Jak zrównoważyć szybkość i wartość: kluczowa rola empatii w erze produktów opartych na AI

Przeczytaj transkrypcję:

Próbujemy transkrybować nasze podcasty za pomocą programu komputerowego. Prosimy o wyrozumiałość w przypadku literówek, ponieważ bot nie zawsze działa w 100% poprawnie.

Hannah Clark: Niezależnie od tego, czy osobiście uczestniczysz w fali popularności filmu Wicked, jestem dość pewna, że znasz Czarnoksiężnika z Krainy Oz. W tej historii postać Blaszanego Drwala przedstawiona jest jako humanoidalny robot, który najbardziej na świecie pragnie mieć serce. Kiedy w końcu je otrzymuje, okazuje się, że jest to imitacja serca — jedwabny worek wypełniony trocinami, który przekonuje Blaszanego Drwala, że posiada empatię i emocjonalną głębię człowieka.

Jeśli jeszcze nie domyślasz się, do czego zmierzam, Blaszany Drwal stanowi niezwykle ciekawą alegorię naszej obecnej sytuacji związanej ze sztuczną inteligencją. Modele językowe osiągnęły poziom zaawansowania, na którym potrafią bardzo przekonująco naśladować empatię i głębokie ludzkie zrozumienie, a to niesie ze sobą podwójne skutki. Z jednej strony — zdumiewające możliwości. Z drugiej — ukryte pułapki, które mogą stopniowo osłabiać nasze oddziaływanie.

Moją dzisiejszą gościnią jest Megan O’Rourke, dyrektorka wykonawcza ds. produktu w Metalab, agencji zajmującej się kompleksowym projektowaniem produktów. Rola Megan znajduje się na styku projektowania, tworzenia, badań i zarządzania ludźmi, dlatego doskonale rozumie związek między opowiadaniem historii a wartością dla użytkownika. Być może, co jeszcze ważniejsze, wie również, co naprawdę jest zagrożone, gdy zastępujemy empatię efektywnością — zarówno w tworzeniu produktów, jak i w przywództwie.

Rozmawiałyśmy o równowadze między produktywnością wspieraną przez AI a rezonansem budowanym przez ludzi, o tym, dlaczego opowiadanie historii jest równie ważne jak dane, oraz o pytaniu, które każdy lider produktu powinien sobie stale zadawać — jeśli ma na tyle odwagi. Zaczynajmy.

A tak przy okazji — co tydzień prowadzimy takie rozmowy. Jeśli brzmi to dla ciebie interesująco, dlaczego by się nie zasubskrybować? Dobrze, zaczynajmy.

Witajcie ponownie w podcaście dla menedżerów produktu. Jest dziś ze mną Megan O’Rourke. Jest dyrektorką wykonawczą ds. produktu w Metalab.

Megan, jak się dziś masz?

Megan O’Rourke: Mam się świetnie. Bardzo się cieszę, że tu jestem.

Hannah Clark: Ja również. Czy możesz opowiedzieć nam trochę o swoim doświadczeniu i o tym, jak dotarłaś do miejsca, w którym jesteś dziś w Metalab?

Megan O’Rourke: Oczywiście. Zaczynałam w reklamie — w Crispin Porter + Bogusky, dużej agencji w Stanach znanej z tworzenia bardzo odważnych, przełomowych i kształtujących kulturę kampanii. Byłam częścią zespołu zarządzającego procesem kreatywnym, przeglądami i produkcją, a to naprawdę zaszczepiło we mnie uznanie dla dbałości o szczegóły.

Dla wysokiej jakości wykonania, a także dla możliwości pracy ze światowej klasy twórcami. Chociaż nie uważałam się za osobę kreatywną, uwielbiałam być częścią procesu twórczego. Kochałam reklamę, ale z czasem zaczęłam pragnąć czegoś nieco innego. Nie kampanii tworzonych raz i kończących się, lecz czegoś bardziej żywego i rozwijającego się — czegoś, co można budować, ewoluować, a ostatecznie dostosowywać do potrzeb i pragnień.

Ta zmiana ostatecznie doprowadziła mnie do Metalab, gdzie pracuję od 2016 roku. Zbliża się więc dziesięć lat. To długo jak na świat agencji.

Hannah Clark: W jakiejkolwiek pracy. Tak.

Megan O’Rourke: W jakiejkolwiek pracy. W jakiejkolwiek pracy. Ale rzeczywiście wiele mówi to o rodzaju pracy, którą wykonujemy, i o ludziach, z którymi pracujemy — dzięki nim praca wciąż jest interesująca.

I cieszę się, że tam jestem. Metalab to agencja zajmująca się kompleksowym tworzeniem produktów, bardzo mocno skoncentrowana na projektowaniu. Współpracujemy z firmami — od startupów na wczesnym etapie po przedsiębiorstwa z listy Fortune 500. Niektórzy klienci przychodzą do nas, aby rozpocząć projekt od zera, co zawsze jest ekscytujące i wymagające, podczas gdy inni potrzebują częściowego lub całkowitego przeprojektowania bądź przebudowy istniejącego produktu.

Jesteśmy więc bardzo skoncentrowani na projektowaniu. U podstaw naszej działalności leżą rzemiosło i rezultaty. Nie tworzymy produktów-widm. Nie przygotowujemy wielkich prezentacji strategicznych. Skupiamy się po prostu na budowaniu naprawdę świetnych produktów i tworzeniu produktów, które mają znaczenie. Obecnie jestem dyrektorką wykonawczą ds. zarządzania produktem w Metalab, co oznacza, że kieruję naszą funkcją menedżerów produktu.

