Starszy wiceprezes ds. produktu mówi, że tradycyjne praktyki zarządzania produktem są dzięki AI “całkowicie błędne”

Ibrahim Bashir wcześniej kierował inicjatywami produktowymi w firmach Box, Twitter, Amplitude i Amazon, a obecnie jest starszym wiceprezesem ds. produktu w Ontra. Jest twórcą newslettera Run the Business.

Spotkaliśmy się z Ibrahimem, aby dowiedzieć się, jak AI zmienia jego organizację — i zarządzanie produktem ogólnie. Oto, czym się z nami podzielił.

Budowanie zespołów, dostarczanie produktów i powtarzanie rezultatów

Nazywam się Ibrahim Bashir. Obecnie jestem starszym wiceprezesem ds. produktu w Ontra, gdzie kieruję zespołem około 60 osób zajmujących się zarządzaniem produktem, doświadczeniem użytkownika, nauką o danych i operacjami.

Ontra to oparty na AI system operacyjny do obsługi kwestii prawnych na rynkach prywatnych: automatyzujemy umowy, zobowiązania, zarządzanie podmiotami i procesy zapewniania zgodności w całym cyklu życia funduszu. Nasi klienci to przede wszystkim firmy private equity i venture capital, banki inwestycyjne, pożyczkodawcy bezpośredni, a także kancelarie prawne i dostawcy usług, którzy je wspierają. Łącznie współpracujemy z ponad 1000 firm na całym świecie, w tym z dziewięcioma z dziesięciu największych firm private equity.

Nasz model dostarczania jest prawdopodobnie tym, co najbardziej nas wyróżnia, i ma szczególne znaczenie w tej rozmowie. Dostarczamy zarówno tradycyjne produkty SaaS w modelu subskrypcyjnym, jak i oferujemy usługi zarządzane, w ramach których eksperci prawni wykorzystują AI do bezpośredniej realizacji zadań w imieniu klientów.

Ten podwójny model pozwala nam obserwować w czasie rzeczywistym, gdzie AI może obsłużyć cały proces od początku do końca, a gdzie człowiek nadal musi być zaangażowany. Daje nam to niezwykle cenną perspektywę pozwalającą zrozumieć, jak produkty natywne dla AI są tworzone i wdrażane w środowiskach korporacyjnych, w których stawka jest wysoka.

Przed dołączeniem do Ontra rozwijałem flagowy produkt w Amplitude, tworzyłem nowe obszary działalności w Box, budowałem infrastrukturę usługową w Twitterze i dostarczałem rozwiązania w ekosystemie Kindle w Amazonie.

We wszystkich tych działaniach koncentrowałem się na trzech rzeczach: budowaniu zespołów, dostarczaniu produktów i powtarzaniu rezultatów. Piszę również Run the Business, newsletter na Substacku dla liderów produktów B2B, który wykorzystuję jako przestrzeń do porządkowania swoich przemyśleń. Moim celem jest łączenie lekcji wyciągniętych z praktyki, pomysłów zaczerpniętych z lektury oraz ram myślowych pozyskanych dzięki współpracy.

Dlaczego AI podważyło dotychczasowe założenia dotyczące produktów

Tym, co sprawia, że obecny moment związany z AI jest dla mnie inny, nie jest krzywa możliwości modeli. Chodzi o to, że AI po cichu podważa większość założeń, które jako lider produktu B2B przyswoiłem sobie w ciągu ostatniej dekady.

Zasady działania, które kiedyś recytowałem bez zastanowienia, nie są całkowicie błędne, ale AI kształtuje je na nowo w czasie rzeczywistym.

Weźmy zarządzanie zmianą. Obejmowało ono skracanie krzywej uczenia się, aby użytkownicy pokonywali trudności związane z nowym narzędziem. W produkcie natywnym dla AI narzędzie często nie jest trudne w użyciu; opór ma bardziej egzystencjalny charakter — „Czy szkolę swojego następcę?”. Inna przyczyna źródłowa, inna reakcja.

Dlatego prawdziwa praca liderów produktu polega obecnie w mniejszym stopniu na dodawaniu AI do planu rozwoju, a w większym na uczciwej weryfikacji, które z dotychczasowych założeń nadal są wartościowe.

Ibrahim dzieli się spostrzeżeniami

Dlatego prawdziwa praca liderów produktu polega obecnie w mniejszym stopniu na dodawaniu AI do planu rozwoju, a w większym na uczciwej weryfikacji, które z dotychczasowych założeń nadal są wartościowe.

Gdzie AI zapewnia największy zwrot z inwestycji dla menedżerów produktu

Wykorzystuję AI we wszystkich aspektach cyklu życia rozwoju produktu, ale największy zwrot z inwestycji zapewnia synteza informacji na dużą skalę:

• Podsumowywanie tematów pojawiających się podczas rozmów z klientami
• Tworzenie wariantów prezentacji dotyczących planu rozwoju
• Przekształcanie najważniejszych punktów strategii w komunikaty dopasowane do różnych poziomów szczegółowości
• I tak dalej

Praca wymagająca osądu i interpretacji, dla której brakuje wystarczających precedensów lub kontekstu, nadal wymaga przede wszystkim udziału ludzi. Jednak nawet w takich sytuacjach AI staje się dobrym partnerem do dyskusji.

