Finał AI Product Heroes.
"Największy stream produktowy w Polsce za nami. To było intensywne 5 godzin w trakcie których Wojtek i Piotrek wraz z gośćmi dyskutowali o przyszłości budowania produktów.
Nagranie z wczorajszego wydarzenia jest dostępne tutaj:
Ma już ponad 3 100 wyświetleń
Poniżej znajdziesz podsumowanie każdego modułu, obiecany skill "grill_PM" oraz ostatnią zniżkę na AI Product Heroes
Projektant, który sam wysyła pull requesty, przestaje czekać w kolejce do inżynierów
zrzut ekranu z webinaru z Wojtkiem, Piotrkiem i Damianem
"Figma przestała być dla mnie source of truth. Kod jest source of truth."
- Damian Skotzke
Dzień Damiana zaczyna się od agenta, który ma dostęp do GitHuba, historii projektu i od krótkiego daily, w którym Damian zapisuje też swój poziom energii na ten dzień. Zadania wiszą w GitHub Issues, nie w Jirze.
Na żywo wyglądało to tak: zgłoszenie "grid rozjeżdża się przy filtrowaniu" poleciało do agenta komendą "zrób z tego PR", drugie zadanie poszło w plan mode, a po kilku minutach w repozytorium był gotowy pull request spięty z tym samym zgłoszeniem.
Większe rzeczy nadal wracają na whiteboard. Przy nowym module awatarów był szkic, competitive research i dopiero potem Figma, prototyp do przeklikania i przekazanie agentowi ekran po ekranie. Wrzucenie całego dużego feature'a naraz zwykle kończy się tym, że agent gubi kontekst i chodzi na skróty.
Jedna wskazówka warta zapamiętania: Figma MCP sprawdza się w stronę od Figmy do agenta, nie odwrotnie. W Damiana generowanie designu w modelu po to, żeby przenosić go potem do Figmy nie przyjęło się.
Efekt po roku takiej pracy to ponad 400 pull requestów do frontendu. Koszt też padł wprost: multitasking urósł kilkunastokrotnie, a najtrudniejsze stało się zatrzymanie się i pomyślenie.
Zobacz prezentację Damiana
Zanim wybierzesz kanał, odpowiedz na cztery pytania o swoim produkcie
zrzut ekranu z webinaru z Wojtkiem, Piotrkiem i Mattem
"Dystrybucja jest jedyną fosą, ale produkt musi być doskonały."
- Matt Swuliński
Matt zadaje cztery pytania przed każdą decyzją o kanałach: kto ma ten problem i gdzie spędza czas, jaki jest lifetime value i ile można wydać na pozyskanie klienta, ile trwa droga do momentu "aha" oraz czego kupujący potrzebuje, żeby zaufać.
Trzecie pytanie zwykle przesądza o całej reszcie. Przy magicznym momencie liczonym w minutach otwierają się kanały self-serve i paid social. Przy godzinach potrzebne są opinie, dłuższe materiały i lifecycle mailowy.
Najmocniejszy fragment to historia błędu. Pierwszym eventem konwersji była instalacja, więc algorytm Mety zaczął dowozić jednoosobowe workspace'y - najtańsze do znalezienia i bezwartościowe biznesowo. Zespół pogłębił event, ale wpadł w drugi próg: za mało konwersji tygodniowo, żeby kampanie w ogóle się uczyły. Ostateczne ustawienie to pierwsza wiadomość w produkcie plus odcinanie jednoosobowych kont od sygnału wysyłanego do platformy.
Przy okazji padła liczba z Wispr Flow: osoba, która pierwszego dnia podyktowała 200 słów, konwertowała na płatne z prawdopodobieństwem około 90 procent. To ten rodzaj progu, który warto znać w swoim produkcie, zanim ktokolwiek wyda złotówkę na reklamę.
Druga teza dotyczy ekspansji. Liczba osób w firmie nie przewiduje przychodu - sześcioosobowy zespół potrafi wydać kilkadziesiąt razy więcej niż stuosobowy z dwoma aktywnymi użytkownikami. Zaproszenie drugiej osoby działa wtedy, gdy przychodzi po pierwszym sukcesie, a nie zaraz po rejestracji.
