AI past: Více funkcí, méně hodnoty

V dnešní době, kdy umělá inteligence umožňuje stavět software rychleji než kdy dřív, se mnoho týmů ocitá v pasti. Místo skutečného pokroku se soustředí na to, kolik funkcí dokážou vyprodukovat. Ale co když tato rychlost vede jen k iluzi úspěchu? Podívejme se na to blíže, protože tohle téma se týká každého, kdo se podílí na tvorbě digitálních produktů.

Kritické myšlení zůstává na vás, ne na AI

Když se podíváte na to, co říká Jeff Patton ve své knize o mapování uživatelských příběhů, tak vaše práce není jen o tom, abyste stavěli více softwaru rychleji. Jde o to maximalizovat dopad toho, co vytvoříte. AI vám pomůže generovat prototypy během hodin, ale nezajistí, že ty prototypy řeší opravdové problémy uživatelů. Například, pokud tým rychle vytvoří novou funkci pomocí nástrojů jako ChatGPT nebo Gemini, ale bez hlubšího porozumění potřebám zákazníků, skončí to často jako zbytečný balast.

Tady přichází na řadu kritické myšlení. Musíte zvážit více možností, vyhodnotit, co funguje a co ne, a rozlišit signály od šumu. AI je skvělý kopilot, ale vy jste ten, kdo ho řídí. Bez toho riskujete, že se stanete jen mistrem promptů, který přenáší odpovědnost na stroj. A to vede k tomu, že se staví řešení bez jasného problému – například funkce, které vypadají působivě, ale nikdo je nepoužívá.

Výstup není totéž co výsledek

Jedna z největších chyb je zaměňovat množství výstupu za skutečný dopad. AI urychluje vývojové cykly, takže týmy mohou vytvářet více prototypů a funkcí v kratším čase. Ale jak ukazují zkušenosti z produktového vývoje, tato snadnost vede často k "softwarovému odpadu" – k věcem, které nikdo nepotřebuje. Například, pokud se tým zaměřuje na rychlé přidávání AI prvků, jako je automatické generování obsahu, bez ověření u uživatelů, může to skončit drahými omyly.

Ash Maurya v knize Running Lean zdůrazňuje, že vaše rychlost učení je tou největší výhodou. Neptat se "Jak rychle to postavíme?", ale "Jak rychle odhalíme špatné nápady?". Protože nápady přicházejí snadno, ale AI je teď dokáže proměnit v řešení během okamžiku. Bez validace to ale vede k iluzi pokroku, kde se zdá, že se děje hodně, ale ve skutečnosti se jen zdokonalují zbytečnosti.

Jak se této pasti vyhnout?

Abyste se tomu vyhnuli, začněte experimenty. Nejdřív filtrujte nápady: Zeptejte se, jak se váš nápad blíží vaší vizi a strategii. Pokud ne, pusťte ho. Potom přejděte k testování. Začněte jednoduchými experimenty, které vám dají signály během hodin – jako průzkumy nebo landing pages (stránky pro testování zájmu). Například, vytvořte jednoduchou stránku popisující funkci a sledujte, kolik lidí se zaregistruje.

Jakmile máte více znalostí, investujte do složitějších testů, jako jsou rozhovory s uživateli nebo interaktivní prototypy, které trvají jen pár dní. Pro slibné nápady jděte do robustnějších metod, jako je "Wizard of Oz" (simulace funkce ručně, než ji opravdu postavíte). Úspěch měřte konkrétně: Například, pokud testujete novou funkci, stanovte si, že úspěch znamená alespoň 50 pozitivních reakcí z 100 respondentů.

AI vám může pomoci tyto experimenty navrhnout – zkuste prompt, kde žádáte o 15 variant testů rozdělených podle času (4 hodiny, 2 dny, 4 dny), včetně metody, velikosti vzorku a kritérií úspěchu. Takto se učíte rychle a vyhýbáte se stavění zbytečností.

Uživatelský výzkum – základ, který AI nenahradí

Rychlost AI nic nemění na tom, že úspěšné produkty vycházejí z hlubokého porozumění uživatelům. Rozhovory, průzkumy a testy použitelnosti zůstávají klíčové. Bez nich riskujete, že vytvoříte "divadlo pokroku", kde se zdokonalují staré systémy AI prvky, ale neřeší se skutečné bolesti. Například, AI může předpovídat trendy, ale jen uživatelský výzkum potvrdí, jestli to má smysl.

Když AI používáte chytře – například k automatizaci prototypů nebo analýze dat – snižuje to chyby a zvyšuje efektivitu. Ale jen v kombinaci s validací. Týmy, které to dělají, dosahují udržitelného růstu, protože balancují rychlost s prioritami a skutečným dopadem.

V konečném důsledku, stavět rychleji s AI není automaticky lepší. Může to zesílit dobré i špatné rozhodnutí. Pokud se zaměříte na učení a hodnotu, stanete se týmem, který opravdu mění hru. A to je to, co nakonec rozhodne o úspěchu.