Wewnątrz transformacji AI w firmie Logitech: od ciekawości AI do kompetencji

Galen Low: Organizacje, które czują, że dopiero rozpoczynają swoją podróż związaną z transformacją AI, mogą żałować, że nie mają kryształowej kuli. Dlatego zaprosiłem najlepszą możliwą alternatywę — szefa globalnego obszaru AI w znanej na całym świecie marce technologicznej, która właśnie rozpoczęła drugi rok intensywnej, globalnej transformacji AI.

Porozmawiamy o wyzwaniach, które pojawiły się w pierwszym roku, oraz o tym, jak zespoły sobie z nimi poradziły. Zastanowimy się, na jakich kluczowych umiejętnościach firma koncentruje się w drugim roku i później, a także trochę poetycko porozmawiamy o tym, czy AI nie zmieniła nas wszystkich w graczy. Mam nadzieję, że spodobał Ci się ten odcinek.

Witamy w podcaście The Digital Project Manager — programie, który pomaga liderom odpowiedzialnym za realizację projektów pracować mądrzej, sprawniej dostarczać rezultaty i z pewnością prowadzić zespoły w epoce AI. Nazywam się Galen i co tydzień omawiamy rzeczywiste strategie, nowe trendy, sprawdzone modele oraz okazjonalne historie z pierwszej linii projektów. Niezależnie od tego, czy kierujesz ogromnymi projektami transformacyjnymi, porządkujesz przepływy pracy AI, czy po prostu próbujesz utrzymać chaos pod kontrolą, jesteś we właściwym miejscu. Zaczynajmy.

Dzisiaj rozmawiamy o tym, jak wygląda drugi rok transformacji AI w globalnym przedsiębiorstwie technologicznym oraz czego różne branże i organizacje różnej wielkości mogą nauczyć się z jego doświadczeń.

Moim dzisiejszym gościem jest Eric Porres, szef globalnego obszaru AI w firmie Logitech. W Logitech Eric kieruje strategicznym rozwojem i wdrażaniem rozwiązań w całej organizacji, wykorzystując AI do wspierania innowacji, poznawczego wzmocnienia człowieka i zrównoważonego wzrostu — zarówno w produktach i doświadczeniach Logitech, jak i w codziennej działalności operacyjnej.

Wcześniej Eric był już czterokrotnie dyrektorem marketingu. Kierował firmami z obszaru marketingu i technologii reklamowych, zdobywającymi nagrody za swoją pracę, a także współzałożył własną agencję marketingu cyfrowego Underscore Marketing. Zasiadał również w zarządzie Two Twelve, nowojorskiego klubu reklamy interaktywnej, i często występuje podczas wydarzeń branżowych.

Eric, bardzo dziękuję, że jesteś dziś ze mną.

Eric Porres: Galen, dziękuję za zaproszenie. Wspaniale być tutaj w ten chłodny dzień w Nowym Jorku.

Galen Low: Oboje jesteśmy w głębokim mrozie. Ja jestem na północ od Ciebie, w Toronto, i dosłownie śnieg sięgał mi powyżej pasa. To było absurdalne.

Eric Porres: U Ciebie jest trochę gorzej. U mnie spadło tylko 15 cali śniegu. Mogło być gorzej.

Galen Low: Uwielbiam to zdanie. Tylko 15 cali, prawda? Naprawdę cieszę się, że możemy dziś zagłębić się w ten temat. Odbyliśmy kilka bardzo dobrych rozmów przed nagraniem. Oczywiście chcę porozmawiać o Twojej podróży związanej z transformacją AI, ale myślę też, że możemy dziś poruszyć bardzo różne tematy. Mam luźny plan, ale potraktujmy go raczej jak szkic.

Myślałem, żeby na początek zarysować kontekst, ale może od razu zadam Ci wielkie, trudne pytanie, na które moi słuchacze chcą poznać Twoją opinię. Potem chciałbym się od tego oddalić i porozmawiać o trzech rzeczach. Po pierwsze, o największych wyzwaniach i największych osiągnięciach Twojej organizacji w ciągu pierwszych 12 miesięcy Twojej pracy jako szefa globalnego AI.

Następnie chciałbym omówić taktyki, które być może miały największy wpływ na transformację Logitech, oraz sposób, w jaki mierzyliście ich skuteczność. Na koniec pomyślałem, że możemy porozmawiać trochę o przyszłości. Chciałbym poznać Twoją opinię na temat tego, co będzie musiało się zmienić, abyśmy wszyscy mogli nadal poruszać się w tempie wyznaczanym przez AI.

