Inteligența artificială a trecut de la buzzword la infrastructură de business. Dar ca să fie cu adevărat utilă, AI-ul trebuie înțeles nu doar ca tehnologie, ci ca mod de gândire. Adevărata provocare nu e „cum implementez un model”, ci cum îl integrez într-un sistem care funcționează, în mod real, pentru utilizatori și echipe.
În discuția pe care am avut-o în LaunchPod, cu Dragoș Mănescu, am sintetizat totul.
🎯 AI în era noastră: Nu doar ce știi, ci cine ești în ecosistem
În funcție de modul în care lucrezi cu inteligența artificială, companiile pot fi clasificate astfel:
- AI companies – construiesc modele, infrastructură (ex: OpenAI, Hugging Face)
- AI builders – dezvoltă modele proprii pentru nevoile interne
- AI users – integrează modele existente în procesele lor
Deși modelele devin tot mai accesibile, adevărata valoare vine din cum le folosești. De la automatizarea de taskuri interne până la redefinirea completă a interacțiunii cu clientul, AI-ul poate servi multiple scopuri — dacă alegi corect abordarea.
🔄 Augmentare sau reinvenție? Alege-ți lupta
Un framework util în definirea unei strategii AI este matricea dintre augmentare și reinventare:
- Augmentare = AI asistă utilizatorii sau echipele (ex: sugestii automate, completări de text, clasificări rapide)
- Reinventare = AI preia complet un proces și îl rulează cap-coadă (ex: generare automată de conținut, campanii sau produse complete)
Diferența nu e doar de nivel tehnic, ci de filosofie operațională. Augmentarea cere adaptare. Reinventarea cere încredere — și adesea, reconstrucție completă de procese.
🧠 Gândirea sistemică: super puterea product managerilor moderni
Când lucrezi cu AI, nu mai e suficient să vezi un produs ca un set de features. Trebuie să-l vezi ca un sistem de subsisteme interconectate.
“Systems thinking is crucial in product management.”
Un product manager bun în era AI nu e doar cineva care prioritizează bine. E cineva care înțelege fluxurile, cum le poți rupe în bucăți, reconstrui, și mai ales: unde are sens să pui AI-ul.
🛠 De exemplu, într-o aplicație de HR:
- AI poate prelucra CV-urile (augmentare)
- Sau poate genera automat shortlist-uri și propuneri de interviu (reinventare)
🎨 Când designul decide: AI-ul e util doar dacă e folosit
În companiile centrate pe design, AI-ul nu e integrat doar pentru că „e cool”. E folosit acolo unde îmbunătățește radical experiența utilizatorului.
“Design-centered companies prioritize user experience and its impact on the funnel and revenue.”
Pe scurt: designul nu e doar estetică. E strategie.
Și în AI, designul e și mai important, pentru că implică:
- transparență: înțelege utilizatorul ce face AI-ul?
- control: poate interveni dacă vrea?
- încredere: e clar că AI-ul ajută, nu complică?
🧪 Inovație? Da, dar începe în bucătărie, nu în vitrină
Una dintre cele mai importante lecții din document: nu începe inovația cu clienții. Începe cu echipa.
“Start by testing with colleagues before customers.”
Un prototip testat intern te ajută să ajustezi rapid și să eviți lansarea unui feature confuz sau slab calibrat. E o metodă simplă, dar rar aplicată într-un startup în goană după „lansări rapide”.
🧠 În plus, inovația nu trebuie să fie mereu radicală. Poți crește veniturile prin:
- produse noi pentru clienți existenți
- aceleași produse, dar în fața unor clienți noi
Și când niciuna nu funcționează? E semnalul că trebuie să reinventezi, nu să optimizezi.
📊 Datele nu înseamnă rapoarte. Înseamnă insight.
Un produs bun este ghidat de date — dar nu doar de grafice. Ci și de:
- interviuri cu utilizatori
- sondaje punctuale pe parcursul journey-ului
- analize calitative care completează cifrele
“Pop-up surveys during the customer journey reveal preferences.”
🎯 Insightul real vine la intersecția între:
- ce spune utilizatorul
- ce face el de fapt
- și ce nu poate articula, dar simte (de aici nevoia de observație și interviu profund)
⚠️ Realitatea AI: engagement scăzut, abandon ridicat
Nu tot ce zboară e unicorn.
“AI tools face challenges like high churn rates and low engagement.”
Problema multor tooluri AI? Funcționează tehnic, dar nu aduc suficientă valoare utilizatorului. Ce e de făcut?
- Începe cu o întrebare: „Merită să adaugi AI aici?”
- Dacă nu, caută o variantă mai simplă, dar clară.
- Dacă da, testează ce înseamnă „valoare” pentru utilizatorul final. Și nu presupune că „wow factor” = utilitate.
Concluzie: AI-ul nu e despre cât de avansat e tool-ul. Ci cât de bine e integrat în viața reală.
În final, inteligența artificială nu e despre modele, ci despre alegeri:
- Ce automatizezi?
- Ce păstrezi uman?
- Unde dai superputeri echipei tale?
- Și unde trebuie să spui „nu e loc de AI aici”?
📣 La Launch Romania, credem că răspunsurile bune vin dintr-o cultură de învățare, testare și strategie clară. De aceea, susținem astfel de reflecții, evenimente și inițiative care pun întrebările corecte — înainte să sară la soluții grăbite.
