Jeg har siddet i mange rum det seneste år hvor stemningen var den samme. Nogen har bygget en prototype i weekenden. Nogen har fået ChatGPT til at skrive en PRD. En udvikler har fået Claude Code til at lave på tre timer hvad der plejede at tage en uge. Folk er høje.
Så spørger jeg: hvad gør I anderledes som organisation?
De er i fase 1. Alle har et abonnement, alle har haft et par gode oplevelser, og ingen har det samme setup som sidemanden. Det er 200 enkeltpersoner der hver har fundet en genvej. Organisationen kører den samme motor som i 2023.
Tre faser
Fase 1 er inspiration. AI er et personligt værktøj med hver sine prompts og tricks, og gevinsten forsvinder den dag personen skifter job. Ledelsen måler hvor mange der har logget ind.
Fase 2 er struktur. AI er et fælles arbejdsredskab med delte instruktionsfiler, skills og kontekst, og I har besluttet hvor i produktlivscyklussen det bruges. Ledelsen måler om beslutningerne bliver bedre.
Fase 3 er agentisk. Agenter tager hele opgaver fra ende til anden, fra discovery til kode. Mennesker sætter retning og står inde for resultatet.
De fleste danske produktorganisationer er i fase 1. Mange tror de er på vej mod fase 3, fordi udviklerne koder med agenter.
Men agentisk kodning i et team der ellers arbejder som i 2023, er en hurtigere motor i den samme bil.
Springet til fase 2 er det jeg mener med struktur og governance. Det handler om kultur, organisering, kompetencer, processer og værktøjer. I den rækkefølge. De fem lag fra playbooken, hvert med de spørgsmål I skal kunne svare på.
De fem lag er beskrevet i sin helhed i playbooken om AI-produktledelse, som du kan læse gratis.
Under hvert lag står fire spørgsmål. Sæt flueben ved dem, I har et fælles svar på, så viser opgørelsen nederst, hvor I skal starte. Fluebenene bliver i din browser.
Lag 1: Kultur & identitet
I fase 1 bruger de fleste AI i det skjulte, fordi ingen har sagt om det er i orden. Jeg har mødt PM’er der skriver deres PRD’er med Claude og pudser dem af, så det ikke kan ses.
I fase 2 har I sagt højt hvad AI er for jer, i et par sætninger alle kan gentage. Og I har sagt hvad mennesket står inde for, når maskinen laver udkastet.
- Hvad er AI for os, og har vi sagt det højt?
- Hvem har ansvaret for et resultat som AI har lavet det meste af?
- Hvad belønner vi: at der bliver bygget mere, eller at der bliver valgt skarpere?
- Hvad gør vi første gang en agent sender en forkert mail til en kunde? Udløser det læring eller et forbud?
Lag 2: Struktur & organisering
I fase 1 er organisationen uændret. AI er lagt ovenpå som et lag maling.
I fase 2 ejer nogen AI-praksissen. Ellers ender I med 14 måder at skrive en instruktionsfil på. Playbookens tre kompetenceområder, generalist, arkitekt og compliance, skal være dækket, også når det gælder AI.
- Hvem ejer vores fælles setup: instruktionsfiler, skills, kontekst, adgange? “Alle” betyder ingen.
- Hvem har overblik over hvad der bygges med AI på tværs af teams?
- Hvem siger stop, og er den person med når setuppet designes, eller først når der er sket noget?
- Hvis et team på otte kan levere det samme som tolv, hvad gør I så med de fire?
Lag 3: Kompetencer & praksis
I fase 1 er kompetencen “kan prompte”, og den måles ikke. Kurserne handler om værktøjer.
I fase 2 har I navngivet de færdigheder der tæller: skriftlighed, kontekst-curation, output-vurdering, systemtænkning. Kontekst-curation er den vigtigste. I fase 1 skriver hver enkelt sin egen kontekst hver gang. I fase 2 ligger den ét sted, vedligeholdt af nogen. Det er forskellen på ét godt output ud af ti og otte.
- Hvad skal alle kunne, og hvad skal kun nogle kunne?
- Hvem kan vurdere et output de ikke selv har lavet, uden at de seniore drukner i reviews?
- Hvad er en god instruktionsfil hos jer? Uden et svar findes der 14.
- Hvem vedligeholder den fælles kontekst? En instruktionsfil ingen har rørt i et halvt år, er en løgn agenten tror på.
Lag 4: Processer & workflows
I fase 1 bruges AI inde i de eksisterende trin: skriv user story hurtigere, skriv test hurtigere. John Cutler har sagt det tydeligst: AI accelererer de mønstre I allerede har. Var processen knækket, er den nu knækket hurtigere.
I fase 2 har I kortlagt produktlivscyklussen og taget stilling trin for trin: bruger vi AI her, hvordan, og hvem godkender. Det er også her fase 3 begynder. En agent kan tage et helt trin, når trinnet er beskrevet præcist nok. En agent der finder mønstre i kundeinterviews, er lige så agentisk som en der bygger en feature.
- Hvilke trin bruger vi AI i, hvilke lader vi bevidst være, og hvorfor?
- Hvor skal et menneske tage stilling, og hvor må maskinen bare køre?
- Hvem har mandat til at sige “vi undersøger først”, når direktøren står med sin weekend-prototype?
- Hvilke trin kunne en agent tage fra ende til anden i dag, hvis vi beskrev dem godt nok?
Lag 5: Værktøjer & software
Det lag de fleste starter med, og det der betyder mindst.
I fase 2 har I valgt få værktøjer og lært dem i bund. Vigtigere: jeres kontekst, skills og evalueringer ligger et sted I ejer, så I kan skifte model eller leverandør uden at starte forfra. Vælg principper, skift værktøjer.
- Hvor bor vores fælles kontekst, og hvem kan ændre den?
- Hvilke data må AI se? Er det besluttet eller antaget?
- Hvad sker der hvis vi skifter leverandør i morgen?
- Hvordan ved vi hvad agenterne faktisk laver?
Rækkefølgen er pointen
De fleste går i gang nedefra, med licenser. Det er derfor de sidder fast i fase 1.
Start øverst. Sig højt hvad AI er for jer. Beslut hvem der ejer setuppet. Navngiv de kompetencer der tæller. Tegn livscyklussen og tag stilling trin for trin. Vælg først derefter værktøjer.
Det er et par uger med de rigtige mennesker i rummet. Svarene behøver ikke være perfekte. De skal være fælles.
Den agentiske produktorganisation kommer af at fase 2 er gjort ordentligt. Når konteksten er fælles, processerne beskrevet og ansvaret placeret, er det et lille skridt at lade en agent tage et helt trin.
Det er det arbejde jeg synes er det mest interessante lige nu: at hjælpe en organisation fra 200 gode oplevelser til én måde at arbejde på. Sidder du i sådan en, så skriv til mig.