Eric Porres: Tak, postaram się jak najlepiej odpowiedzieć. Jak to jest u Cezara — ambicja powinna być zbudowana z mocniejszego tworzywa. Ambitny plan, ale zrealizowany delikatnie, jak szkic do „Kind of Blue” Milesa Davisa. Rozumiem, do czego zmierzasz. To nie jest nagranie przygotowane wcześniej, nie mamy scenariusza i spotkaliśmy się wcześniej tylko raz.

To była dobra rozmowa, więc nie wiemy, dokąd nas zaprowadzi. Spróbujemy jednak utrzymać ją w ciekawym i pikantnym tonie. Nie musi to być koniecznie w tej kolejności.

Galen Low: Na żywo i bez trzymania się schematów. Pomyślałem, że zacznę od jednego wielkiego, trudnego pytania i dodam do niego trochę kontekstu. Kiedy około rok temu objąłeś stanowisko szefa globalnego AI w Logitech, podjąłeś się ogromnego zadania — kierowania innowacjami AI w całej organizacji liczącej ponad 7000 osób. Teraz wchodzisz w drugi rok.

Moje wielkie, trudne pytanie brzmi: czy kolejny etap transformacji będzie przebiegał tak jak dotychczas, czy też droga przed Wami będzie zasadniczo inna i będzie wymagała odmiennych podejść do rozwiązywania nowych problemów?

Eric Porres: To dobre pytanie, Galen, i podszedłbym do niego w ten sposób: transformacja AI dotyczy w takim samym stopniu transformacji ludzi i zmiany zachowań, co technologii.

Jesteśmy przecież firmą szwajcarską, więc chcemy zachować spokój i pozwolić tokenom płynąć tam, gdzie dostarczana jest wartość. Z czasem obserwowaliśmy, jak ludzie rozmawiają z AI i prowadzą konwersacje na poziomie interfejsu, a także jak programiści współpracują z kolejnymi wersjami modeli: „Wersja 5.1 była dobra, ale teraz chcę użyć 5.2”. „Chwileczkę, właśnie pojawiła się wersja 4.5”. „A może Gemini 3?”. Nie chcesz znaleźć się w sytuacji, w której zobowiązujesz się do zmiany ludzkich zachowań ważniejszej niż dowolna technologia, która pojawi się przed nami w ciągu najbliższego roku, dwóch czy trzech lat.

Dlatego najważniejszym współczynnikiem, którego szukamy — i którego ja szukam u osób, z którymi pracuję, a także we własnym sposobie myślenia — jest współczynnik ciekawości.

Musisz być ciekawy. Trzeba wejść do gry, żeby wygrać, a przynajmniej żeby jej doświadczyć. Możesz nie wygrać, ale przynajmniej będziesz mieć doświadczenie. W naszym przypadku jesteśmy uprzywilejowani, ponieważ nie dokonaliśmy wyboru ograniczającego możliwości i wszystkie ponad 7000 osób w Logitech ma dostęp do trzech najbardziej zaawansowanych modeli na świecie. To niesamowita szansa, aby każdy z nas mógł zabrać tę wiedzę do domu, szkoły, przyszłych środowisk zawodowych i społeczności oraz stać się ich ambasadorem — kimś odrobinę z przyszłości.

Galen Low: Uwielbiam to. Bardzo podoba mi się takie ujęcie, bo właśnie o tym myślałem, formułując pytanie. Technologia rozwija się tak szybko, że drugi rok może wyglądać zupełnie inaczej: inne wyzwania technologiczne, inne numery wersji dużych modeli językowych i inne ich kombinacje.

Podoba mi się jednak Twoje spojrzenie, że sednem tego procesu jest transformacja człowieka. Technologia się zmieni, ale w istocie jest to ludzka podróż związana z zarządzaniem zmianą. Logitech jest w tej podróży, podobnie jak wielu z nas, i nie zostanie ona całkowicie przewrócona przez samą zmianę technologii.

Eric Porres: Zgadza się. Kiedy po raz pierwszy objąłem tę funkcję, powiedzieliśmy: historycznie tworzyliśmy treści dla ludzi, a budowanie rozpoznawalnej marki wymagało myślenia o człowieku. Jak więc budować rozpoznawalną markę w epoce AI? Trzeba myśleć w dwóch trybach. Z jednej strony trzeba mówić do ludzi językiem serca i emocji, a z drugiej — komunikować się z AI lub tworzyć strony i treści możliwe do odczytania oraz dostępne dla racjonalnie, jak się zwykle mówi, racjonalnie myślącej maszyny.

