Twój cel: AI-first

Zespoły produktowe AI-first

Szybciej decyduj, a nie tylko szybciej buduj.

Jeden dzień, w którym twoje product trio przeprojektują sposób pracy z AI na zadaniach, które już mają na głowie. Potem, jeśli chcesz, sprint trwający od 6 do 8 tygodni, który mierzy, co się zmieniło: jak szybko twoje zespoły się uczą i które liczby się zmieniają.

Umów bezpłatną rozmowę →Oceń swój zespół (EN)
Dla organizacji produktowych, których zespoły już korzystają z narzędzi AI, ale nie potrafią jeszcze pokazać, co to zmieniło.
3W Loop: Where, czyli gdzie boli (analityka produktowa); Why, czyli dlaczego tak się dzieje (wywiady story-based); Whether, czyli czy poprawka działa (eksperyment o ograniczonym zakresie)

Pracowaliśmy z zespołami produktowymi w firmach

  • Deviniti
  • UX Pilot
  • elyps
  • Taxfix
  • FOUND
  • desertcart
  • Syncron
  • Bayer

Dlaczego AI-first utyka

Większość zespołów produktowych korzysta z AI na co dzień. Znacznie mniej potrafi pokazać, co to zmieniło. Raz po raz wracają trzy powody:

Szybszy kod to ta mniejsza część.Pisanie i testowanie kodu to około 25 do 35% czasu od pomysłu do wdrożenia. Dlatego same asystenty kodowania podnoszą produktywność o 10 do 15%, a firmy, które zmieniły cały proces, raportują 25 do 30% (Bain, 2025). Większość czasu upływa wokół kodu: na decydowaniu, co budować, i na sprawdzaniu, czy to zadziałało.
Cele użycia AI zachęcają do kombinowania.Firmy, które oceniały ludzi za korzystanie z AI, wycofują się z tego. Duolingo usunęło korzystanie z AI z ocen pracowniczych w kwietniu 2026, a Meta usunęła liczbę tokenów z ocen inżynierów we wrześniu 2026, gdy ludzie zaczęli ją sztucznie zawyżać, żeby piąć się w rankingach. Liczenie promptów mierzy aktywność, a nie postęp.
AI wzmacnia zespół, który już masz.Badania DORA prowadzone przez Google mówią to wprost: AI nie naprawia zespołu, tylko wzmacnia to, co już w nim jest (DORA, 2025). Zespół, który wydaje funkcje, z których nikt nie korzysta, będzie ich wydawał więcej i szybciej.

Co u nas znaczy AI-first

AI-first nie oznacza mniej ludzi. Oznacza, że ludzie, których masz, uczą się szybciej, a czas zaoszczędzony dzięki AI przeznaczają na decydowanie, co warto budować.

Trio zostaje. Zadania się przesuwają.Product manager, designer i inżynier nadal wspólnie biorą na siebie cztery ryzyka produktowe. Marty Cagan spodziewa się, że zespoły skurczą się z około ośmiu osób do trzech, a trzy role pozostaną odrębne (SVPG, 2025). Zmienia się to, kto wykonuje które zadanie i jak szybko. Zadania się przesuwają, stanowiska nie → (po angielsku)
Więcej cykli uczenia się, z zasadami.Wywiady syntetyzowane z pomocą AI tego samego dnia, prototypy przed klientami w ciągu kilku dni zamiast sprintów i test card dla każdego zakładu. Do tego spisane zasady, gdzie człowiek sprawdza pracę AI, zanim wpłynie ona na decyzję, bo pewnie brzmiące podsumowanie to jeszcze nie dowód.
Rezultaty, nie użycie.Mierzymy, ile czasu mija, zanim pytanie zamieni się w dowody, ile zakładów testuje każde trio i liczby produktowe, które te zakłady miały poprawić. Nigdy promptów, tokenów ani licencji.