Zobacz wystąpienie Matta
Osiemnastu product builderów, zero PM-ów, osiem zmian na produkcji dziennie
zrzut ekranu z webinaru z Wojtkiem, Piotrkiem i Maciejem
"Nie mamy product managerów i nie mamy product designerów."
- Maciej Mendrela
Zespół Macieja liczy 20 osób, z czego 18 to product builderzy z trzema czapkami naraz. Większe projekty robią w zespołach dwuosobowych, sporo rzeczy robi jedna osoba. Zamiast zespołów na dwie pizze są zespoły na dwa kawałki.
Pod spodem siedzi hurtownia danych z opisanym schematem, do której trafia wszystko: Jira, HubSpot, Intercom, dane z kont klientów, transkrypcje rozmów. Dzięki temu discovery dzieje się w trakcie spotkania. Na demo padło pytanie o konfigurację domeny wysyłkowej i w kilkanaście sekund była lista problemów z ostatnich 60 dni, liczba klientów, których dotyczyły, i konta do sprawdzenia. Wcześniej taki request czekał w kolejce do jedynego analityka po kilka dni.
Najbardziej kontrowersyjna zmiana dotyczy code review. Domyślnie go nie ma. Przy wypuszczaniu zmian robi się self-review skillem - osobnym dla backendu i osobnym dla frontendu - a jeśli ktoś już robi klasyczne review, to po to, żeby poprawić ten skill. Pierwsze podejście do tego pomysłu na początku roku wywaliło się po dwóch tygodniach i dopiero wersja oparta na skillach się utrzymała.
Liczby po drugiej stronie tej decyzji: około ośmiu zmian user-facing dziennie wobec jednej, dwóch przed erą agentów, deployment nadal trwający 30 minut, dwa globalne incydenty wymagające reakcji po godzinach w skali roku i rollback liczony czasem w sekundach. Zmiany idą za feature flagami, często tylko do wybranych klientów.
Ciekawostka z końcówki: zespół podpina Slacka bezpośrednio pod produkt i na dedykowanym kanale widzi prompty klientów, czas odpowiedzi i efekt przed oraz po. Działa to tylko na wczesnym etapie, bo po otwarciu funkcji dla wszystkich kanał trzeba wyłączyć.
Zobacz prezentację Macieja
PM-ka, która nie pisze, tylko mówi - i wychodzi z tego gotowe demo produktu
zrzut ekranu z webinaru z Wojtkiem, Piotrkiem i Patrycją
"Skoro ja potrafiłam to zbudować, to Wy też." -
Pati Walencik
Punkt wyjścia jest niewygodny: zamknięte środowisko korporacyjne, w którym większość narzędzi z rynku odpada przez wymogi bezpieczeństwa. Pati potraktowała to jako projekt do nauki terminala i zbudowała własnego asystenta do odpowiedzi.
Różnicę widać było na żywo. Zwykłe dyktowanie przepisuje strumień świadomości razem z "no dobra, to jednak nie to chciałam powiedzieć". Jej asystent ma wgrany słownik firmowych skrótów i imion osób z zespołu, tłumaczy wypowiedź na angielski w locie i wycina szum, zostawiając samą prośbę. Przy okazji model złapał fragment, który prowadzący wzięli za chiński, a czat poprawił, że to koreański.
Druga część to coś, czego większość PM-ów nie lubi, czyli nagrywanie dem. Pierwszy skill obserwuje ekran, zadaje kilka pytań o kontekst i pisze scenariusz zgodny z firmową nomenklaturą. Drugi bierze surowe nagranie z QuickTime'a i montuje je w Google Vids, dokładając lektora i napisy. Do nagrywania Pati używa promptera z GitHuba, który reaguje na ciszę i zatrzymuje przewijanie.
Najcenniejsza była historia porażki. Agent okazał się za bardzo agentyczny, sam założył tickety innym zespołom i napisał je roszczeniowym tonem, a skasować się ich nie dało. Od tego czasu przed montażem generuje storyboard do akceptacji - i to jest cała lekcja o human in the loop, bez slajdu z definicją.
Jej teza na koniec: skoro delivery przyspieszyło, zespoły produktowe powinny być jeszcze bliżej klientów, a nie dalej.
Zobacz prezentację Pati
Cztery zdania z debaty
Na koniec wszyscy goście usiedli razem i dyskutowali o przyszłości budowania produktów. Cztery rzeczy, które z tego zostały:
Designerzy przekroczyli fosę i dotarli do kodu, więc mogą prototypować na prawdziwych danych zamiast czekać na alokację inżyniera (Damian).
