Przyszłość zespołów produktowych: Product Trio, Agile i rola sztucznej inteligencji

Jak model Product Trio, metodyki Agile i rosnąca rola sztucznej inteligencji zmienia strukturę i sposób pracy zespołów deweloperskich, oferując nowe możliwości tworzenia skutecznych, multidyscyplinarnych i przyszłościowych zespołów produktowych.
designiments tOdZsR6G0qE unsplash scaled

Wstęp: Zespoły tworzące produkty cyfrowe przeszły długą drogę – od epoki pojedynczych „webmasterów”, przez sformalizowane procesy waterfall, aż po zwinne metody Agile i Scrum. Dziś stoimy u progu kolejnej transformacji. Model Product Trio – czyli bliska współpraca menedżera produktu, projektanta UX i lidera technologii – zdobywa popularność jako sposób na lepsze zarządzanie rozwojem produktu. Jednocześnie dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji (AI) zmienia sposób pracy zespołów: od automatyzacji żmudnych zadań po powstawanie zupełnie nowych ról. W niniejszym artykule analizujemy, jak zmieniało się zarządzanie produktami (od Waterfall do Agile), na czym polega koncepcja Product Trio i jakie korzyści daje firmom takim jak Google, Spotify czy Atlassian, a także jak AI może wpłynąć na przyszłość zespołów deweloperskich. Prezentujemy aktualne dane z raportów branżowych, przykłady z praktyki oraz potencjalne scenariusze na przyszłość.

Od Waterfall do Agile – ewolucja zarządzania produktem

Podejście Waterfall (kaskadowe) opiera się na sekwencyjnym planowaniu projektu: najpierw pełna specyfikacja wymagań, potem projektowanie, implementacja, testy i wdrożenie. Taki model zakładał stabilne wymagania i jednorazowe dostarczenie produktu. W praktyce jednak brak elastyczności Waterfall skutkował częstym rozmijaniem się z oczekiwaniami biznesu oraz opóźnieniami i przekroczeniem budżetów. Według klasycznych badań Standish Group, tradycyjne projekty IT miały niski odsetek pełnych sukcesów – tylko ok. 31% kończyło się powodzeniem, a 19% kończyło się porażką (reszta to projekty problematyczne lub z częściowym sukcesem)1. Nowsze analizy potwierdzają wyzwania modelu kaskadowego: jedynie 14% projektów Waterfall kończy się sukcesem bez poważnych problemów, podczas gdy dla metodyk zwinnych odsetek ten sięga 42%2. Różnice widać też w statystykach porażek – aż 29% projektów prowadzonych tradycyjnie kończy się niepowodzeniem, w porównaniu do zaledwie 9% projektów opartych na Agile3. Krótko mówiąc, projekty prowadzone zwinnie znacznie częściej osiągają zamierzony cel.

Metody Agile (np. Scrum) zaproponowały radykalną zmianę filozofii zarządzania produktem. Zamiast szczegółowego planu na lata – iteracyjne podejście i częste dostarczanie działających przyrostów produktu. Zespoły agile są cross-funkcjonalne (wielodyscyplinarne) i samodzielnie zarządzające się. Oznacza to, że w ramach jednego zespołu znajdują się wszyscy potrzebni specjaliści (np. deweloperzy, testerzy, projektanci UX, specjaliści od DevOps) współpracujący na równych prawach4. Dzięki temu zespół może dostarczać wartość w każdym sprincie bez zależności od zewnętrznych działów. Dla porównania, w podejściu Waterfall role były silnie rozdzielone – najpierw analitycy i biznes określali wymagania, potem programiści pisali kod, a na końcu testerzy w oddzielnym etapie weryfikowali produkt. Często prowadziło to do tzw. efektu „przerzucania przez mur” (ang. throw over the wall), gdzie brak bieżącej współpracy skutkował niedopasowaniem produktu do potrzeb użytkowników.