Biorę również udział w niektórych naszych bardziej prestiżowych projektach, a obecnie dużo myślę o tym, jak budować szczęśliwe zespoły i zespoły, które tworzą świetne produkty.

Hannah Clark: Tak. Jestem bardzo podekscytowana tą rozmową, ponieważ wszystkie te doświadczenia świetnie prowadzą do naszego dzisiejszego głównego tematu, czyli tego, jak zespoły produktowe mogą wykorzystywać opowiadanie historii i empatię w epoce AI — w tak chaotycznym i pełnym szarych obszarów czasie.

W duchu opowiadania historii chciałabym, żebyś podzieliła się anegdotą, która pokazuje, co możemy zyskać, a także co może być zagrożone, jeśli nie potraktujemy priorytetowo tych bardzo ludzkich elementów opowiadania historii w naszych organizacjach i produktach.

Megan O’Rourke: Podzielę się przykładem bardziej osobistym. To nie jest efektowny produkt.

Nie chodzi o wielką decyzję strategiczną, tylko o bardzo ludzki moment związany z osobą z mojego zespołu — niezwykle inteligentną i zaangażowaną. Zawsze była bardzo aktywna podczas spotkań, zgłaszała pomysły, ale w ciągu kilku tygodni zaczęłam zauważać, że staje się coraz bardziej cicha.

Odzywała się rzadziej. Wydawała się nieco wycofana. Nie wydarzyło się nic dramatycznego. Nie chodziło o problemy z wydajnością, ale wyczuwałam pewną zmianę. Pomyślałam wtedy: gdybym działała całkowicie automatycznie, gdybym używała AI do uczestniczenia za mnie w spotkaniach i tylko śledziła zadania do wykonania albo pulpity pokazujące ukończoną pracę, prawdopodobnie bym tego nie zauważyła.

Ale byłam tam, zwracałam uwagę, odczytywałam niuanse i potrafiłam dostrzec różnicę. Mogłam się odezwać i powiedzieć: „Hej, jak się masz?”. Nic formalnego — po prostu ludzki kontakt. W rozmowie zorientowałam się, że dzieje się coś głębszego.

Ta osoba czuła się naprawdę przytłoczona. Nie była pewna swojego miejsca w tym złożonym i szybko zmieniającym się produkcie, zaczęła czuć się niewidzialna. To był dla mnie moment olśnienia, ponieważ pomyślałam: AI świetnie radzi sobie z wieloma rzeczami, ale nie potrafi dobrze wychwytywać braku informacji ani cichych momentów.

Nie zauważyło wahania tej osoby — tego, że wyciszała i włączała mikrofon, a następnie znów go wyciszała. Nie powiedziało nam: „Coś jest nie tak”. Mam wrażenie, że właśnie takie rzeczy zauważamy jako ludzie. To niewielki przykład, ale pokazuje mi, że prowadzenie w sposób ludzki i empatyczny daje nam przede wszystkim zaufanie.

Postrzegam je jako fundament naszej współpracy i wzajemnego wsparcia, a w tym przykładzie także przekazywania informacji zwrotnej. To podstawa naszego sposobu pracy. A jeśli chodzi o to, co jest tu zagrożone — jeśli w takich momentach nadmiernie polegamy na AI i pozwalamy, by zastępowała naszą obecność, uwagę i intuicję, tracimy te sygnały.

Kiedy członkowie zespołu czują, że inni nie zwracają na nich uwagi albo się nimi nie interesują, bardzo szybko może to prowadzić do braku zaangażowania lub wycofania. Byłoby straszne stracić świetnych ludzi nie dlatego, że ich praca nie ma znaczenia, lecz dlatego, że nie czują się dostrzegani.

Hannah Clark: Tak. Mam na to kilka reakcji, ponieważ mam wrażenie, że to naprawdę trafia w sedno. Po pierwsze, myślę, że dotykasz pewnego rozliczenia, z którym wielu z nas się mierzy: jaka jest rola pracy i jaka jest rola firmy w naszej kulturze i społeczeństwie.

Jeśli próbujemy zautomatyzować rzeczy, które nadają tym obszarom znaczenie, to ważne przypomnienie, że istnieją rzeczy, które możemy zautomatyzować, ale nadal musimy wybierać je bardzo świadomie. Co tracimy, gdy czasami odsuwamy się od tych naprawdę istotnych ludzkich interakcji, które tworzą kulturę, pielęgnują ją i sprawiają, że ludzie chcą zostać w firmie przez dziewięć, dziesięć lub więcej lat?

Druga rzecz, którą powiedziałaś, była bardzo trafna — chodzi o to, czego się nie mówi. Opowiadanie historii w dużej mierze dotyczy tego, czego nie ujawniamy. Niedawno bardzo wyraźnie tego doświadczyłam. W mojej okolicy właśnie zakończył się festiwal teatralny, a poza pracą zawodową jestem performerką. Obserwowałam wiele opowiadanych tam historii, myśląc być może o przygotowaniu własnego, nieprofesjonalnego przedstawienia.