Dlaczego zaczynamy od pilotażu z dwiema pierwszymi firmami

Nie opublikowaliśmy jeszcze wyniku AI-first i nie będziemy pożyczać cudzego. Dlatego w tym kwartale prowadzimy warsztat i sprint jako pilotaż z dwiema pierwszymi firmami, w cenie pilotażowej, a za ich zgodą opublikujemy, czego się nauczymy. Oto, na czym opiera się pilotaż:

Pętla3W Loop z publicznymi wynikamiWarsztat i sprint prowadzą 3W Loop: gdzie boli w danych, dlaczego tak się dzieje i czy poprawka działa. Na konwersji jej wyniki są publiczne, na przykład wzrost konwersji z darmowego planu na płatny w UX Pilot o 44,7% po jednym eksperymencie na 120 000 użytkowników. To wyniki pętli, a nie wyniki AI-first. Jak działa pętla →
Na saliAI jest już na warsztacieNa masterclassie 3W Loop podczas WaysConf 2026 uczestnicy, w sumie 28 osób, ćwiczyli wywiady z klientami na symulatorze wywiadów opartym na AI. To trening odruchu, a nie badanie: prawdziwe wywiady nadal odbywają się z prawdziwymi ludźmi. Jak wyglądał ten poranek → (po angielsku)
Od środkaProdukt AI, zbudowany i rozwiniętyAleksander był pierwszą zatrudnioną osobą i Head of Product w UX Pilot, narzędziu AI do projektowania z ponad milionem użytkowników, gdzie miesięczny przychód powtarzalny (MRR) wzrósł w trakcie współpracy z $300k do ponad $450k. Przeczytaj case study →

Problemy, które rozwiązujemy

Jeśli twoim celem jest AI-first, pewnie znasz część z tych sytuacji:

Wszyscy używają AI. Nikt nie potrafi powiedzieć, co to zmieniło.Licencje kupione, dashboard użycia świeci na zielono, a roadmapa wygląda jak zeszłoroczna.
Specyfikacje powstają szybciej. Decyzje nie.AI pisze szkic PRD w kilka minut, a PRD i tak czeka dwa tygodnie, aż ktoś zdecyduje, czy w ogóle to budować.
Prototypów przybywa. Dowodów nie.Każdy pomysł do piątku ma klikalny prototyp, a żaden nie trafił przed klienta.
Każda rola uczyła się AI na własną rękę.Product managerowie poszli na jeden kurs, designerzy na inny, a inżynierowie dostali asystenta kodowania. Trio nigdy nie ustaliło, jak teraz ze sobą pracują.
Kierownictwo chce strategii AI. Zespoły chcą zasad.Jakie dane mogą trafić do którego narzędzia, kto sprawdza wynik i co liczy się jako dowód: w każdym zespole odpowiedź brzmi inaczej.
„AI-first” zabrzmiało jak mniej ludzi.Więc ludzie, którzy najbardziej muszą zmienić sposób pracy, zamiast tego po cichu bronią swoich stanowisk.

Jak pracujemy

Warsztat · Jeden dzień

Przeprojektuj pętlę z AI, na bieżącej pracy

Twoje trio przynoszą pracę, którą już mają na głowie. Rano mapujemy, gdzie AI pasuje na każdym kroku 3W Loop, od czytania danych przez syntezę wywiadów po prototypowanie poprawki, i gdzie człowiek musi to sprawdzić. Po południu każde trio przeprowadza jeden prawdziwy zakład przez nową pętlę. Kończysz dzień z zasadami pracy swojego zespołu i z test card dla każdego trio.

Sprint · Tygodnie 1-2

Baseline: pomiar, zanim cokolwiek się zmieni

Mierzymy, skąd startujesz: ile czasu mija, zanim pytanie zamieni się w dowody, ile zakładów każde trio testuje w miesiącu i liczby produktowe, które te zakłady mają poprawić. Bez punktu wyjścia program AI może raportować wyłącznie użycie.

Sprint · Tygodnie 2-6

Zakłady co tydzień, z AI w pętli

Każde trio prowadzi jeden zakład tygodniowo: wywiady zsyntetyzowane tego samego dnia, prototypy przed klientami w ciągu kilku dni, test card spisana, zanim przyjdzie wynik. Cotygodniowe sesje robocze w rytmie codziennej pracy, a zasady aktualizujemy, gdy zespół uczy się, gdzie AI pomaga, a gdzie wprowadza w błąd.