Dane z praktyki potwierdzają wyższość podejścia zwinnego w wielu wymiarach. Poza wspomnianymi wyższymi współczynnikami sukcesu projektów, firmy wskazują na wymierne korzyści Agile: umiejętność reagowania na zmiany priorytetów (co potwierdza 70% badanych zespołów), większą przejrzystość postępów dla interesariuszy (65%) oraz lepsze dopasowanie rozwoju do celów biznesowych (65%)5. Nie dziwi zatem fakt, że Agile stało się nowym standardem zarządzania projektami technologicznymi – według badań 71% firm (USA) wdrożyło Agile jako główną metodykę prowadzenia projektów, z czego większość zespołów pracuje w oparciu o Scrum6. Metodyka kaskadowa w czystej formie jest dziś stosowana marginalnie, głównie w projektach o niezmiennych wymaganiach (np. w branżach regulowanych). Ogółem, przejście od Waterfall do Agile oznaczało zmianę kulturową: od planowania i kontroli do eksperymentowania i adaptacji, z większym naciskiem na współpracę międzydziałową i dostarczanie wartości dla klienta w krótkich cyklach.

(Tabela 1 przedstawia kluczowe różnice między tradycyjnym podejściem Waterfall a metodykami Agile na podstawie danych z raportów.)

AspektWaterfall (tradycyjny)Agile/Scrum (zwinny)
Planowanie wymagańSzczegółowe, kompletnie zdefiniowane przed startem projektu.Przyrostowe, backlog ewoluuje; wymagania doprecyzowywane iteracyjnie.
Struktura zespołuSiloizacja ról: oddzielne zespoły analityków, programistów, testerów.Zespół cross-funkcjonalny: różne kompetencje w jednym teamie7.
Zarządzanie zmianąUtrudnione – zmiana zakresu wymaga formalnej procedury (CR).Wbudowane – reagowanie na zmiany jest jedną z wartości Agile.
Częstotliwość wydawniczaDuże wydanie na koniec projektu (cykl miesięcy/lat).Częste iteracje – działający produkt co sprint (np. co 2 tygodnie).
Wskaźnik sukcesuNiższy – tylko 14% projektów bez poważnych problemów 8; wysoki odsetek porażek (do 29%)9.Wyższy – ~42% projektów kończy w pełni pomyślnie10; niska stopa porażek (~9%)11.
Zaangażowanie biznesuGłównie na początku (zbieranie wymagań) i końcu (odbiór).Ciągłe – Product Owner/manager współpracuje z zespołem przez cały czas.
Transparentność postępówOgraniczona – raporty fazowe, brak widocznego produktu do końca.Wysoka – regularne demo działającego oprogramowania dla interesariuszy.

Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z raportów flowlu.com i Scrum Guide.

Tradycyjny model vs. Product Trio – struktura ról i odpowiedzialności

W tradycyjnych modelach zarządzania projektami IT (jak Waterfall, ale także wielu organizacji przed transformacją agile) panował wyraźny podział odpowiedzialności. Projekt był prowadzony przez kierownika projektu (PM), który odpowiadał za harmonogram i budżet. W fazie analizy analitycy biznesowi zbierali wymagania od interesariuszy, często przygotowując obszerne dokumenty. Deweloperzy realizowali ściśle zdefiniowane specyfikacje, po czym testerzy sprawdzali zgodność z wymaganiami. Menedżer produktu (jeśli istniał w strukturze) bywał odseparowany od codziennej pracy zespołu – pełnił raczej rolę określającą wizję na wysokim poziomie, przekazywaną potem do realizacji innym działom. Taki układ powodował, że odpowiedzialność za końcowy sukces produktu była rozproszona: każdy koncentrował się na „swoim etapie” pracy, a brakowało wspólnego właściciela wartości dostarczanej użytkownikowi. Decyzje produktowe podejmowane były często komisyjnie lub hierarchicznie – np. przez komitet sterujący – co wydłużało feedback loop.

Product Trio proponuje inne podejście do podziału ról. Zamiast sekwencyjnego przekazywania pałeczki między działami, wyłania się mały, interdyscyplinarny zespół liderów produktu, którzy wspólnie kierują pracami od pomysłu aż po wdrożenie. W skład trio produktowego zazwyczaj wchodzą: Product Manager (menedżer produktu), odpowiedzialny za cel biznesowy i wartości dla użytkownika; UX Designer (projektant doświadczeń), dbający o użyteczność i aspekt projektowy; oraz Lead Developer/Engineering Manager (lider technologiczny), odpowiadający za wykonalność i jakość techniczną12 13. Kluczową cechą modelu trio jest dzielenie odpowiedzialności za produkt – cała trójka razem podejmuje najważniejsze decyzje i współdziała przy odkrywaniu rozwiązań. Nie ma tu miejsca na silosy typu „biznes kontra IT” czy przeciąganie liny między działami.