Kiedy widzę naprawdę dobrych narratorów, zauważam, że potrafią pokazywać momenty i narrację, wybierając, co uwzględnić, a co pominąć. W niektórych przypadkach historia zabiera nas w podróż trwającą kilka lat, a w innych prowadzi przez cały lejek sprzedażowy. Kluczowe są jednak momenty, które wybierasz, oraz świadome decydowanie o tym, których momentów nie pokazujesz i na jakie nieobecne elementy narracji trzeba zwrócić uwagę.

Myślę więc, że interesujące jest to, że poruszasz ten temat, bo ostatnio dużo o tym myślę: opowiadanie historii w równym stopniu dotyczy tego, czego postanawiamy nie powiedzieć. Masz rację — jako ludzie mamy wyjątkową zdolność nadawania znaczenia rzeczom, które nie są wyrażone wprost, a także subtelnym cis- zom. To trochę dygresja, ale podoba mi się kierunek tej rozmowy.

Megan O’Rourke: Uwielbiam to. Prawdopodobnie wrócimy do tego później, ale właśnie to jest ważnym elementem wnoszenia ludzkiego celu. Informacji jest bardzo dużo, ale liczą się rozwaga, intuicja i doświadczenie pozwalające zrozumieć, co powinno się znaleźć w ostatecznej historii i co stworzy przekonującą narrację, gdy wszystkie dane są dostępne.

Jaką informację wykorzystujesz? Co pomijasz? Jak to wszystko pakujesz? Właśnie w tym niuansie widzę korzyść płynącą z ludzkiej perspektywy. Nie chciałabym, żeby AI podejmowała tę decyzję za mnie.

Hannah Clark: Zgadzam się. Nie chcę, żeby AI koniecznie podejmowała tę decyzję. Myślę też, że istnieje tu bardzo ważny etap. Kiedy myślimy na przykład o lejku sprzedażowym, mamy etap świadomości, który może w dużej mierze nadawać się do generowania.

Możemy zautomatyzować wiele działań związanych z budowaniem świadomości i ma to sens. Ale część związana z pielęgnowaniem relacji jest obszarem, w którym mamy ogromną szansę wprowadzać bardzo osobiste doświadczenia, budować więź emocjonalną i wykorzystywać społeczność.

Mam wrażenie, że to ogromna możliwość. Zapotrzebowanie na naprawdę przekonujące, ludzkie elementy będzie rosło, ponieważ mamy dziś tak wielką ilość treści generowanych automatycznie.

Megan O’Rourke: Zgadzam się. Jesteśmy tu bardzo zgodne. To będzie coraz ważniejszy wyróżnik.

Hannah Clark: A kiedy rozmawiamy o wyróżnikach w projektowaniu produktów, czego szukasz w praktyce? Kiedy tworzysz narrację albo pracujesz z klientem w Metalab, jakie konkretne strategie lub ćwiczenia stosujecie z zespołem, aby tworzyć warunki dla empatycznego projektowania?

Megan O’Rourke: Zacznę od tego, że człowieczeństwo i empatia pojawiają się nie tylko w tym, co budujemy, ale także w sposobie, w jaki to budujemy. W moim zespole często powtarzam: „To nie tylko to, co tworzymy, ale też jak to robimy”. Chodzi o doświadczenie wspólnej pracy, o to, jak słuchamy, jak się kwestionujemy i jak tworzymy przestrzeń na szczerą, prawdziwą rozmowę.

Podam jedno konkretne ćwiczenie, którego lubimy używać, aby budować empatię wobec naszych klientów końcowych, a następnie dodam bardziej filozoficzne, ogólne podejście strategiczne do tworzenia takich warunków. Pierwsze ćwiczenie to powrót do podstaw mapowania doświadczenia.

Robimy to z większością nowych klientów przy nowych projektach. To proste ćwiczenie, ale niezwykle skuteczne, ponieważ pozwala wejść w sytuację klienta lub grupy docelowej i przejść przez całą podróż z myślą o tej osobie. Zatrzymujemy się na każdym etapie i pytamy: co myśli użytkownik? Co robi? Co czuje? Identyfikujemy punkty tarcia oraz emocjonalne wzloty i upadki.

Ważne jest, aby robić to z klientami, nawet jeśli doskonale znają cały cykl życia produktu. To ćwiczenie budujące empatię, ponieważ zakotwicza nas w ludzkim problemie, zanim zaczniemy przeskakiwać do rozwiązań, co jest łatwe i przyjemne.

To pomocne ćwiczenie porządkujące nie tylko dla naszego zespołu, który może dopiero poznawać nowy produkt lub branżę, lecz także dla interesariuszy. Pomaga im skupić się na tym, co naprawdę ma znaczenie — na ludziach i problemach, które próbujemy rozwiązać.

Drugie podejście dotyczy sposobu, w jaki podchodzimy do krytyki i podejmowania decyzji jako zespół. Podobnie jak wiele organizacji prowadzimy regularne przeglądy projektowe i techniczne, ale podchodzimy do nich z bardzo empatycznej i ludzkiej perspektywy.

Zamiast otwierać formularz, odhaczać pola i pytać: „Czy to dobrze wygląda? Czy spełnia wymagania? Czy jest zgodne ze specyfikacją?”, pierwsze pytania muszą być zakorzenione w potrzebach użytkownika. Pytamy: czy to rzeczywiście rozwiązuje problem użytkownika? Czy jest intuicyjne? Czy jest jasne? Czy można to zrozumieć bez wyjaśnienia i bez dodatkowego komentarza projektanta? Jak to sprawia, że użytkownik się czuje? I tak — czy pomaga rozwijać biznes?