Nie chodzi o to, że sami nie jesteśmy racjonalnymi istotami, ale często zachowujemy się racjonalnie, zwłaszcza przy podejmowaniu decyzji zakupowych, budowaniu przywiązania do marki i podobnych kwestiach. To była jedna z moich wczesnych obserwacji i dziś przynosi rezultaty. Niedawno otrzymaliśmy nagrodę lub wyróżnienie od SEMrush, który uznał nas za jedną z rozwijających się gwiazd w obszarze myślenia o AI, czyli optymalizacji pod kątem silników AI.

Niezależnie od tego, czy nazwiemy to GEO, LLMO czy AIO, nie ma to większego znaczenia. Chodzi o to, jak zaistnieć w tym środowisku. Było to, moim zdaniem, potwierdzenie myślenia, które rozpoczęliśmy w lutym ubiegłego roku. Drugie pytanie, które zadałeś, jest jednak bardzo ważne. Jeśli myślę o zmianie ludzkich zachowań, powiedziałbym, że w ciągu roku przeszliśmy od organizacji ciekawej AI do organizacji kompetentnej w zakresie AI.

Oznacza to, że wcześniej była to niewielka grupa futurystów zajmujących się AI, a inni reagowali: „To przerażające” albo „Chcę się w to zaangażować”. Teraz wszyscy mają wspólny język, kontekst, doświadczenia i wzorce zachowań. Możemy więc rozmawiać o tym, jak budować agentów dla poszczególnych obszarów działalności, a także jak praktycznie wykorzystać istniejące systemy ewidencji do przetwarzania informacji i podejmowania lepszych decyzji.

Możemy przekształcić je w przepływy pracy wykorzystujące AI albo w przepływy wzbogacone przez AI o lepsze rozumienie i kontekst. Jeśli pierwszy rok dotyczył zmiany zachowań, to oczywiście nie jest to cel końcowy, lecz nadal trwająca podróż. Drugi obszar to zmiana oprogramowania i procesów.

Zaobserwowaliśmy również, że niemal każdy system ewidencji w lutym i marcu 2025 roku zaczynał mówić o MCP. Powiedziałem wtedy: „Zaufajcie mi. Do końca tego roku każda z tych firm przyjmie MCP albo A2A SDK”. Chodzi o oddzielenie doświadczenia interfejsu użytkownika od warstwy, która dotychczas pośredniczyła między bazą danych a użytkownikiem.

Dzięki pojawieniu się tej warstwy protokołu i komunikacji możemy zapytać: co powstrzymuje mnie przed podejmowaniem decyzji opartych na danych? Przez ponad 30 lat oprogramowanie jako usługa pełniło funkcję warstwy pośredniej między bazą danych a interfejsem użytkownika. Teraz ta warstwa całkowicie się rozrosła i zmieniła.

Istnieją oczywiście wyzwania związane z dojrzałością rozwiązań, uwierzytelnianiem, kontami usługowymi, przepływem danych, telemetrią, dziennikami audytowymi i łączeniem różnych elementów systemu. Wszystko jest ze sobą powiązane, ale to świat, w którym dziś żyjemy. Andrew Karpathy powiedział na początku stycznia 2025 roku, że to dekada agentów — i rzeczywiście tak jest.

Jestem bardzo podekscytowany przyszłością. Nie każda firma może działać w ten sposób, ale ja mam szczęście być częścią organizacji, która dysponuje zespołem inżynierii oprogramowania. Nie musiałem tworzyć go od podstaw. Mogliśmy zbudować niewielki zespół i osiągać rezultaty nieproporcjonalnie duże w stosunku do jego wielkości.

Dzięki temu nie musimy polegać na podmiotach zewnętrznych ani konsultantach, którzy sami robią to dopiero po raz pierwszy, drugi lub trzeci. Jednym z wniosków jest więc to, że jeśli pracujesz w organizacji mającej pewne możliwości inżynieryjne, już jesteś do przodu. Trzeba dać tym osobom przestrzeń, środowisko, zabezpieczenia i ramy działania.

Galen Low: Uwielbiam jazz. Właśnie dlatego tak bardzo chciałem mieć Cię w tym programie. Podoba mi się Twoje spojrzenie na to, że MCP jest warstwą abstrakcji, podobną do interfejsów API. Łączy różne elementy. Podoba mi się też to, co powiedziałeś o interfejsie: w pewnym sensie odbiera on część wymówek i wyrównuje pole gry. Czy teraz, gdy nie korzystamy z interfejsu zaprojektowanego dla przeciętnego użytkownika i mającego własną krzywą uczenia się, możemy podejmować inne decyzje dotyczące danych?

