Produktekspert deler arbejdsgangen med vibe-kodning, der erstatter overdragelser til ingeniørteamet

Anton Ingachev er grundlæggeren af Mini Apps Builder, en platform uden kode til opbygning af Telegram-apps, hvor han har ansvaret for produktet. Før det havde han flere stillinger som CPO og produktdirektør.

Vi talte med Anton for at lære, hvordan han eliminerer overdragelser til ingeniørteamet ved selv at vibe-kode små funktioner. Her er, hvad han fortalte os.

Fordybelse i AI af nødvendighed

Jeg har arbejdet med produktudvikling i over ti år — fintech, skakplatforme, blockchain og sundhedsteknologi. Jeg har været CPO to gange og produktdirektør én gang.

Min AI-rejse begyndte som et praktisk behov, ikke som en strategi. For omkring halvandet år siden var jeg med til at grundlægge Mini Apps Builder — en B2B2C-platform uden kode til opbygning af Telegram-apps. Som CPO uden en ingeniørbaggrund havde jeg brug for at lancere funktioner hurtigt uden at vente på en hel udviklingscyklus. Det var på det tidspunkt, jeg begyndte at bruge Claude Code og Cursor dagligt, ikke kun til dokumentation eller prototyper, men til produktionsarbejde.

For at demonstrere det fulde potentiale byggede jeg alene et produkt, der var klar til produktion — arkitektur, backend, frontend, det hele — ved hjælp af AI-værktøjer og uden et ingeniørteam. Det var dér, det gik fra at være "Jeg bruger AI til at arbejde hurtigere" til "Jeg kan selv bygge og lancere rigtige produkter".

Nu anvender jeg den samme tilgang i Mini Apps Builder — jeg bygger nogle funktioner direkte i stedet for blot at beskrive dem for ingeniørerne.

Min vej var altså ikke: "Jeg læste om AI-transformation og besluttede mig for at lede den." I stedet havde jeg brug for at bevæge mig hurtigt uden et stort team; AI gjorde det muligt, og nu tænker jeg anderledes om produktstrategi på grund af det — alle beslutninger om køreplanen omfatter nu spørgsmålet: "Kan AI udføre dette trin, eller kan AI kun understøtte det?"

Sådan erstatter AI den gamle overdragelsesmodel i produktarbejdsgange

I årevis troede jeg, at en PM's opgave sluttede ved specifikationen. Man skriver kravene, men rører ikke ved koden — det er ingeniørens opgave. Det føltes som at overskride sine beføjelser, hvis man gik over den grænse.

Det er det største, AI har ændret i produktverdenen. Nu håndterer jeg selv simple funktioner. Jeg bygger dem ved hjælp af Claude Code og lancerer dem direkte uden at vente på ingeniørernes kapacitet.

Det betyder, at vi kan fjerne et helt overdragelsestrin. I stedet for at gå fra specifikation → ingeniørgennemgang → udvikling → QA bygger og tester jeg ofte direkte.

Vores lanceringscyklus er nu to eller tre lancerede funktioner om ugen med et team på to personer — på tværs af webstedet, forhandlerdashboardet, selve Telegram Mini App og vores interne administrationspanel. Det tempo ville ikke være muligt med den gamle overdragelsesmodel.

Det har også ændret min måde at tænke på teamstrukturen. Begrænsningen er ikke længere: "Hvor mange ingeniører har vi?" I stedet er den: "Hvor godt kan jeg specificere, hvad jeg ønsker?"

En AI-understøttet arbejdsgang til funktionsudvikling

Sådan ser funktionsudvikling ud:

1. Jeg beskriver opgaven for en avanceret model som Claude Code. Jeg fortæller, hvad jeg kan lide, hvad jeg ikke kan lide, hvilket problem vi løser, og hvad der ikke må glemmes eller gå i stykker. Jeg giver referencer — nogle gange til direkte konkurrenter, men ikke altid.
2. Modellen udarbejder en detaljeret plan. Jeg læser den. Hvis det er nødvendigt, redigerer jeg planen eller udfordrer den.
3. Jeg beder Claude om at implementere planen i kode.
4. Jeg opretter en PR, som gennemgår automatiserede kontroller, før den tildeles til CTO'en.
5. Hvis alt er fint, fletter CTO'en den ind i dev, og jeg tester den i produktet.
6. Hvis noget er forkert, skriver CTO'en kommentarer, jeg beder modellen om at rette dem, og processen gentages.
7. Hvis noget er helt ved siden af, drøfter jeg med CTO'en, hvordan vi kan forbedre instruktionerne til LLM'en, og gentager processen.
8. Efter test på dev skubber vi til prod.