Ostatecznie chodzi o to, czy tworzymy wartość dla użytkownika. Upewnienie się, że pierwsze pytania podczas oceny pracy zaczynają się od użytkownika, jest bardzo ważną częścią naszego podejścia do współpracy i krytyki.

W ostatecznym rozrachunku sprowadza się to do bardzo empatycznego nastawienia. Jest ono celowe zarówno w naszym sposobie pracy, jak i w zatrudnianiu ludzi w Metalab. Empatia jest podstawą. Wymagamy jej we wszystkich funkcjach — od projektantów i inżynierów po menedżerów produktu. Każdy musi mieć empatyczne nastawienie.

Dodam jeszcze jedną rzecz: kiedy tworzysz warunki, w których ludzie czują, że reprezentują użytkownika, nie chodzi o wnoszenie do rozmowy wyłącznie osobistych perspektyw. Chodzi o większy obiektywizm. Czasami oznacza to przedstawianie pomysłów nietypowych albo wykraczających poza zakres.

W takich momentach bardzo ważne jest, aby nie zamykać dyskusji, tylko pozostać ciekawym i otwartym. To podstawowa część naszej kultury — sposób, w jaki wzajemnie stawiamy sobie wyzwania, aby rozwiązać właściwy problem dla właściwej osoby i we właściwy sposób.

Hannah Clark: Podoba mi się to, co powiedziałaś o sposobie pracy. Utrzymywanie ludzkich elementów w centrum będzie chyba motywem przewodnim całej naszej rozmowy.

Chciałabym porozmawiać o tym, gdzie ludzka ingerencja i kontakt mają kluczowe znaczenie, a gdzie AI rzeczywiście jest rozwiązaniem, które może wkroczyć. Jak podejmujecie decyzję, co przeznaczyć dla AI, a co pozostawić ludziom?

Kiedy myślisz o swoim zespole i sposobie działania Metalab, jak rozstrzygacie, które zadanie można zlecić robotowi, a które powinno pozostać w ludzkiej sferze?

Megan O’Rourke: Nie chcę całkowicie zmieniać pytania, ale wydaje mi się, że rzadko chodzi o jedną albo drugą opcję. Zwykle ważniejsze jest rozpoznanie, kiedy wykorzystać AI, a kiedy oprzeć się na ludzkim wglądzie i pójść głębiej.

Mogę podać przykład projektu realizowanego dla dużego, globalnego producenta sprzętu sportowego. Pomagaliśmy ulepszyć ekosystem jego wewnętrznych narzędzi — na przykład przepływy pracy w całym cyklu produkcji fizycznej. Firma przeprowadziła mnóstwo badań, ale brakowało jej jasności, spójnego motywu oraz emocjonalnego punktu zaczepienia, który przekonałby ludzi do pełnego zaangażowania w realizację inicjatywy.

Zaczęliśmy od wykorzystania AI, ponieważ musieliśmy uporządkować ogromne ilości badań i pogrupować informacje zwrotne. AI nie pomogła jednak naprawdę uchwycić odczuć użytkowników końcowych tych produktów. A o to właśnie chodziło naszym interesariuszom. Mieli już uzasadnienie biznesowe, ale musieli zrozumieć, dlaczego wszystkie niedziałające narzędzia wywoływały tak dużą frustrację.

Odłożyliśmy więc sporą część pracy opartej na AI i wyszliśmy w teren. Przez kilka tygodni byliśmy na miejscu z dziesiątkami grup użytkowników, aby naprawdę zrozumieć, co działa, a co nie. Jeśli kiedykolwiek zdarzyło ci się siedzieć obok osoby, która zmaga się z wykonaniem swojej pracy — w takich sytuacjach mówimy, że sama praca staje się obejściem problemu — wiesz, że buduje to głęboką empatię i zrozumienie.

Dzięki temu zdobyliśmy znacznie bardziej wartościowy materiał do opowiadania historii. Uzyskaliśmy świetne wypowiedzi, w których słychać było frustrację ludzi opisujących napotykane trudności. Nagrywaliśmy filmy, na których można było zobaczyć, jak radzą sobie z codziennymi obejściami problemów.

Te chwile wglądu i empatii wynikające z siedzenia obok osoby zmagającej się z problemem, który stał się dla niej czymś normalnym, są niezwykle ważne. Nie da się od nich odciąć. Ostatecznie stały się podstawą sposobu, w jaki opowiadaliśmy historię grupie interesariuszy.

Problem miał duży ciężar emocjonalny, ponieważ dotyczył codziennych zadań tych osób i ich stosunku do pracy. Musieliśmy także uwzględnić potrzeby narracyjne interesariuszy i pomóc im zrozumieć wpływ trudności, z którymi mierzyły się ich zespoły, poprzez pokazanie prawdziwych doświadczeń.

Długo można by mówić, ale dla nas rzadko jest to kwestia wyboru jednej z dwóch opcji. Chodzi raczej o znalezienie właściwych momentów, w których można wykorzystać AI, oraz o otwartość na jej ograniczenia i gotowość do powrotu do podejść prowadzonych przez ludzi.

Hannah Clark: To piękna odpowiedź. Jest w niej bardzo dużo treści.