Co ważne, każdy członek Product Trio współodpowiada za wszystkie kluczowe aspekty produktu – od pożądania przez użytkowników (desirable), przez opłacalność biznesową (viable), wykonalność techniczną (feasible), po użyteczność (usable) i etykę rozwiązania14 15. Na pierwszy rzut oka może się wydawać, że inżynier powinien martwić się wyłącznie wykonalnością, a projektant – użytecznością interfejsu. Jednak Teresa Torres, propagatorka idei Product Trio, przekonuje, że podział ryzyk według ról prowadzi do sprzecznych priorytetów i utrudnia współpracę 16 17. Jeśli np. tylko inżynier patrzy na aspekt techniczny, a tylko designer na użyteczność, może dojść do konfliktu (np. maksymalnie użyteczny design bywa trudny technologicznie). W modelu trio natomiast cała trójka musi razem znaleźć rozwiązanie, które łączy perspektywy – każdy wnosi swoją ekspertyzę, ale decyzje podejmują wspólnie, szukając balansu18. Innymi słowy, trio ponosi razem pełną odpowiedzialność za sukces produktu.

W tradycyjnym układzie odpowiedzialności były podzielone: „analityk przygotował wymagania – ja tylko zakodowałem”. W Product Trio takie podejście nie działa – wszyscy w równym stopniu czują się właścicielami produktu i odpowiadają przed klientem i biznesem za rezultat. To fundamentalna zmiana kultury pracy. Eliminacja „przerzucania odpowiedzialności” sprawia, że decyzje zapadają szybciej (bo nie wymagają eskalacji) i są lepiej przemyślane wieloaspektowo. Z obserwacji wynika też, że trio buduje większe zaufanie w zespole – członkowie uczą się nawzajem swoich perspektyw i języka, dzięki czemu maleje ryzyko nieporozumień. Model ten wpisuje się w filozofię empowered teams (zespołów o wysokiej autonomii), gdzie zamiast odgórnego zarządzania mikrozadaniami stawia się na przekazanie ludziom celu produktu i zaufanie, że jako zespół znajdą najlepszą drogę, by ten cel osiągnąć.

Na czym polega koncepcja Product Trio – definicja i korzyści

Product Trio to w gruncie rzeczy miniaturowy zespół produktowy w pigułce. Termin spopularyzowała Teresa Torres w kontekście podejścia do ciągłego odkrywania produktu (Continuous Discovery). W definicji Torres „produkt trio to cross-funkcjonalny zespół produktowy odpowiedzialny zarówno za decydowanie, co budować, jak i za budowanie tego”19. Innymi słowy, trio obejmuje osoby reprezentujące trzy kluczowe obszary (biznes, doświadczenie użytkownika, technologia), które razem prowadzą zarówno fazę produkt discovery (poszukiwanie rozwiązań, testowanie pomysłów), jak i współpracują z resztą zespołu przy delivery (wdrażaniu rozwiązań). Ważne jest przy tym, że trio nie jest bytem odseparowanym – stanowi część szerszego zespołu deweloperskiego odpowiedzialnego za budowanie produktu20. W przeciwieństwie do dawnych struktur, gdzie np. dział analiz mógł pracować niezależnie od developerów, trio produktowe osadza decyzyjność produktową wewnątrz zespołu tworzącego oprogramowanie. Zapewnia to ścisłe sprzężenie odkrywania i dostarczania – pomysły są na bieżąco weryfikowane prototypami, a informacje zwrotne od użytkowników szybko przekładają się na zmiany w rozwoju.

Kluczowe role w trio – menedżer produktu, projektant UX i lider inżynierii – zapewniają zrównoważone spojrzenie na problem21. PM pilnuje, by rozwijane funkcjonalności przynosiły wartość biznesową i rozwiązywały właściwe problemy użytkowników; UX Designer dba, by rozwiązanie było użyteczne, intuicyjne i atrakcyjne dla odbiorcy; Tech Lead gwarantuje realność techniczną pomysłów i wysoką jakość implementacji. Dzięki temu ryzyko tzw. blind spotów (ślepych punktów) maleje – trudniej o pomysł świetny biznesowo lecz fatalny UX-owo, lub odwrotnie, piękny projekt bez pokrycia w realiach technicznych. Mały rozmiar trio (tylko trzy osoby) nie jest tu przypadkiem – im mniejsza grupa, tym łatwiejsza komunikacja i szybsze decyzje. Trio może sprawnie dyskutować i decydować, zamiast odbijać piłeczkę między licznymi zespołami czy czekać na akceptacje kierownictwa. Jak pisze Torres, celem jest, aby trio „reprezentowało zbalansowane perspektywy, pozostając na tyle małe, by usprawnić wspólne podejmowanie decyzji” 22.

