Jak AI wpływa na produktywność PMów? - wyniki ankiety i moje obserwacje
Co AI faktycznie robi za PM-a? Jakich używamy narzędzi? Jak AI wpływa na szybkość naszej pracy?
Lenny Rachitsky przeprowadził jedną z największych niezależnych ankiet o tym, jak AI realnie wpływa na naszą pracę. Przebadali 1750 pracowników tech: PM-ów, inżynierów, designerów i founderów z całego świata.
Przegryzłem się przez te dane, żeby wyciągnąć to, co najważniejsze dla nas - Product Managerów i Zespołów Produktowych:
1️⃣ Co AI faktycznie robi za PM-a?
2️⃣ Jakich narzędzi używają PMowie?
3️⃣ Wpływ na szybkość pracy
4️⃣ Które narzędzie ma Product-Market Fit?
5️⃣ Jaki jest Twój stack AI?
🔗 Pełne wyniki ankiety
No i nie mogłem się jak zawsze powstrzymać by dorzucić kilka słów komentarza oraz jak to wygląda u mnie ;)
1️⃣ Co AI faktycznie robi za PM-a?
Z ankiety wynika, że jako PM-owie najczęściej zaprzęgamy AI do trzech zadań:
Pisanie PRD (21.5%) – standard, automatyzacja „papierologii”.
Tworzenie mockupów i prototypów (19.8%) – to ciekawe, bo wchodzimy mocno w buty designerów.
Poprawa komunikacji (18.5%) – maile, prezentacje, szlifowanie tonu.
Prototypowanie na drugim miejscu to ciekawy i IMHO dobry sygnał. Narzędzia jak Lovable, v0 czy Figma Make zmieniają granice ról. Ale jest też druga strona medalu. Patrząc na dolną część listy, widać wyraźny wzorzec: AI pomaga PM-om w produkcji, ale słabo w myśleniu strategicznym. User research to tylko 4.7%, roadmap ideas zaledwie 1.1%.
Opanowujemy to jak szybko wydobyć pomysły z głowy i przekształcić je w dokumenty, prototypy, komunikację. Ale wciąż jest ogromny obszar gdzie jest główna dźwignia nowoczesnego PMa - discovery, research, strategia. Czyli myślenia o tym, co w ogóle budować.
👨💻 Jak to wygląda u mnie?
U mnie wygląda to nieco inaczej. Owszem w topce mam też komunikację i pisanie, ale… bardzo dużo używam też AI do
Opportunity sizing i potem ewaluacji po wdrożeniu - szacowanie wielkości opportunity, analiza metryk, sprawdzanie hipotez w danych. Mam folder z SQL queries, które tworzę z pomocą AI, i mogę je łatwo wyszukiwać i aktualizować.
Thinking partner do decyzji produktowych - rozkminianie problemów z różnych perspektyw. Nie chodzi o to, żeby AI podjęło decyzję za mnie, tylko żeby pomogło mi zobaczyć problem z różnych perspektyw. Odpalam równolegle trzech agentów z różnymi promptami i po 15 minutach mam trzy kompletne analizy, które mogę porównać obok siebie.
Product discovery - synteza research, analiza konkurencji, identyfikacja patterns w danych jakościowych.
Ideacja - generowanie i rozwijanie pomysłów. AI świetnie sprawdza się jako “paring partner” przy brainstormingu. Może jestem po prostu mało kreatywny i potrzebuję wsparcia :D.
Uważam też, że full stackowy, nowoczesny PM - mindsetowo jest też bardzo blisko foundera produktu. Dlatego polecam spojrzeć jak to wygląda właśnie u founderów:
Mi jeszcze na pewno brakuje Growth i GTM. Ze strategią eksperymentuje coraz więcej, ale jeszcze nie jest to mój główny use case.
2️⃣ Jakich narzędzi używają PM-owie?
Według ankiety, ChatGPT dominuje - używa fo 57.7% PM-ów . I jest to jak widać zbieżne z innymi rolami (poza inżynierami).
Na drugim miejscu Claude, potem Gemini. Perplexity też jest wysoko, prawdopodobnie dzięki silnym możliwościom research.
Ale ciekawe rzeczy dzieją się dalej na liście. Lovable (8.7%) i Cursor (7.7%) wchodzą do top 7 dla PM-ów. To potwierdza trend - PM-owie coraz częściej budują rzeczy (prototypy) sami, wkraczając w obszary tradycyjnie zarezerwowane dla designu i inżynierii.
👨💻 Mój aktualny stack AI
U mnie jest trochę inaczej - przede wszystkim - ChatGPT u mnie od kilku miesięcy leży. Kilka miesięcy temu zrezygnowałem z wersji premium i prawie go nie używam. W każdym z moich topowych use ceas’ów mam inne narzędzie które zdecydowanie bardzie mi odpowiada.
Mój główny stack wygląda teraz tak:
Cursor
Moje główne narzędzie pracy. To jedna z kluczowym zmian dla mnie od kilku miesięcy. Tak, to narzędzie (IDE) dla programistów. Ale właśnie dlatego może być świetnym środowiskiem pracy.
Dlaczego Cursor a nie ChatGPT (lub inny asystent)? Standardowy asystent działa w izolacji. Wklejasz tekst, dostajesz odpowiedź, koniec.
Cursor to Twoje środowisko pracy, które rozumie kontekst projektu, pracuje z Tobą nad plikami i ma możliwość pracy w agentowy sposób - wykonuje za Ciebie całe działania, fizycznie na komputerze. Może czytać całe foldery, edytować dokumenty, aktualizować kontekst między sesjami, przygotowywać i wykonywać skrypty, integracje. To jest fundamentalna różnica.