Doceniam to elastyczne podejście, ponieważ przemawia do mnie możliwość prowadzenia badań terenowych i osobistego kontaktu z ludźmi, na których wpływa produkt. Nic nie zastąpi możliwości zbliżenia się do użytkownika i zrozumienia, jak naprawdę doświadcza danego rozwiązania.

Samo przeanalizowanie danych i uzyskanie szerokich wniosków jest bardzo oderwane od rzeczywistego wpływu, który można zobaczyć po stronie użytkownika.

Podsumowałabym to tak: trzeba być wystarczająco elastycznym, aby wykorzystywać AI do porządkowania, grupowania i upraszczania informacji, ale jednocześnie bardziej polegać na ludziach w zakresie interpretacji i zrozumienia prawdziwego wpływu. Czego nie dostrzegam, jeśli nie rozumiem blisko problemu użytkownika? Co może sprawić, że przeoczę coś w danych przedstawionych w uporządkowany sposób?

Megan O’Rourke: Dokładnie. Jeśli spojrzeć tylko na ogromne zbiory danych, traci się niuanse wynikające z wypowiedzi użytkowników. Wykorzystując AI do tworzenia podsumowań badań terenowych, zauważyliśmy nawet, że cytaty były przypisywane niewłaściwym osobom, a emocje spłaszczone. Nie miało to tego samego rezonansu.

Trzeba więc umieć powiedzieć: „Dobrze, AI pomogła nam dotrzeć do tego miejsca, ale co nas wyróżnia? Jaki jest przekonujący punkt historii?”. Chodzi o to, jak doprowadzić sprawę do końca w przekonujący i ludzki sposób, budując na tym, co AI potrafi przyspieszyć. To nadal będzie wyróżnikiem.

Hannah Clark: Mam podobne doświadczenie. Pracowałam kiedyś w marketingu i mieliśmy klienta z branży rolniczej. W naszej strategii marketingowej bardzo mocno polegaliśmy na samych wynikach — mówiliśmy o tym, jakich rezultatów można oczekiwać i jaki jest średni rezultat osiągany przez przeciętnego klienta w danym regionie.

Było to bardzo oparte na danych i spłaszczone. Miałam jednak niezwykłą okazję odwiedzić gospodarstwa, w których używano produktu, oraz przeprowadzić rozmowy z rodzinami i społecznościami, które rzeczywiście z niego korzystały.

Spędziłam czas między innymi z kolonią huterycką. To społeczność podobna pod pewnymi względami do społeczności amiszów w Stanach Zjednoczonych — żyjąca blisko ziemi, w dużej mierze samowystarczalna, wytwarzająca wiele rzeczy ręcznie i korzystająca z niewielkiej ilości technologii.

Niesamowite było zobaczyć prawdziwy wpływ produktu. Małe ułamki dziesiętne, które w kampanii opartej wyłącznie na danych wydawałyby się abstrakcyjne, nabrały zupełnie innego znaczenia w prawdziwym życiu. Zmieniło to moje myślenie jako marketerki, osoby zajmującej się produktem i osoby odpowiedzialnej za rozwiązanie.

Ludzie przestają być tylko klientami kupującymi produkt i osiągającymi określone wyniki. Stają się osobami, na które oferta wpływa każdego dnia. Nie każdy ma możliwość zdobycia takiego praktycznego doświadczenia, ale warto szukać sposobów na zbliżenie się do użytkowników i spędzenie z nimi czasu, aby zobaczyć ich podróż z ich perspektywy oraz zrozumieć, jak punkty tarcia wpływają na nich i ich otoczenie.

Megan O’Rourke: Uwielbiam ten przykład. Kiedy o nim opowiadasz, słyszę troskę w twoim głosie i wpływ, jaki to doświadczenie nadal na ciebie wywiera. AI nie potrafi tego zrobić. AI nie będzie się troszczyć. Nie będzie troszczyć się głęboko. Nie ma serca.

Możesz mieć pamięć i wracać do informacji, ale AI nie będzie miała tej samej troski i przekonania, które właśnie wyraziłaś. Uważam, że to ważniejsze niż kiedykolwiek, szczególnie w kulturze pracy zdalnej.

Wielu z nas pracuje w rozproszonych zespołach. Nie jesteśmy codziennie na miejscu z klientami końcowymi. Dlatego powinniśmy nadawać priorytet spotkaniom osobistym i bezpośrednim kontaktom — mamy ich coraz mniej.

Może to kosztować więcej pieniędzy i czasu. Trzeba uzasadnić biznesowo spędzenie tygodnia na miejscu z rolnikami korzystającymi z produktu, ale jest to niezwykle wartościowe wykorzystanie czasu, ponieważ później nosisz to doświadczenie w sercu i naprawdę ci zależy.

Uważam, że to dobrze wydane pieniądze i dobrze wykorzystany czas.

Hannah Clark: Zgadzam się. To epoka, która naprawdę uwydatnia różnicę między czystą produktywnością a koncentracją na kliencie i rezultatach. Skupienie na rezultatach oznacza tutaj pytanie: czy to, co robię, rzeczywiście łączy się z osobami, do których próbuję dotrzeć, i rozwiązuje ich problemy u źródła?

Mogę szybko tworzyć kolejne rzeczy, przyspieszać cykle i robić wiele innych rzeczy, ale jeśli nie nawiązuję prawdziwego kontaktu z odbiorcami i nie rozwiązuję ich problemów, taka produktywność jest tania.