Sprint · Tygodnie 6-8

Podsumowanie: co się zmieniło

Learning card dla kierownictwa: baseline zestawiony z końcem sprintu, które zakłady zmieniły liczbę produktową, co AI przyspieszyła, a czego nie, i zasady warte zachowania. Potem kolejna pętla, już z określonym zakresem, prowadzona przez twój zespół.

Co obejmuje

AI-First Trio Workshop (1 dzień) - pętla przeprojektowana z AI
  • Mapa twojej pętli discovery ze wskazaniem, gdzie AI pomaga na każdym kroku, a gdzie sprawdza człowiek
  • Zasady pracy dla twoich trio: jakie dane trafiają do którego narzędzia, kto przegląda wyniki AI i co liczy się jako dowód
  • Test card dla każdego trio, na prawdziwym zakładzie z jego bieżącej pracy
  • 3W Loop AI kit skonfigurowany w narzędziach AI, których już używasz: Copilot, ChatGPT, Claude albo Gemini
  • Całe trio, a nie pojedyncze role: do 16 osób, online lub na miejscu
AI-First Product Team Sprint (od 6 do 8 tygodni, opcjonalnie) - mierzony rezultatami
  • Baseline tempa uczenia się i liczb produktowych, w które celują twoje zakłady, zmierzony, zanim cokolwiek się zmieni
  • Jeden zakład tygodniowo na każde trio, z AI w pętli, na bieżącej pracy
  • Cotygodniowe sesje robocze w rytmie codziennej pracy, z zasadami aktualizowanymi w miarę, jak zespół się uczy
  • Co dwa tygodnie podsumowanie dla lidera, który odpowiada za rezultat
  • Koniec sprintu: learning card z liczbami, zasady warte zachowania i kolejna pętla z określonym zakresem
Format
Warsztat: jeden dzień · Sprint: od 6 do 8 tygodni, jeden zakład tygodniowo na każde trio · Zdalnie lub na miejscu · Działa w twoich własnych narzędziach AI, więc nie przechowujemy żadnych twoich danych
Zalecany skład
Całe product trio (product manager, designer, inżynier lub tech lead), lider, który odpowiada za rezultat, i osoba, która zatwierdza wasze narzędzia AI

Czego potrzebujemy od ciebie

AI-first działa tylko na prawdziwej pracy. Zanim zaczniemy, uzgadniamy pięć rzeczy:

  • Całe trio: product manager, designer i inżynier lub tech lead z każdego zespołu, który bierze udział
  • Bieżąca praca: zakład, nad którym każde trio już pracuje, a nie ćwiczenie
  • Narzędzia AI, na które twoja firma już pozwala przy tej pracy, nawet jeśli tylko jedno. Pracujemy w nich, a twoje dane zostają u ciebie
  • Dostęp do klientów na wywiady i testy prototypów
  • Na czas sprintu liczba produktowa, za którą odpowiada każde trio, i lider, który chce zobaczyć, jak się poprawia