Cursor ma Twój cały kontekst - może pracować na Twoich plikach. Możesz wrzucić do rozmowy odpowiednie dokumenty, markdown, spreadsheets, PDF-y, kod - wszystko w jednym miejscu.
Cursor to Asystent z twoimi narzędziami. Przez MCP łączysz się z Notion, Linear, Figma, Google Drive.
Cursor to Asystent który pracuje dla ciebie - AI, które wykonuje zadania powtarzalnie, nie tylko odpowiada na pytania.
Dzięki Cursorowi możesz rozmawiać z kodem Twojego produktu - w szczegółach wiedzieć co i jak działa, bez angażowania do wszystkiego developerów.
Corsor umożliwia wybranie modelu z którym aktualnie chcesz pracować - ChatGPT, Gemini, Claude - możesz łatwo zmieniać co sesję.
Staram się dzięki temu stworzyć swój mały ProductOS z coraz bardzie zaawansowanymi workflow: od analizy researchu po automatyczne generowanie ticketów, czy release notes przez protokoły MCP do odpowiednich narzędzi.
Jeśli chcesz poznać postawy mojego workflow pracy z Corsorem - wpadaj na LIVE → https://luma.com/ja09y0v
Claude (od Anthropic)
Głównie wersja desktop, za którą uwielbiam Calude. Świetny projekty z pamięcią kontekstu, proste integracje z narzędziami przez MCP (Model Context Protocol), Claude Skills (custom workflows) inteligenie włączające się w rozmowę, i w ogóle działanie rozmowy w formie agenta.
Aplikacja Claude’a IMHO najlepiej wspiera workflow PM-a, nawet jeśli sam model czasem przegrywa z konkurencją w czystej logice.
Gemini (od Google):
Od wersji 3 to dla mnie najlepszy model do wielu zastosowań. Fatalna aplikacja niestety (Google, naprawcie to!), ale przez to jak dobrze dla mnie działa sam model - bajka do wielu zastosowań.
Bardzo często używam Gemini jako thinking partner do rozkminić różnego rodzaju.
Świetny Deep Research, który pozwala głęboko znaleść info na temat konkurencji, trendów rynkowych, case studies, moich danych.
Bardzo duża zaleta - natywna współpraca z Google Drive. Mam wszystkie dokumenty w jednym miejscu i AI może do nich sięgać bezpośrednio.
No i mam Gemini w pakiecie Google Workspace, więc finansowo to po prostu ma sens.
3️⃣ Wpływ na szybkość pracy
Według ankiety: 63% PM-ów oszczędza 4+ godzin tygodniowo. To pół dnia pracy. Tylko 1-5% respondentów mówi, że AI “nie jest szybsze niż robota ręczna.”
IMHO te liczby to raczej odczucie prywatne niż coś zmierzonego.
Jak to widzę u siebie? Szczerze? Te oszczędności czasu na razie bywają złudne.
Trzeba się nauczyć. Każdy nowy workflow wymaga eksperymentowania. Zanim nauczysz się efektywnie używać Cursora, spędzisz kilka godzin na próbach i błędach. Zanim znajdziesz właściwy prompt do syntezy research, przetestujesz kilkanaście wersji.
Wiele to nieudane eksperymenty. AI halucynuje. Generuje generic outputs. Czasem produkuje rzeczy, które wyglądają dobrze, ale są fundamentalnie błędne. Trzeba to wyłapać i poprawić.
Ale finalnie IMHO na razie wcale nie poświęcamy często mniej czasu, ale rzeczy które wychodzą są dużo lepsze, głębsze i lepiej przemyślane.
4️⃣ Które narzędzie ma Product-Market Fit?
W badaniu zadano klasyczne pytanie Seana Ellisa: „Jak bardzo byłbyś rozczarowany, gdybyś stracił dostęp do tego narzędzia?”.
Dla większości PM-ów to ChatGPT (50.2%) ma największy PMF.
👨💻 Co ma największy PMF u mnie?
Zdecydowanie Claude.
Choć Cursora używam chyba najwięcej, to jednak łatwo go zastąpić. Google Antigravity, natywny VS Code z rozszerzeniami AI, Windsurf - alternatyw jest sporo i wszystkie w miarę podobnie.
Claude przez swoje natywne funkcje ułatwiające workflow pracy w Claude Desktop są naprawdę wygodne do użycia. Pojawia się tam coraz więcej rzeczy, które są trudno przenaszalne do innych agentów (pamięć projektów, skill). Trudno go „wyjąć” z mojego procesu bez bolesnego spadku jakości.
5️⃣ Jaki jest Twój stack AI?
Daj znać w komentarzu jaki jest Twój stack AI do pracy produktowej. Może coś nieoczywistego Ci się wybitnie sprawdziło spoza listy?
🔗 Pełne wyniki ankiety
Wyniki ankiety u Lennego zawierają oczywiście dużo więcej danych - wykresy dla wszystkich ról, szczegółowe breakdown narzędzi, sekcje o agentach, downsides AI, i więcej:
Polecam subskrypcję jego newslettera - naprawdę warto. Tu mój reflink do subskrypcji (nic z niego nie mam, ale fajnie być w TOP 10 :D)
Chyba za bardzo kocham mój Obsidian, ale muszę kiedyś wypróbować Cursor.
W najbliższej ankiecie Stack Overflow Cursor pewnie potwierdzi, że jest numerem jeden i przeskoczy VS Code.
A do pisania w Cursorze używasz Opus?
Hej, aktualnie przymierzam się do kupna licencji na GPT, chętnie wziąłbym udział w sesji live dla Coursor :) Świetny materiał dziękuję!