To dialog z dostępem do danych z różnych systemów ewidencji. Czy możemy korzystać z tego połączenia, aby podejmować dobre decyzje? To także mechanizm wymuszający sprowadzenie problemu nie do technicznej umiejętności używania narzędzia, ale do strategicznej umiejętności zadania właściwego pytania.

Eric Porres: Galen, to świetny punkt i bardzo trafna opinia. Chodzi o „dlaczego”, „jak” i „co” — o sens tego, co robimy. Bardzo dobrze opisujesz wartość.

Galen Low: Podoba mi się rozwinięcie tego wątku. Wkraczając w rok 2025, pomyślałem: skoro to ma być dekada agentów, muszę zostać inżynierem i samodzielnie budować agentów, bo tego będzie się ode mnie oczekiwać. W pewnym sensie chodzi o tę zdolność, ale podoba mi się Twoja rada: jeśli masz zespół inżynieryjny, zejdź mu z drogi i pozwól mu działać, bo rozumie wszystkie elementy systemu. To, że potrafię połączyć jedną rurę z drugą, nie oznacza, że powinienem samodzielnie wykonać całą instalację wodną w domu.

Brzmi to tak, jakby drugi rok był okresem większej dojrzałości skoncentrowanej na narzędziach. Nadal nie kończymy być ciekawi i mam nadzieję, że nigdy nie przestaniemy, ale przeszliśmy przez etap poznawania i włączania wszystkich do procesu. Teraz musimy budować poważne systemy, które będą skalowalne — nie tylko dlatego, że możemy, ale dlatego, że są potrzebnymi narzędziami.

Eric Porres: Tak, dokładnie. Zaletą i wadą interfejsu konwersacyjnego, przez który obecnie przechodzimy, jest to, że korzystamy z podobnego interfejsu od ponad 30 lat. Dziękujemy, Google, a w mniejszym stopniu także Bingowi, AltaViście, Lycosowi i wszystkim pozostałym wyszukiwarkom.

Galen Low: Czy właśnie zdradzam swój wiek?

Eric Porres: About.com i wszystkie inne pola wyszukiwania, które pojawiły się przed nami. Problem polegał na tym, że wiele osób traktowało AI jak automat z odpowiedziami: wrzucasz monetę, zadajesz pytanie, otrzymujesz odpowiedź i kończysz.

Nie kończysz. Najpierw trzeba zadać właściwe pytanie, a następnie współpracować z dostępnym partnerem do myślenia, aby je dopracować i sformułować odpowiedź. Nie podoba Ci się odpowiedź? Możesz zapytać ponownie. To nie musi być pierwsza odpowiedź.

To jak pierwsza randka. Jeśli powiesz „cześć”, druga osoba odpowie „cześć”, a Ty uznasz, że to koniec, nie będzie to prawdziwa rozmowa. Tak właśnie traktowaliśmy to pole tekstowe i to było wyzwanie.

Zaletą jest to, że osoby, które przeszły od czystej ciekawości do kompetencji, mogą rozszerzać i pogłębiać tę rozmowę. Dzięki nowszym modelom, takim jak Claude i Cowork, możemy prowadzić rozmowy wyposażone w połączenia z narzędziami.

Galen Low: Tak.

Eric Porres: Te połączenia pozwalają używać Claude Cowork do uzyskiwania dostępu do pulpitu, zmieniania plików, zarządzania nimi i wykonywania prostych zadań agentowych. Możesz poprosić: „Pomóż mi wypełnić formularz kontynuacji ubezpieczenia dla jednego z moich dzieci”. Zamiast robić to samodzielnie, przekazujesz zadanie Coworkowi, który wykonuje je w tle i wraca z rezultatem.

Agentowa AI przypomina inteligentnego, kompetentnego stażystę, którego możesz włączyć do pracy. Za sto dolarów miesięcznie jest to jeden z najlepszych sposobów zwiększania wartości dostępnych dla pojedynczej osoby — w pracy albo przy innych zadaniach życiowych: płaceniu rachunków, zarządzaniu harmonogramami dzieci, tworzeniu plików kalendarza i usuwaniu drobnych przeszkód ograniczających zdolność myślenia.

Galen Low: Kontynuacja ubezpieczenia to świetny przypadek użycia. Zamierzam go wykorzystać.