To, co działo się w kwartale, dzieje się w tygodniu, a rok temu nie mieliśmy jeszcze modeli, które dobrze pracują z agentami (Matt).
Prompt engineering przestaje być umiejętnością, bo dowolnie napisana prośba działa; skille prawdopodobnie też kiedyś pójdą do kosza (Maciek).
Demokratyzacja budowania niesie ryzyka, więc rola produktowca przesuwa się w stronę pilnowania jakości tego, co wypuszczamy (Pati).
Wspólny mianownik: im taniej się buduje, tym więcej waży gust, decyzja o tym, co budować i strategia.
BONUS: Grill PM - skill, który pomaga inżynierowi rozmawiać z PM-em o kontekście
Pokazaliśmy go pierwszy raz na streamie i od dziś jest dostępny publicznie.
Znacie ten układ. PM zbiera kontekst ze strategii, rozmów z klientami i danych, a na końcu pisze ticket "dodać zielony guzik". Inżynier czyta i pyta "po co to robimy?". Pytanie jest uczciwą prośbą o kontekst, ale łatwo usłyszeć w nim podważanie czyjejś pracy.
Skill ma rozdzielić te dwie sytuacje i dać inżynierowi strukturę zamiast odruchu. Pracuje w czterech krokach: czyta zadanie wraz z dostępnym kontekstem, ustala czy budujemy, żeby się czegoś nauczyć, czy żeby zarobić, kwestionuje założenia i proponuje następny krok.
Co z tego masz:
Nazwane luki w zadaniu. Czego brakuje: problemu, dowodów, metryki sukcesu, zakresu.
Rozróżnienie building to learn i building to earn. Rozmowa o tym, czy to już wdrożenie, czy jeszcze test.
Konkretną propozycję następnego kroku. Pilot, rozmowy z użytkownikami albo najwęższy możliwy wycinek zmiany.
Gotowy komentarz do ticketu. Z podpiętym MCP do Jiry skill dopisuje wnioski prosto pod zadaniem.
Punkt startu do rozmowy, nie wyrok. Celem nie jest przejechanie całego backlogu i odesłanie PM-a z kwitkiem.
Pobierz skilla grill_PM
Dołącz do AI Product Heroes ze zniżką
baner z logo AI Product Heroes, przycisk "dołącz"
W programie przez sześć tygodni przechodzisz przez pełną pętlę na własnym produkcie: od problemu i rozmów z użytkownikami, przez prototyp budowany z agentami, po analitykę i decyzję, czy to był dobry zakład. Zaczynamy w poniedziałek 19 października pierwszą sesją live, a zapisy zamykamy ze startem programu.
Co dostajesz dołączając?
6-tygodniowy intensywny sprint: cotygodniowy materiał, sesje LIVE i Q&A
Społeczność builderów, która zostaje z Tobą także po programie
Dwie dostępne ścieżki realizacji modułu: techniczna i nietechniczna. Możesz wybrać, która ścieżka bardziej pasuje do Twojego poziomu lub przejść obie.
Nowy moduł "AI w mojej organizacji": governance, RODO, security, zamknięte ekosystemy.
Od prototypu do produkcji. Nie kończymy na klikalnym demo, tylko wypuszczamy produkt na środowisko produkcyjne i uczymy, jak go launchować.
Praca na własnym projekcie - jeśli chcesz, questy realizujesz na case'ie z własnej firmy. Możesz wyjść z programu z gotowym produktem.
Trzecia edycja startuje w poniedziałek 19 października.
Tylko dla osób zapisanych na wczorajszy webinar mamy rabat 15% na dołączenie do AI Product Heroes. Zniżka jest ważna tylko do dziś (środa, 14 października) do 23:59. To ostatnia okazja na rabat na zapis do programu!
Dołącz do AI Product Heroes z rabatem 15%
Gwarancja Satysfakcji: możesz zrezygnować w ciągu 14 dni od startu i otrzymasz 100% wpłaconej kwoty, bez dodatkowych pytań.
2 raty 0%: płatność w dwóch nieoprocentowanych ratach, obsługiwana przez nas, nie przez bank.
Faktura proforma i przelew tradycyjny: wygodne dla firm i budżetów szkoleniowych."