Megan O’Rourke: Ale czy jest wartościowa?

Hannah Clark: Właśnie. Dobrze, przejdźmy więc do konkretów. Jeśli pracujesz z klientami, którzy bardzo chcą zintegrować AI ze wszystkim, jakie ramy stosujesz, aby określić, kiedy zalecić wykorzystanie narzędzi AI w produkcie klienta, a kiedy postawić na proces prowadzony przez ludzi?

Megan O’Rourke: Zwykle zadajemy sobie trzy pytania. Zanim je ujawnię, warto przypomnieć, że Metalab istnieje od około dwudziestu lat i widzieliśmy już wiele fal technologicznych.

Zawsze pojawia się moda: Web3, projektowanie mobile-first, a teraz AI. Regularnie przypominamy sobie, że sama technologia nie jest tym, co ma największe znaczenie. Najważniejsze jest to, czy zmierzamy do pozytywnych rezultatów.

Przypiszę to pytanie naszej dyrektorce ds. projektowania, Sarah Vienna. To niezwykle bezpośrednia, ale konstruktywna prowokacja: czy ten produkt w ogóle powinien istnieć? A może ta funkcja albo ten element? Czy budujesz coś, ponieważ rozwiązuje prawdziwy problem prawdziwych ludzi z prawdziwą potrzebą, czy dlatego, że jest modne i można to po prostu wykorzystać?

Drugie pytanie brzmi: czy AI jest właściwym narzędziem do tego zadania? Czy sprawia, że doświadczenie jest szybsze, lepsze, inteligentniejsze i — miejmy nadzieję — bardziej wartościowe? A może prosimy ją o coś, w czym nie jest dobra, na przykład o budowanie empatii lub zaufania?

Trzecie pytanie: jakie jest ryzyko, jeśli AI się pomyli? Przy wynikach o niskiej stawce, takich jak oznaczanie treści, można powiedzieć: „Jasne, ryzyko jest niewielkie”. Jeśli jednak coś wpływa na dokładność, poczucie bycia zrozumianym albo poczucie odrzucenia, należy przeprowadzić dodatkową analizę i zweryfikować, czy rzeczywiście trzeba korzystać z AI.

Dlatego pytanie „Czy to powinno istnieć i dlaczego?” przypomina nam, że AI nigdy nie powinna być jedynym powodem budowania czegoś. Powinna wzmacniać i umożliwiać lepszą pracę.

Hannah Clark: Bardzo mi się to podoba. To niezwykle ważne podejście i sposób zadawania pytań, który łatwo może zniknąć w natłoku innych spraw.

Dawno temu rozmawiałam z Samanthą Gonzalez, która pracowała w firmie wyspecjalizowanej w etycznym projektowaniu produktów. W jej procesie ważne miejsce zajmowały ćwiczenia improwizacyjne. Zadawała klientom pytanie: „Jaki jest zły bliźniak waszego produktu?”.

Był to sposób na przyjrzenie się etycznym słabościom i obszarom, które można przeoczyć, a także pytanie: czy ten produkt powinien istnieć? Czy jest dobry?

To wydarzyło się jeszcze przed pojawieniem się AI jako czatu, a dziś rozmawiamy o tym w czasie ogromnego entuzjazmu wobec tej technologii. Czasami dajemy się porwać modzie i nie myślimy o konsekwencjach, które łatwo przeoczyć w ekscytacji oraz dążeniu do rozwiązania.

Mam nadzieję, że każdy zacznie stosować taki proces jako naturalną część pracy.

Megan O’Rourke: Prawdopodobnie doświadczyłaś czegoś podobnego podczas korzystania z innych produktów. Nie będę wymieniać nazwy, ale myślę o produkcie, którego używam od prawie dekady.

Uwielbiam go i jestem jego wierną użytkowniczką. Wprowadzono w nim funkcję AI, która moim zdaniem zupełnie minęła się z celem. To aplikacja do monitorowania kondycji. Wgrałam wędrówkę z weekendu i otrzymałam krótkie podsumowanie AI, które miało być pochwałą: nowa trasa, świetne przewyższenie i tak dalej.

Wszystko byłoby dobrze, gdyby było prawdziwe. Nic się nie zgadzało. Poczułam rozczarowanie produktem i sposobem wdrożenia funkcji, ponieważ jestem jego wierną użytkowniczką. Zobaczyłam niedokładną treść, która wydawała się bardzo ogólna i nietrafiona.

Pomyślałam: czy nadal ufam tej aplikacji, czy będzie tylko tworzyć ogólnikowe podsumowania? To mały, osobisty przykład ryzyka. Kiedy wierni użytkownicy nie znajdują wartości w funkcji AI, wiarygodność zaczyna się rozpadać.

Nadal będę korzystać z aplikacji, ale po prostu ignoruję teraz to małe podsumowanie AI. Nie jest mi potrzebne, nie daje żadnej wartości i nie przechodzi testu: czy naprawdę powinno istnieć? Czy rozwiązuje jakąś potrzebę albo przynosi użytkownikowi korzyść? Nie — wręcz przeciwnie.

Hannah Clark: Mam podobne doświadczenia z produktami, których używałam, oraz z innymi, które obserwowałam. Widzę tu inny obszar sceptycyzmu — potencjał nadużycia rozwijanej technologii jest bardzo wyraźny dla osób, które nie pracują przy produkcie.

