy. Sztuczna inteligencja potrafi nie tylko rozwiązywać istniejące problemy, ale też tworzyć zupełnie nowe scenariusze zastosowań.
Pojawia się nowy rodzaj innowacyjności: tworzenie rozwiązań nie dlatego, że ktoś zgłosił zapotrzebowanie, ale dlatego, że technologia umożliwiła coś nowego. To przewrót w klasycznych modelach produktowych, wymagający od zespołów większej otwartości, obserwacji i gotowości na redefinicję samego pojęcia "produktu".
Przykładem może być analiza tematyczna w Brand24 - rozwiązanie, którego rozwój bardziej przypominał pracę naukową. Najpierw powstała ogólna technologia, która - jak przewidywaliśmy - mogła się przydać. Dopiero później znaleźliśmy dla niej konkretne zastosowania.
Technologia ewoluowała, stając się jednym z kluczowych elementów produktu. Dostarczyła rozwiązania znanych problemów w zupełnie nowy sposób, np. umożliwiając blokowanie niepożądanych tematów - co tradycyjnymi metodami było niezwykle trudne. Wspominał o tym Head of AI w Brand24, Krzysztof Rajda, podczas rozmowy w Podcaście Produktowym.
Planowanie w niestabilnych czasach
W tak dynamicznym świecie jak obecny, sztywne harmonogramy i wielomiesięczne plany rozwoju produktu stają się jeszcze większym balastem niż dotąd. Zmiany rynkowe, technologiczne i konkurencyjne następują z niespotykaną dotąd prędkością. Firmy, które nie potrafią się szybko adaptować, zostają w tyle.
Nawet Kevin Weil, CPO w OpenAI, w rozmowie z Lenny'm Rachitsky'm przyznał, że sam był zaskoczony tempem zmian, jakie zastał w firmie, która co kilka miesięcy dokonuje rewolucyjnego skoku jakościowego swojego modelu.
Tworzenie produktów w erze AI wymaga większej elastyczności, iteracyjnego podejścia i zdolności do szybkiego reagowania na zmiany. Zamiast planować z rocznym wyprzedzeniem, coraz więcej firm działa w krótszych cyklach. Koncentrują się nie na konkretnych funkcjach do wdrożenia, ale na celach do osiągnięcia, które są bardziej stabilne niż sposoby ich realizacji.
Taką strategię przyjęliśmy również w Brand24. Skupiamy się nie na konkretnych rozwiązaniach, ale na celach do osiągnięcia lub problemach do rozwiązania. Na przykład na ograniczeniu zachowań mogących świadczyć o niskiej przyszłej retencji czy (z perspektywy klienta) zapewnieniu interakcji z narzędziem w naturalnych punktach styku.
Podsumowanie
AI zmieniło proces tworzenia produktów nie tylko poprzez przyspieszenie rozwoju, 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 testujemy, jak skutecznie dostarczamy i jak elastycznie reagujemy na zmieniające się warunki.
To nie koniec zmian - to dopiero początek ery, w której technologia dyktuje warunki, a ludzie muszą nauczyć się w nich poruszać.
O autorze:
Karol Kłaczyński - Head of Product w Brand24
Ekspert produktowy z bogatym doświadczeniem w branży IT. Od Scrum Mastera, przez sprzedaż, po rozwój produktu. Skupia się na dostarczaniu wartości klientom, wykorzystaniu danych w zarządzaniu produktem, wspieraniu samoorganizacji zespołów i pomaganiu organizacjom w osiąganiu zwinności biznesowej. Uczestniczył w licznych projektach (wdrażanie oprogramowania, tworzenie dedykowanych rozwiązań, projekty konsultingowe IT) i budowaniu produktów, w tym własnego start-upu legaltech. Obecnie Head of Product w Brand24, gospodarz "Podcastu Produktowego" i współzałożyciel Product Cafe Wrocław.
Przeczytaj również: Jak sztuczna inteligencja zmienia podejście do obsługi klienta?