Eric Porres: Rzeczywiście. Pojawia się formularz, pytasz Claude'a, czego potrzebuje, przekazujesz imię, datę urodzenia i wcześniejsze formularze dotyczące alergii, a następnie pozwalasz mu działać.

Galen Low: Uwielbiam to.

Eric Porres: Pięć minut później formularz jest gotowy i poprawny. Zaoszczędziłem półtorej godziny.

Galen Low: Właśnie.

Eric Porres: A zaoszczędzony czas się kumuluje.

Galen Low: Chciałbym wrócić do tego, co powiedziałeś o krzywej uczenia się. Wszyscy zaczynaliśmy z różnych miejsc i jesteśmy na innych etapach podróży związanej z AI. Wielu z nas dorastało z wyszukiwarkami: zadaj jedno pytanie i otrzymaj stronę odpowiedzi. Nie przechodź na drugą stronę, bo tam mogą być smoki.

Słyszałem, że osobiście spotkałeś się indywidualnie z ponad 800 współpracownikami w Logitech, aby budować kulturę wzmocnionej inteligencji. Początkowo myślałem, że chodziło o szkolenia, ale brzmi to tak, jakby równie ważne było przeprowadzanie rozmów o AI i sprawdzanie, na jakim etapie są poszczególne osoby. Co najbardziej Cię dziś cieszy po minionych 12 miesiącach? Jakie duże wyzwanie podjęły Twoje zespoły i zdołały je pokonać? Może była to zmiana nastawienia, umiejętności albo sposobu pracy?

Eric Porres: Jestem dumny z zespołu, ale wraca to do pierwszego tematu: zmiana ludzkich zachowań i kultura są ważniejsze niż technologia. Im więcej rozmów prowadzisz z ludźmi, tym lepiej rozumiesz ich problemy i poziom ciekawości.

Trzeba regularnie pokazywać praktyczne przykłady, upewniać się, że dyrektorka generalna wspiera transformację i sama dzieli się przypadkami użycia. Każdego tygodnia zespół kierowniczy powinien mieć moment „AI w działaniu”. To samo powinno pojawiać się podczas każdego globalnego spotkania. Nie może to być działanie jednej osoby — musi angażować całą organizację.

Jestem dumny, że przeszliśmy od ciekawości do kompetencji. To stworzyło podstawę do bardziej inteligentnych rozmów. Rok temu znajdowaliśmy się w najniższym kwintylu pod względem intensywnego użycia AI, a dziś sytuacja całkowicie się zmieniła. W przybliżeniu przeszliśmy od proporcji 20/80 do 80/20.

Mamy też odpowiednie instrumenty do mierzenia dojrzałości AI w sześciu wymiarach: regularności, intensywności, tworzeniu, szerokości, wpływie i szkoleniu. Regularność oznacza to, jak często korzystasz z AI jako członka zespołu. To ważna zmiana nastawienia: AI jest współpracownikiem, a nie narzędziem.

Excel jest narzędziem. AI jest członkiem zespołu. Im częściej tak o niej myślisz, tym lepiej możesz z nią współpracować. Tworzenie oznacza budowanie własnych asystentów, projektów, przepływów pracy i mikroagentów, które pomagają nie tylko Tobie, ale również innym osobom.

Wpływ oznacza, czy to, co tworzysz, przynosi wartość innym. Jeśli utworzony przez Ciebie asystent jest używany przez kolejne osoby, wartość wykracza poza Ciebie. Szerokość odnosi się do zakresu wykorzystywanych możliwości AI, a szkolenie — do zdobywania umiejętności skutecznego i odpowiedzialnego korzystania z tych systemów.

W Logitech używamy LogiQ jako zarządzanego źródła dostępu do wielu modeli. Korzystamy z Microsoft Azure, AWS Bedrock, modeli Anthropic, Gemini, Stability oraz Google Workspace. Pytamy, czy ludzie korzystają z całego dostępnego obszaru możliwości AI, tworzą własne rozwiązania i budują agentów.

Szkolenie jest równie ważne. Wcześnie przyjęliśmy program Pro AI. Około 85 procent firmy ma certyfikat, co oznacza, że każda osoba poświęciła przynajmniej kilka godzin na inne podejście do formułowania poleceń. Następnie można zbudować rozwiązanie, które pomaga przekształcać proste pytania w bogatsze pytania zawierające rolę, kontekst, zadanie, dane wyjściowe i ograniczenia.