Nie wymienię nazwy rozwiązania, ale chodziło o możliwość wykorzystania krótkiej próbki czyjegoś głosu do tworzenia i generowania treści audio podobnych do tych, które właśnie nagrywamy.

Rozumiem propozycję wartości: pomóc twórcom skalować działalność, produkować więcej treści, szybciej dostarczać wartość i poświęcać mniej czasu na rozmowy, jakby rozmowy były stratą czasu. Dla mnie to najlepsza część pracy.

Widzę tę wartość, ale zastanawiam się, czy potencjał nadużyć nie przyćmiewa korzyści związanych z produktywnością. Czy dobrze jest rezygnować z prawdziwych rozmów i próbować je zlecać na zewnątrz? Czy naprawdę dobrze jest kopiować czyjś głos i wykorzystywać go w dowolny sposób?

Megan O’Rourke: Czy to powinno istnieć?

Hannah Clark: Czy to powinno istnieć? Tak.

Megan O’Rourke: A co ważniejsze — czy zasługuje na to, by istnieć? Czy istnieje fundamentalne „dlaczego” i jaki jest kompromis? Czy odbiera nam pełną rozmowę, którą obie tak lubimy?

Hannah Clark: Pełną rozmowę.

Megan O’Rourke: Nie zasługuje na istnienie.

Hannah Clark: Dokładnie. Żyjemy teraz w czasie i przestrzeni, w których produkty, które budujemy, w sposób niematerialny, ale realny kształtują świat, w którym żyjemy. Decyzje produktowe, które podejmujemy dziś, nie dotyczą wyłącznie wartości tworzonej lub nietworzonej dla interesariuszy.

Dotyczą także tego, jaka wartość i jaka kultura staną się podstawą dla przyszłych pokoleń i dla nas samych w niedalekiej przyszłości. Otrzymaliśmy ogromną władzę, więc musimy zadawać sobie większe pytania.

Przechodzimy w stronę refleksji filozoficznej, ale porozmawiajmy o opowiadaniu historii w projektowaniu produktów.

Wprowadzenie AI oczywiście zmieniło sposób, w jaki podchodzimy do narracji i opowiadania historii. Jak wykorzystujesz ludzkie opowiadanie historii w procesie tworzenia nowego produktu? Wspominałaś, że tworzycie produkty od zera. Jak wygląda ten proces?

Megan O’Rourke: To nawiązuje do wcześniejszej części rozmowy, więc ładnie łączymy wątki. U podstaw naszej pracy opowiadanie historii zawsze było częścią procesu projektowego. Od dawna wychodzimy z założenia: żadnych prezentacji liczących sto stron — pokaż prototyp i ożyw doświadczenie.

AI z pewnością przyspieszyła niektóre elementy naszej pracy. Pozwala szybciej syntetyzować informacje, szybciej dostrzegać wzorce i szybciej tworzyć serie. Jednak niuanse, rozwaga oraz decyzje dotyczące tego, co, jak i kiedy, nadal wynikają z ludzkiej empatii.

W Metalab pracujemy z bardzo różnymi klientami. Sposób współpracy z dwuosobowym zespołem założycieli wygląda zupełnie inaczej niż partnerstwo z dużą organizacją.

Dwuosobowy zespół założycieli raczej nie chce oglądać długiej prezentacji. Chce otworzyć Figmę, przejść przez prototyp, prowadzić lekką narrację, rozmawiać na bieżąco i wspólnie rozpakowywać pomysły. Czasami improwizujemy na żywo, ponieważ to najlepiej działa w ich przypadku.

Inni partnerzy — na przykład zespoły produktowe w dużych organizacjach — mogą prezentować rozwiązanie szerszej grupie interesariuszy. Wtedy wiele uwagi poświęcamy przygotowaniu prezentacji, narracji, solidnych argumentów i uzasadnień dla każdej podjętej decyzji.

Zrozumienie tych różnic wynika z doświadczenia, intuicji i empatii. W agencji mamy przyjemność pracować z wieloma klientami znajdującymi się na różnych etapach, dlatego dostosowanie procesu i podejścia jest elementem prowadzonym przez ludzi.

Mamy podstawowy proces, ale polegamy na tym, że zespół projektowy zadaje sobie krytyczne pytania: co będzie najlepsze dla tej grupy odbiorców, dla tej potrzeby interesariusza i dla rezultatów, które chcemy osiągnąć? To ludzka empatia kieruje dopasowaniem sposobu, zakresu i czasu działania.

Hannah Clark: Czy możesz podać konkretny przykład takiego empatycznego podejścia i tego, jak dzięki warsztatom doprowadziło ono do odkrycia nowego wglądu lub rozwiązania?

Megan O’Rourke: Oczywiście. Mamy bardzo interesującego klienta o nazwie Tally Health.

To firma skoncentrowana na długowieczności, zajmująca się domowymi testami wieku biologicznego oraz zaleceniami zdrowotnymi. Jej klienci są bardzo zaangażowani w kwestie zdrowia.

Przyszli do nas z dużą ilością istniejących badań i silnym przekonaniem, że wiedzą, jakie problemy rozwiązują i dla kogo. Powiedzieli: „Przejdźmy od razu do projektowania”. Nasz zespół czuł jednak, że brakuje pewnej warstwy.