Korzyści z modelu Product Trio ujawniają się na kilku płaszczyznach:

  • Szybsze i lepsze decyzje produktowe: Bez potrzeby eskalowania decyzji przez hierarchię czy organizowania wielkich komitetów, trio potrafi szybko uzgodnić kierunek działań. Decyzje te są jednocześnie wysokiej jakości, bo od razu uwzględniają różne punkty widzenia (biznesowy, użytkowy, techniczny). W tradycyjnym podejściu często brakowało takiej integracji – np. dział IT realizował coś, co marketing wymyślił, ale nie było to konsultowane z UX i skutkowało słabym odbiorem użytkowników.
  • Lepsze dopasowanie produktu do potrzeb rynku: Trio angażuje się intensywnie w fazę discovery – rozmawia z użytkownikami, testuje prototypy, analizuje dane – dzięki czemu ma głęboki wgląd w problemy i potrzeby odbiorców. Pozwala to budować funkcjonalności, które faktycznie adresują realne potrzeby, zamiast opierać się na założeniach z początku projektu. Marty Cagan (ekspert SVPG) podkreśla, że empowered product teams z silnym udziałem PM, designu i inżynierii w discovery osiągają lepsze rezultaty niż „fabryki funkcji” realizujące oderwane od kontekstu specyfikacje23.
  • Zwiększenie zaangażowania i satysfakcji zespołu: Gdy członkowie zespołu czują realny wpływ na kształt produktu, rośnie ich motywacja. Zamiast wykonywać odgórne polecenia, współtworzą wizję i widzą sens swojej pracy. Ciekawe wyniki przyniosło badanie Continuous Discovery Habits Benchmark – w edycjach 2022 i 2024 osoby pracujące w modelu product trio raportowały istotnie wyższą satysfakcję z pracy zespołu i firmy (był to jeden z najmocniejszych trendów w badaniu)24. Wspólne prowadzenie produktu integruje zespół i daje poczucie sprawczości, co przekłada się na lepszą atmosferę i mniejszą rotację pracowników.

Oczywiście wdrożenie Product Trio wymaga zmian – np. od menedżerów wyższego szczebla – którzy muszą zaufać zespołom i oddać im część kontroli decyzyjnej. Niezbędne bywa też dookreślenie zakresu odpowiedzialności trio versus reszty zespołu (np. developerów spoza trio, analityków danych itp.), aby wszyscy wiedzieli, jak współpracować. Jednak coraz więcej organizacji dostrzega, że inwestycja w taki model się opłaca. Przyjrzyjmy się, jak Product Trio funkcjonuje w praktyce na przykładzie znanych firm technologicznych.

Transformacja zespołów dzięki Product Trio – doświadczenia firm

Model Product Trio nie jest czysto teoretycznym konceptem – podobne podejścia od lat stosują liderzy branży technologicznej, dostosowując je do własnych kultur organizacyjnych. Google od dawna znane jest z triad produktowych. Jak wspomina były pracownik Google Itamar Gilad, w firmie tej każdy zespół produktowy kierowany był przez triadę: PM + tech lead + UX designer, nazywaną czasem „trio”25. Ta trójka liderów zespołu wspólnie ustalała kwartalne cele, decydowała które pomysły prototypować najpierw itp., działając na zasadzie konsensusu26. Co więcej, struktura trio w Google była replikowana na wyższych poziomach – kilka zespołów produktowych raportowało do trio menedżerów (dyrektorów) produktu, technologii i designu, a ci z kolei do wiceprezesów tworzących trio na szczycie organizacji produktowej27. Taka matrycowa struktura triad zapewniała spójność decyzji i równowagę perspektyw na wszystkich poziomach – od strategicznej wizji po codzienną taktykę. Gilad podkreśla, że model trio w Google pomagał uwzględniać wszystkie punkty widzenia w decyzjach: lider technologii wnosił perspektywę inżynierską, projektant UX – spojrzenie użytkownika, a PM – wiedzę o rynku i biznesie28. Dzięki temu produkt miał szansę być jednocześnie wykonalny technicznie, atrakcyjny dla użytkownika i spełniający cele biznesowe. Oczywiście nawet trio nie eliminuje wszystkich napięć – sukces zależy od postawy ludzi. Gilad zauważa, że tam, gdzie menedżerowie trio darzyli się szacunkiem i potrafili kompromisowo rozwiązywać spory „dla dobra produktu”, tam model działał świetnie; w przypadkach gdy któreś silo jednak próbowało zdominować (np. szef designu forsował centralizację projektantów poza zespołami), pojawiały się wyzwania. Niemniej jednak Google jest często przywoływane jako przykład organizacji, w której „trójnożny stołek” PM-UX-Engineering stanowi fundament kultury produktowej.