Jak AI może uzgadniać różne perspektywy dotyczące produktu

Oto kolejna korzyść: AI upraszcza proces ujednolicania i uzgadniania perspektyw dotyczących produktu w całej firmie, ograniczając tarcia, które zwykle pojawiają się, gdy produkt zbliża się do premiery.

Obecnie zespoły mogą znacznie łatwiej i dużo wcześniej wypracować wspólne rozumienie problemu, persony, rozwiązania i wyróżników, korzystając z pisemnych i wizualnych artefaktów, co zapobiega rozbieżnościom na dalszych etapach cyklu rozwoju.

Jak liderzy produktu mogą przygotowywać się do spotkań z klientami dzięki AI

Kiedy przygotowuję się do spotkania z klientem, składam w całość wszystkie informacje o koncie, które mamy w różnych systemach, w tym transkrypcje rozmów, aby uzyskać pełny, 360-stopniowy obraz tego, na czym klientowi zależy, postępów w zakresie opinii o produkcie oraz dossier kluczowych interesariuszy.

Przepływ pracy obejmuje Claude'a oraz narzędzia takie jak Gainsight, Gong i Snowflake.

Jak AI wpływa na czas cyklu rozwoju produktu

AI zachęciło mnie do stawiania sobie ambitniejszych celów, a także do powracania do dawnych pomysłów, których wcześniejsze zbadanie mogłoby być trudniejsze.

Sprawiło również, że chętniej szybko testuję i porzucam pomysły produktowe. W naszej branży, mimo że mówimy o zakładach produktowych, rzadko zaczynamy coś, co ostatecznie nie zostanie wdrożone.

AI pozwala nam szybciej przeprowadzać burze mózgów i tworzyć prototypy, skracając czas cyklu od pomysłu do wydania.

Ma to jednak również drugą stronę. Zespoły produktowe muszą rozważać więcej pomysłów i na nie reagować. Nadążanie za liczbą pomysłów napływających z całej firmy sprawia, że każdy tydzień wygląda jak tydzień hackathonu.

Jak klienci mogą ograniczać korzyści płynące z AI

Teraz, gdy AI skróciło czas naszych cykli, napotkaliśmy nowy problem.

Dostępność partnerów jako współtwórców nadal jest ograniczona. Sprzedajemy rozwiązania wąskiej grupie nabywców, dlatego ich czas i możliwość uczestniczenia w programach beta są ograniczone. Mogą przyswoić tylko ograniczoną ilość zmian związanych z zarządzaniem.

Dlatego, chociaż AI pomogło nam zwiększyć skalę, nadal ustalamy sposób jego wdrażania i przygotowania użytkowników do korzystania z niego.

Jak AI tworzy nierealistyczne oczekiwania

AI tworzy fałszywe wrażenie, że wdrożenie do produkcji jest łatwe, przez co oczekiwania dotyczące tempa dostarczania i przyjęcia rozwiązania są oderwane od rzeczywistości.

Oczekujcie szybszych burz mózgów, ale w pewnym momencie GA oznacza poprzeczkę ustawioną na innym poziomie.

Dlaczego opłacalność AI wymaga ponownej oceny

Nie omówiliśmy całkowitego kosztu wytworzenia.

Wiele osób postrzega AI jako niemal bezpłatny wzrost produktywności, ale ostatecznie trzeba porównać wydatki na tokeny z wydatkami na pracowników, a rachunek ekonomiczny nie zawsze może przemawiać na korzyść AI.

Na przykład korzystanie z Claude'a do monitorowania Slacka i czytania wiadomości może wkrótce przestać być opłacalne.

Dlaczego liderzy produktu muszą zakasać rękawy i eksperymentować z AI

Zachęcam liderów produktu do utrzymywania nastawienia na naukę, pozostawania ciekawymi świata i wspierania eksperymentowania. Nie przywiązujcie się zbytnio do najlepszych praktyk z poprzedniej ery rozwoju oprogramowania.

Osiągałem dobre rezultaty, zakasując rękawy i dzieląc się własnymi eksperymentami, motywując zespoły zabawnymi nagrodami za kreatywność oraz przeznaczając wyodrębniony czas na majsterkowanie zamiast skupiać się w 100% na realizacji planu rozwoju produktu.

Poza tym można wypróbowywać wiele narzędzi w tym samym scenariuszu. Modele i produkty szybko się rozwijają — nie ma potrzeby podejmować przedwcześnie decyzji o związaniu się z jednym rozwiązaniem.

Ibrahim dzieli się

…można wypróbowywać wiele narzędzi w tym samym scenariuszu. Modele i produkty szybko się rozwijają — nie ma potrzeby podejmować przedwcześnie decyzji o związaniu się z jednym rozwiązaniem.

Śledź na bieżąco

Możesz śledzić działalność Ibrahima Bashira na LinkedInie. Zajrzyj także na jego Substack, Prowadź biznes.

Na The CPO Club pojawi się więcej wywiadów z ekspertami!