Obiektywnie mieliśmy wszystkie dane, ale brakowało nam kontekstu behawioralnego — odpowiedzi na pytanie „dlaczego”. Zaczęliśmy od wczesnych badań i prototypowania, symulując sposób przekazywania wyników.

Wyobraź sobie, że wysyłasz próbkę i otrzymujesz wyniki. Może to być doświadczenie emocjonalne, a czasami także konfrontujące, szczególnie gdy chodzi o wiek biologiczny.

Odkryliśmy, że osoby, których wiek biologiczny był niższy niż rzeczywisty, czuły się potwierdzone w swoich wyborach. Myślały: „Podejmowałam właściwe decyzje życiowe i zdrowotne”. Osoby, których wiek biologiczny był wyższy, odczuwały różne emocje — strach, wstyd, a czasami zaprzeczenie.

Różnica nie tkwiła wyłącznie w liczbie, ale w nastawieniu. Nawet osoby, które otrzymały negatywne lub trudne wyniki, były zmotywowane do zmiany.

Dane już istniały, ale zachowanie wymagało zrozumienia. Ten wgląd doprowadził do powstania ważnej funkcji produktu — spersonalizowanych planów zdrowotnych. Co ciekawe, nie było ich w pierwotnym planie rozwoju.

Kiedy zobaczyliśmy, co wynika z badań, funkcja stała się kamieniem węgielnym doświadczenia i jednym z głównych czynników utrzymania użytkowników. Gdybyśmy podążyli wyłącznie za danymi, przeoczylibyśmy ten niuans. To empatia i ludzkie podejście ujawniły wgląd, który zespół projektowy mógł przekształcić w coś naprawdę znaczącego i wartościowego.

Hannah Clark: To niesamowity i bardzo zwięzły przykład. Odkrycie czegoś takiego otwiera całe obszary rozwoju portfolio produktu, kolejne kroki i sposoby jego dojrzewania. To ogromna rzecz, którą można odkryć dzięki procesowi opartemu na empatii.

Megan O’Rourke: Jesteśmy pasjonatkami tego tematu.

Hannah Clark: Właśnie. Chciałabym wrócić do przywództwa produktowego, ponieważ słucha nas wielu liderów produktu. Wszyscy zmagamy się z tym, jak zachować ludzki kontakt, równoważyć produktywność wspieraną przez AI i nadal koncentrować się na ludzkich elementach naszych organizacji.

Jakie trzy praktyczne kroki zaleciłabyś liderom produktu, które zespoły mogłyby wdrożyć już w przyszłym tygodniu?

Megan O’Rourke: To proste rzeczy, które można wypróbować bez dużego poparcia organizacji.

Po pierwsze, dziel się historią, a nie tylko statystykami. Wprowadź do najbliższego przeglądu produktu lub zespołu ludzki głos, wypowiedź, cytat albo surowy fragment nagrania. Pozwól, aby sam przemówił. Zespół powinien poczuć problem, a nie tylko zobaczyć ogromne zbiory danych.

Po drugie, stwórz jeden moment w tygodniu na kontakt lub przekazanie informacji zwrotnej. Praktykuję coś, co nazywam piątkami informacji zwrotnej. Możesz robić to w rytmie odpowiednim dla siebie. Nie musi to być formalne — krótka rozmowa z członkiem zespołu albo niewielka wiadomość z wyrazami uznania może wiele zmienić.

AI może pomagać śledzić codzienne spotkania i zadania, ale uznanie i kontakt muszą pochodzić od ciebie. To łatwy krok, który daje dobre samopoczucie, szczególnie w piątek, gdy podsumowujesz tydzień.

Po trzecie, stwórz coś, co nazwę „rubryką empatii”. Przygotuj listę pytań, które chcesz zadawać podczas przeglądów produktu, krytyki projektów i podejmowania decyzji dotyczących planu rozwoju. Czy to rzeczywiście rozwiązuje problem użytkownika? Czy zasługuje na to, by istnieć? Jak ktoś może się poczuć w tym momencie?

Takie pytania przesuwają rozmowę z „czy zbudowaliśmy to i czy zbudowaliśmy to dobrze?” na „czy budujemy właściwą rzecz z właściwego powodu?”.

Nie chodzi więc o to, aby nie używać AI. Chodzi o używanie jej z intencją i tworzenie dzięki niej przestrzeni na to, co naprawdę ma znaczenie — na ludzkie kontakty.

Hannah Clark: Bardzo elegancko powiedziane. Megan, dziękuję, że do mnie dołączyłaś. To była wspaniała rozmowa — pełna różnych wątków, oczyszczająca, empatyczna i piękna. Gdzie można kontynuować z tobą tę rozmowę online?

Megan O’Rourke: Zachęcam do obserwowania metalab.com. Znajduje się tam nasze pełne portfolio. Można nas także obserwować na LinkedInie lub Instagramie, aby być na bieżąco z nowymi projektami i aktualizacjami portfolio.

Mnie można znaleźć na LinkedInie. Chętnie nawiążę kontakt.

Hannah Clark: Wspaniale. Dziękuję za rozmowę i za poświęcony czas.

Dziękujemy za wysłuchanie. Po więcej świetnych spostrzeżeń, poradników i recenzji narzędzi zapisz się do naszego newslettera na stronie theproductmanager.com/subscribe. Więcej takich rozmów usłyszysz, subskrybując podcast The Product Manager tam, gdzie słuchasz swoich podcastów.