Galen Low: Podoba mi się wszystkie te elementy, a szczególnie szerokość. Czy możemy zagłębić się w tworzenie i omówić metody oraz taktyki, które pomagają zespołom rozwijać nastawienie twórcze? Wygląda na to, że trzeba być trochę projektantem produktu, trochę osobą uzasadniającą biznesową wartość rozwiązania i trochę kimś, kto głęboko rozumie działalność oraz potrzeby ludzi.

Jakie przeszkody napotkaliście i jak pomagaliście ludziom pokonać opór przed udostępnianiem tego, co stworzyli? Mogli przecież myśleć: „Zrobiłem to dla siebie i nie wiem, czy ktokolwiek będzie tego używał”. Dotyczy to również kadry kierowniczej, którą prosisz o dzielenie się rozwiązaniami i okazanie pewnej podatności na ocenę.

Eric Porres: Dochodzi się do tego poprzez cotygodniowe prezentowanie wartości. Kiedy rozpoczęliśmy szkolenia Pro AI, wykorzystywałem je jako punkt wyjścia do cotygodniowych rozmów z zespołem kierowniczym. Następnie organizowaliśmy sesje ukierunkowane na konkretne obszary, regiony i osoby.

W maju utworzyłem dobrowolną organizację 130, a później ponad 130, ambasadorów AI z całego świata i wszystkich głównych funkcji biznesowych. Co tydzień publikowałem nowy klejnot, asystenta lub rozwiązanie i prosiłem ludzi o opinie oraz propozycje ulepszeń. W ten sposób tworzenie stawało się procesem współpracy.

Przykładem jest Leo, rozwiązanie stworzone przez dwie osoby z działu prawnego bez formalnego doświadczenia w programowaniu. Nazwały je Legal Expert Optimizer. Nie udziela porad prawnych, ale pomaga rozważać umowy o zachowaniu poufności, regulaminy konkursów i podobne kwestie.

Trzeba pokazywać swoją pracę w jak największej liczbie miejsc. Mamy grupę najlepszych praktyk AI, przestrzeń czatu liczącą około 1500 osób oraz kanał Slack z ponad 3000 uczestników. Ambasadorzy AI otrzymują nowe rozwiązania jako pierwsi, testują je i pomagają je ulepszać.

Ważna jest też zmiana nastawienia wobec zespołów inżynieryjnych. Zamiast mówić: „Zadzwonię do kogoś, żeby to zrobił”, należy usiąść razem i współtworzyć rozwiązanie. Nie tworzę tego za Ciebie — tworzymy to razem. W epoce AI postęp jest ważniejszy niż perfekcja, ponieważ modele i możliwości nieustannie się zmieniają.

Każdy przechodzi przez krzywą w kształcie litery J. Na początku pojawia się myśl: „To jest trudne i zajmuje więcej czasu, niż gdybym zrobił to sam”. Tak samo młodzi menedżerowie muszą nauczyć się delegować zamiast wykonywać wszystko osobiście. Jeśli zrobisz wszystko sam, inni nigdy nie osiągną dojrzałości.

Dlatego trzeba wspólnie wdrażać nowe osoby, dawać im mniejsze zadania, zapewniać nadzór, a następnie stopniowo się wycofywać. To samo dotyczy AI. Trzeba działać w czasie AI — szybko, praktycznie i regularnie.

Galen Low: Podoba mi się określenie „czas AI”. To frenetyczna zmiana, zupełnie inna niż powolne zarządzanie zmianą.

Eric Porres: Jest frenetyczna i kinetyczna. Najlepiej uczyć się na przykładach: zobaczyć, co można z nich wyciągnąć i jak stworzyć zalążek nowego rozwiązania. W zeszłym roku tworzyłem szablony instrukcji systemowych i wytycznych dotyczących odpowiedzi dla konkretnych przypadków biznesowych, a następnie udostępniałem je ambasadorom i całej organizacji.

Możesz wziąć instrukcje utworzone dla jednego celu i przekształcić je w rozwiązanie dla innego obszaru. Wystarczy określić rolę, kontekst, zadanie, dane wyjściowe, ograniczenia i sposób rozumowania. Następnie należy zadawać pytania, iterować i nie kończyć, dopóki rozwiązanie nie przejdzie kilku rund udoskonalania.

Galen Low: Podoba mi się aspekt współpracy i to, że wszyscy podejmują te kroki razem. Nikt nie ucieka do przodu, zmuszając innych do nadrabiania. Wszyscy przechodzimy przez ten proces wspólnie.

