Mentionsy
Zarządzanie produktem w praktyce czyli rzecz o naszych projektach
W tym odcinku opowiadamy o naszych projektach, o tym co aktualnie zawodowo zajmuje nam czas i jakie są wyzwania z tym związane
Dziękujemy za słuchanie "dodane do backlogu" jeśli masz feedback lub uwagi na temat podcastu napisz do nas bądź zostaw komentarz
Szukaj w treści odcinka
Ja o dziwo wróciłem znowu do Conversational AI w zeszłym roku.
Pracuję w firmie, która buduje agenta AI, bota można powiedzieć, który odpowiada na rozmowy użytkowników.
Cześć, z tej strony Tomek, aktualnie w BrainBee CAI.
No i teraz w erze AI możemy to wyskalować jeszcze bardziej i pomóc ludziom podejmować decyzje na podstawie różnych sygnałów, o których wiemy z ich środowiska pracy, jakie akcje mogą podejmować, jak im po pierwsze pomóc
Więc trochę zbliżamy się do tego, gdzie wszyscy pewnie dążą, czyli jak po prostu zaprzęc AI do roboty w tej działce.
Środowiska pracy sprzedawców, czyli mamy dostęp do ich maili, kalendarza, danych, które są połączone z CRM-em i powiązania pomiędzy zespołami i to z kim się kontaktują.
Drugi jest taki, że wiemy, że sprzedawcy, którzy są naszymi klientami, korzystają głównie ze swojej poczty i tam żyją codziennie wysyłając maile i orkiestrując swoją pracę.
No i tak stworzyliśmy drugi produkt, który się nazywa Inbox Copilot, który pomaga im w produktywności, w kategoryzowaniu w maili, w pokazywaniu sygnałów i podejmowaniu jakichś działań.
I tam mamy jeszcze starszą część produktu, która się nazywa AI Sequences, gdzie możesz z pomocą AI sobie wyprodukować pierwszą sekwencję maili, jeśli jesteś początkujący, która będzie całkiem dobra i praktycznie dostarczy ci wysokie open rate'y i replay rate'y.
No i na razie w związku z tym, że wszystkie te rzeczy związane z AI po pierwsze nadal wymagają ciągłej pracy nad jakością, po drugie outcome sprzedaży to jest bardzo szara strefa, bo czy charge'ujesz za to, że deal jest wygrany?
Ale myślę, że głównym kryterium tej decyzji, że nie wchodzimy w outcome based, a po drugie w stosowaniu kredytów AI-owych, jest to, że tworzymy dla tych małych zespołów, które są bardzo price sensitive, tworzymy taką nieprzewidywalność tego, jak skończy się ich rachunek każdego miesiąca.
Czyli często użytkownicy mogą tak naprawdę bardziej administratorzy tego projektu mogą zaznaczyć, że kompletnie nie chcemy wchodzić w aplikacje, które są gdzieś tam aplikacjami prywatnymi bądź prywatne skrzynki mailowe.
Ja o dziwo wróciłem znowu do Conversational AI w zeszłym roku.
Pracuję w firmie, która buduje agenta, AI-bota można powiedzieć, który odpowiada na rozmowy użytkowników.
Większości wysyłamy, część odpowiada, jest zainteresowana, ale jakby w sumie czy oni tak chcą tych danych, bo chcą realnie i na tej podstawie podejmują, będą podejmować jakieś decyzje, cokolwiek z tym związane, no to w sumie do końca nie wiemy.
Drugi dużo bardziej związany z AI właśnie i takim eksperymentowaniem mega ciekawym.
Ostatnie odcinki
-
Organizacja pracy product managera - deep work,...
16.02.2026 16:02
-
Zarządzanie produktem w praktyce czyli rzecz o ...
19.01.2026 12:14
-
Podsumowanie produktowego roku 2025. Co przynie...
15.12.2025 21:33
-
”Usunąłem produkcyjną bazę” i inne koszmary w ...
05.11.2025 12:10
-
Wypuszczanie AI feature’ów – jak testować, wali...
15.10.2025 06:00
-
Platform/Infrastructure Product Manager – o umi...
18.09.2025 23:09
-
Special episode: Escaping Bullsh*t Product Mana...
13.08.2025 05:00
-
Jak nie zepsuć pierwszych 90 dni? Onboarding Pr...
15.07.2025 05:30
-
Special episode: A Real Talk with Todd Roman (S...
16.06.2025 10:35
-
PM i AI: współpraca czy zmiana zasad gry?
19.05.2025 09:15