Najczęstsze pytania

Jakich narzędzi AI potrzebujemy?
Tych, na które wasza firma już pozwala. Warsztat działa z Copilotem, ChatGPT, Claude'em albo Gemini, a 3W Loop AI kit konfigurujemy w tym, którego używacie. Jeśli wciąż wybieracie, możemy go przeprowadzić w narzędziach, które właśnie pilotujecie.
Czy przechowujecie nasze dane?
Nie. Wszystko działa w waszych własnych narzędziach AI i w waszym własnym środowisku pracy, więc ProductTrio nie przechowuje żadnych waszych danych, a wasz zespół bezpieczeństwa nie musi oceniać nowego dostawcy.
Czy chodzi o redukcję etatów?
Nie. Nie prowadzimy programów redukcji zatrudnienia, a niektóre firmy, które zaczęły od cięć, musiały się z nich częściowo wycofać: Klarna znów zaczęła zatrudniać ludzi po tym, jak oparła obsługę klienta na AI. Chodzi o to, żeby ludzie, których macie, spędzali mniej czasu na produkowaniu dokumentów, a więcej na decydowaniu, co warto budować.
Czym to się różni od kursu AI dla product managerów?
Kurs szkoli jedną rolę naraz i uczy obsługi narzędzi. Tu pracujemy z całymi trio, na ich bieżącej pracy, a na końcu zostają zasady, których wasz zespół się trzyma, i liczby, które wasze kierownictwo potrafi odczytać. Na kurs idźcie, żeby nauczyć się narzędzia. Z tego programu skorzystajcie, żeby zmienić sposób, w jaki wasze zespoły podejmują decyzje.
A jeśli nasze zespoły prawie jeszcze nie używają AI?
Wtedy warsztat zaczyna się od tego, gdzie w waszej pętli AI jest bezpieczna i przydatna, i ustala zasady, zanim utrwalą się nawyki. To łatwiejsze niż oduczanie nawyków później.
Co mierzycie?
Ile czasu mija, zanim pytanie zamieni się w dowody, ile zakładów testuje każde trio, jak często zakład zmienia decyzję i liczby produktowe, w które celują zakłady. Nie liczymy promptów, tokenów ani licencji: Duolingo i Meta oceniały ludzi za korzystanie z AI i obie już z tego zrezygnowały.
Ile kosztuje pilotaż z dwiema pierwszymi firmami?
Mniej, niż będzie kosztował program, w zamian za to, że jesteście jedną z dwóch pierwszych firm i pozwalacie nam opublikować, czego się nauczymy, za waszą zgodą. Cenę ustalamy na pierwszej rozmowie, gdy wiemy już, ile trio weźmie udział.
Czy musimy przejść do sprintu?
Nie. Warsztat broni się sam: wasze trio zachowują zasady, AI kit i swoje test cards. O sprincie decydujecie później, gdy pierwsze zakłady już trwają.

Lektury dla zespołów AI-first

Sześć notatek z praktyki o myśleniu, które stoi za tym programem (po angielsku):

Product Discovery

Building got 10x cheaper. Building the right thing didn't.

AI obniżyła koszt wydawania produktu, a koszt pomyłki zostawiła dokładnie tam, gdzie był.

Role produktowe

AI made everyone think they can do everyone else's job

PM-owie projektują, designerzy wydają, inżynierowie odpowiadają za produkt. Zadania się przesunęły. Odpowiedzialność nie.

Product Discovery

Stop building MVPs. Build a prototype that answers one question.

Dobierz prototyp do założenia, a nie do roadmapy, i wiedz, kiedy budować docelową wersję.

Role produktowe

Are you a Product Builder or a Product Architect?

12 kompetencji Raviego Mehty dzieli większość PM-ów na dwa typy, a wersja zespołowa ma jeszcze większe znaczenie.

Product Discovery

Velocity isn't the point. The 4 product risks that sink launches.

Zespoły wydają szybko, a mimo to ponoszą porażkę, bo sprawnie budują niewłaściwe rzeczy.

Product Discovery

What is the 3W Loop? Where, Why, Whether

Trzy pytania zadawane po kolei, każde z własnym narzędziem.

Obszar działania

Usługa jest pomyślana dla organizacji produktowych z kilkoma zespołami produktowymi, które już korzystają z narzędzi AI. Dostępna zdalnie (na całym świecie) i na miejscu w całej Europie. Aleksander na co dzień pracuje we Wrocławiu.

Twoim celem jest konkretna liczba? Konwersja i retencja mają własne strony: Funnel Conversion Sprint i Retention Diagnostic & Sprint.

Product Model Maturity Assessment

Przed rozmową sprawdź, gdzie stoją twoje zespoły.

AI przyspiesza to, co twoje zespoły już robią, więc warto wiedzieć, co to jest. Dwadzieścia pytań, około czterech minut: twój Maturity Index i wynik AI-First na ekranie i w e-mailu, razem z trzema zasadami, które warto poprawić w pierwszej kolejności.

Oceń swój zespół (EN)
Bezpłatnie · 4 minuty · Twój Maturity Index i wynik AI-First na ekranie i w e-mailu

Szybciej decyduj z AI, a nie tylko szybciej buduj.

Umów bezpłatną rozmowę →