Eric Porres: Można być trochę przed średnią, ale nie tak daleko, żeby inni uznali, że nigdy tego nie osiągną. Dzięki szkoleniom, powtarzaniu i regularności skróciliśmy dystans między eksperymentowaniem, tworzeniem pomysłów i kolejnymi eksperymentami — z nadzieją na przyszłe mistrzostwo.

Galen Low: Spójrzmy w przyszłość. Jeśli ludzie tworzą asystentów, klejnoty i rozwiązania GPT, jak radzą sobie z nadmiarem informacji? Czy czują presję, aby znać wszystkie rozwiązania istniejące w organizacji i budować na ich podstawie? Czy eksperymentowanie będzie trwało, czy też trzeba będzie skoncentrować się na skalowalnym oprogramowaniu w obszarach o największym wpływie?

Eric Porres: Nie mam idealnej odpowiedzi. Zastanawiam się, czy wszyscy staliśmy się menedżerami produktu albo graczami. Żyjemy w świecie Minecrafta: nie masz narzędzia, więc je tworzysz. To wspaniałe, ale trzeba też pamiętać o utrzymaniu.

Zwłaszcza młode firmy świetnie budują, ale nie zawsze równie dobrze utrzymują. Potrzebny jest rytm między tworzeniem nowych rzeczy a dbaniem o to, co już działa i przynosi klientom wartość. Umiejętności zarządzania projektami i produktami są ważniejsze niż kiedykolwiek.

Trzeba wiedzieć, kiedy coś należy rozwijać, a kiedy zakończyć. Należy regularnie sprawdzać własne instrukcje i rozwiązania. W ChatGPT mam zadanie, które co miesiąc przypomina mi, aby przeanalizować rozmowy z ostatnich 30 dni i zaktualizować instrukcje tak, aby uzyskiwać bardziej wartościowe rezultaty.

Nie trzeba zachowywać wszystkiego. Jack Dorsey powiedział kiedyś, że odrzucił więcej pomysłów, niż zaakceptował, a więcej rzeczy pozostawił na podłodze montażowej, niż trafiło do produktu. To w porządku pozostawić coś na podłodze montażowej. Jeśli coś jest naprawdę ważne dla użytkowników, dowiesz się o tym i będziesz mógł wspólnie z nimi to utrzymywać oraz ulepszać.

Galen Low: Podoba mi się odniesienie do Minecrafta. Sam fakt, że możesz coś zbudować, nie oznacza, że powinieneś to zrobić — choć możesz, bo w ten sposób rozwijasz mięsień twórczy. AI może pomóc utrzymywać rozwiązania, oceniać ich przydatność i decydować, czy je zachować, czy usunąć.

Eric Porres: Z procesu tworzenia zawsze można się czegoś nauczyć i wykorzystać to w przyszłości. Czasem proszę AI, aby przypomniała mi projekt sprzed kilku miesięcy. Dzięki temu odnajduję fragment kodu lub pomysł, który może dostarczyć kontekstu nowemu agentowi albo rozwiązaniu.

Galen Low: Podoba mi się też to, co powiedziałeś wcześniej o ADHD. Można odnieść wrażenie, że aby korzystać z AI, trzeba być niezwykle uporządkowanym, ale może wystarczy działać szybciej i pozwolić AI pomóc w organizowaniu wszystkiego. Nie trzeba od razu tworzyć idealnego systemu nazw i folderów.

Eric Porres: Kiedy pokonałem barierę Outlooka i Gmaila, zrozumiałem, że nie muszę tworzyć folderów, bo wszystko jest zawsze dostępne. Nadal co tydzień tworzę notatnik z ciekawymi informacjami, których nie mam czasu przeczytać. Następnie generuję krótki podcast audio, którego mogę słuchać podczas biegania. Pomaga mi to śledzić to, co nowe i nadchodzące.

Galen Low: Skoro mówimy o przyszłości, porozmawiajmy o umiejętnościach. Jakie kompetencje będą najważniejsze dla kierowników projektów, menedżerów ludzi i profesjonalistów, którzy będą zarządzać ludźmi, AI, a może nawet własnymi cyfrowymi bliźniakami?

Eric Porres: Wspominałem o tym wcześniej: decyduj, deleguj i znikaj. Zniknięcie nie oznacza odejścia do kolejnego zadania. Oznacza zejście z drogi i uwolnienie się od poczucia własności.

Możesz osiągnąć mistrzostwo bez posiadania własności. Aby budować świetne zespoły, trzeba rozumieć, że rzadko jesteś zespołem jednoosobowym. Teraz możesz potencjalnie być zespołem liczącym tysiące agentów. Trzeba jednak uważać na rozrost agentów tak samo, jak wcześniej uważało się na rozrost zespołów ludzkich.

