La gestione del prodotto per gli agenti AI è senza dubbio la forma più selvaggia di gestione del prodotto nella storia. La gestione del prodotto tipica cerca di capire come progettare interfacce e software per le persone che interagiscono con sistemi deterministici. L'utente generalmente conosce tutto il contesto per svolgere il proprio lavoro con successo, quindi si tratta generalmente di perfezionare la logica aziendale sottostante e l'UX circostante. Ma con gli agenti AI, l'utente che ti interessa di più è l'agente, e di default non sa nulla. Si muoveranno felicemente in qualsiasi direzione per svolgere il compito, spesso senza successo. Quindi, come PM (o ingegnere), trascorri fondamentalmente il tuo tempo cercando di fare ingegneria inversa su "cosa avrebbe bisogno un umano come contesto per svolgere questo compito", e poi capire come progettare sistemi per fornire all'agente quei dati nella giusta sequenza, con gli strumenti giusti e le istruzioni. Alcuni di questi sistemi sono completamente invisibili all'utente umano, ma parte dell'arte è anche come l'utente finale interagirà con l'agente per fornire questo contesto. Poi, spesso è un continuo tentativo ed errore per ottenere punti incrementali di qualità in ogni fase. Questo spiega in parte perché le persone con una profonda esperienza nel settore, o quelle che possono acquisirla rapidamente, faranno estremamente bene a costruire agenti AI. La capacità di anticipare il contesto di cui l'agente avrebbe bisogno per avere successo è un enorme fattore determinante per quanto efficace sarà l'agente. Questo spiega in parte perché gli agenti di codifica hanno funzionato così bene fin dall'inizio; perché i loro costruttori comprendono profondamente il settore che stanno cercando di automatizzare. Ma chiaramente vedremo rapidamente questo stesso risultato in ogni campo - legale, sanitario, finanziario, ecc. - mentre l'ingegneria del contesto e una nuova generazione di manager di prodotto emergono.

Guarderemo indietro al mondo che era prima dell'AI e saremo assolutamente stupiti da quanto fosse lento tutto. Ogni settimana in Box, mentre diventiamo AI-first, evidenziamo un flusso di lavoro in cui qualcuno internamente ha costruito un agente AI per automatizzare qualche processo. Possono essere cose come un processo HR, contatti di vendita, rispondere a RFP, gestire un flusso di lavoro di conformità, scrivere documentazione, e così via. Di solito la mia reazione immediata è "Non posso credere che dovevamo fare tutto questo lavoro manualmente". La quantità di tempo che dobbiamo spendere per ricercare, scrivere o spostare dati tra i passaggi solo per arrivare a ciò che *stiamo realmente* cercando di fare (come assumere qualcuno, chiudere un affare, ecc.) è pazzesca. E in modo interessante, come risultato di questo esercizio, vedo anche molte aree in cui sarei disposto a investire *di più* nelle persone a causa del processo che diventa più efficiente. Il calcolo del ROI all'improvviso cambia su molti tipi di lavoro quando gli agenti possono effettivamente accelerare il processo o aumentare il risultato. Tempi selvaggi in arrivo nell'era del lavoro AI-first.

Sì, dovresti comunque studiare informatica. Il modo migliore per sfruttare al massimo l'AI è avere una comprensione di base del tuo mestiere. L'AI è quindi un moltiplicatore di forza in ciò che puoi realizzare. Questo vale per ogni campo, che tu sia un medico, un avvocato, un artista, un marketer o un ingegnere.