Antons tanker

Jeg fortæller, hvad jeg kan lide, hvad jeg ikke kan lide, hvilket problem vi løser, og hvad der ikke må glemmes eller gå i stykker.

Hvor AI kan anvendes i produktarbejdsgange

De vigtigste AI-værktøjer, jeg bruger, er Claude Code, Codex, Cursor, Gamma, Midjourney og Figma Agent. Her er andre måder, jeg bruger AI i produktarbejdsgange på, sammen med nogle af fordelene:

1. Hele vores produkt — grænseflader, blog, hjælpecenter og artikler om produktopdateringer — bliver oversat til 20 sprog næsten i realtid med et enkelt klik.
2. Blogartikler skrevet af en LLM har omtrent fordoblet vores søgetrafik — og artiklerne tager kun en brøkdel af tiden at skrive.
3. Som produktchef gør AI det lettere for mig at udfordre mine egne idéer — jeg kan bede den om at finde data, der enten understøtter eller afkræfter dem.
4. Det er ikke længere et problem at skrive udgivelsesnoter, eftersom AI gør det næsten automatisk.

Helt ærligt kan jeg ikke komme i tanke om et område, hvor AI ikke hjælper. Næsten overalt giver det en klar fordel at bruge det. Ja, mennesker er nødt til at dobbelttjekke det, finjustere det og træne det, men når der er et klart mål og en forståelse af, hvordan det kan opnås med AI, bliver processen bedre.

Hvorfor AI har brug for den rette kontekst, før det integreres i arbejdsgange

Når det kommer til AI, er kontekst alt.

Tidligere skrev jeg blogartikler ud fra en SEO-specialists brief. Det tog to til tre timer. Derefter indlæste jeg projektkonteksten i en LLM og gav den briefen direkte — nu tager artiklerne 5-7 minutter. Og som jeg nævnte ovenfor, er de af højere kvalitet, hvilket har ført til dobbelt så meget trafik.

Men da jeg bad SEO-specialisten om at skrive dem med AI, blev jeg overrasket over, hvor dårlige resultaterne var. Årsagen? Hans LLM havde langt mindre projektkontekst end min.

Uanset arbejdsgangen bør du investere i at give dine AI-værktøjer kontekst!

Hvorfor produktledere må gennemgå nogle produktarbejdsgange grundigt, men ikke nødvendigvis dem alle

Mit råd? Integrer AI i de fleste af jeres processer allerede nu. Det er ikke længere 2022; værdien er tydelig nu. AI er uundværligt.

Produktledere bør genoverveje alle processer og værktøjer, der tidligere blev betragtet som optimale. Men det betyder ikke nødvendigvis, at de alle skal gennemgås grundigt med AI. Du skal forstå AI's begrænsninger, dine egne styrker og svagheder, det produkt, du arbejder på, budgetter og så videre.

Opsætningen vil se forskellig ud for hvert enkelt projekt. Alt er fleksibelt. Og der findes ingen etablerede bedste praksisser. Det gør tingene mere komplicerede.

Den eneste måde at finde ud af det på for dit produkt er gennem praktiske eksperimenter.

Antons tanker

Mit råd? Integrer AI i de fleste af jeres processer allerede nu. Det er ikke længere 2022; værdien er tydelig nu. AI er uundværligt.

Følg med

Du kan følge Anton Ingachevs arbejde på LinkedIn og GitHub. Og tag et kig på Mini Apps Builder.

Der kommer flere ekspertinterviews på The CPO Club!