Najważniejsza umiejętność polega na zabieraniu ludzi ze sobą, a nie tylko otaczaniu się nimi. Szukam osób o doświadczeniu w kształcie litery M, które mają szerokie ramiona, ale także kilka obszarów specjalizacji. Nie chodzi wyłącznie o jedną domenę.

Młodzi ludzie powinni nauczyć się korzystać z AI i robić to odpowiedzialnie. Zakazywanie AI w szkołach wyrządza krzywdę, ponieważ uczniowie i tak znajdą sposób, aby z niej korzystać. Jeśli nie nauczymy ich odpowiedzialnego używania AI, nie przygotujemy kolejnego pokolenia do roli twórców i innowatorów.

Ważne są ciekawość i nastawienie początkującego. Nikt nie wie wszystkiego, szczególnie w epoce AI. Trzeba umieć podzielić pracę, delegować ją, zejść z drogi i zobaczyć, co się wydarzy. To forma mentoringu i praktyki zawodowej: uczysz AI, a AI uczy się współpracować z Tobą.

Wciąż istnieje nierówna granica możliwości AI, dlatego warto używać tego, co już mamy, zamiast bez końca gonić za kolejnym modelem. Możesz być zaskoczony rezultatami, które da się osiągnąć obecnymi narzędziami.

Galen Low: To ludzka natura — gonimy za błyszczącym nowym obiektem, nie dostrzegając wartości tego, co już mamy. Wszystko zaczyna się jednak od ciekawości. To ona prowadzi do budowania kompetencji, delegowania i zejścia z drogi. Być może zawsze byliśmy twórcami, a AI po prostu daje nam możliwość skalowania pracy w sposób, którego wcześniej nie mieliśmy.

Eric Porres: Dokładnie. Ethan Mollick mówił o dziwnych rzeczach, które wydarzyły się w ostatnim czasie. Możesz przekazać bardzo krótkie polecenie i otrzymać niezwykły rezultat. Jeśli rozwiązanie usuwa małe tarcie i pozwala odzyskać 10, 15 czy 20 procent czasu na bardziej ciekawą, kreatywną i szeroką pracę, jest tego warte.

Galen Low: Nie wszystko musi przynosić ogromny zwrot z inwestycji. Małe przyrosty są równie wartościowe.

Eric Porres: Możemy mówić o mikrozwrocie z inwestycji. James Clear pisał o nawykach atomowych: poprawa o jeden procent każdego dnia po roku daje ogromny rezultat. Mikrozwrot w krótkim terminie staje się makrozwrotem w długim terminie, nawet jeśli nie widać go od razu.

Galen Low: To dobre miejsce, żeby zakończyć. Eric, bardzo dziękuję za udział i za Twoje spostrzeżenia. Gdzie słuchacze mogą dowiedzieć się o Tobie więcej?

Eric Porres: Można znaleźć mnie na LinkedInie. W zeszłym roku rozpocząłem też newsletter na Substacku, do którego muszę wrócić po intensywnych podróżach w styczniu. Nazywa się „Beyond Reason” i jest dostępny pod adresem eric.substack.com.

Piszę tam o różnych interesujących rzeczach związanych z AI: handlu elektronicznym realizowanym przez agentów, tym, co można zrobić z odzyskanym czasem, małych przeszkodach oraz końcu ery pulpitów nawigacyjnych. Zastanawiam się, co oznacza możliwość budowania rozwiązań i zdolności konwersacyjnych, których wcześniej nie mieliśmy.

Piszę również o tym, jak przestałem martwić się halucynacjami. Halucynacje mogą być przydatne, zależnie od sposobu ich wykorzystania, co łączy się z kwestią kreatywności, o której rozmawialiśmy.

Galen Low: Umieszczę te odnośniki w notatkach do odcinka. Dziękuję jeszcze raz za udział.

Eric Porres: Galen, bardzo dziękuję za zaproszenie. Doceniam tę możliwość, świetne pytania i przyjemną, jazzową rozmowę, która trwała około godziny.

Galen Low: Dobrze, to wszystko w dzisiejszym odcinku podcastu The Digital Project Manager. Jeśli podobała Ci się ta rozmowa, zasubskrybuj podcast w miejscu, w którym go słuchasz. Jeśli chcesz poznać jeszcze więcej praktycznych wskazówek i studiów przypadków, załóż bezpłatne konto na stronie thedigitalprojectmanager.com.

Do usłyszenia następnym razem. Dziękuję za uwagę.