trios

Struktura zarządzania produktem w modelu trio – od poziomu pojedynczego zespołu, przez grupy produktowe, po najwyższy szczebel organizacji produktowej. Każdy z poziomów kierowany jest wspólnie przez trio liderów (produkt, design, technologia), co zapewnia zrównoważone decyzje i alignment całej organizacji. Źródło: ItamarGilad.com

Spotify zasłynęło kilka lat temu własnym modelem skalowania Agile (tzw. Spotify Engineering Culture), gdzie podstawową jednostką organizacyjną jest Squad – mały, autonomiczny zespół produktowy. W tym modelu również znajdziemy koncepcję triady (czasem nazywanej „TPD trio”, od Trio: Product-Design-Development). Typowy Squad w Spotify jest prowadzony przez trio składające się z Product Managera, wiodącego inżyniera (Tech Lead) oraz Agile Coach’a/Scrum Mastera29. Ta trójka dba o pełną synchronizację potrzeb biznesowych, procesów i aspektów technicznych w obrębie zespołu30. Product Manager skupia się na „dlaczego i co budujemy” (wartość dla użytkownika, priorytety), Tech Lead – na „jak to zbudujemy” (architektura, decyzje techniczne), zaś Agile Coach pilnuje „jak pracujemy” (proces, zwinność, dobra komunikacja). Takie rozdzielenie ról w triadzie Spotify nieco różni się akcentami od modelu Torres (gdzie w trio jest projektant UX zamiast Scrum Mastera), ale cel jest zbliżony – zrównoważone przywództwo w zespole, pokrywające kluczowe obszary. W praktyce Spotify przypisuje każdej grupie zespołów (Tribe) tzw. Trio Tribe Leadów (szef produktu, szef designu, szef inżynierii) dbających o kierunek dla całego obszaru produktowego. To gwarantuje, że chociaż poszczególne Squady są autonomiczne, to ich działania pozostają spójne z celami firmy. Doświadczenia Spotify wskazują, że umożliwienie zespołom autonomii w ramach jasno zdefiniowanego celu i wsparcia triady liderów sprzyja innowacyjności i szybkiemu dostarczaniu funkcjonalności. W modelu tym silny nacisk położono na kulturę – trio liderów ma inspirować, usuwać przeszkody i dbać o rozwój ludzi, zamiast wydawać rozkazy. Dzięki temu pracownicy czują się właścicielami produktu, co w połączeniu z lekkimi procesami Agile pozwoliło Spotify skalować się do setek inżynierów bez utraty dynamiki startupu.

Również Atlassian – firma znana z narzędzi dla zespołów (Jira, Confluence) – stosuje wariant modelu trio, określając go mianem triad. W Atlassian “triada” oznacza ścisłą współpracę lidera rozwoju (Development Lead), lidera designu (Design Lead) oraz lidera biznesowego/produktowego przy wytyczaniu strategii produktu. Firma doszła do wniosku, że niezwykle rzadko udaje się znaleźć jedną osobę będącą ekspertem jednocześnie od technologii, UX i biznesu – dlatego łączą kompetencje specjalistów w małe grupy przywódcze31. W praktyce triada wyznacza kierunek rozwoju produktu, a wspiera ją szerszy zespół, w tym Product Ownerzy (skupieni na backlogu i koordynacji implementacji z resztą zespołu developerskiego) oraz np. Product Marketing Managerowie (odpowiadający za komunikację z rynkiem). Triada podejmuje kluczowe decyzje produktowe, pilnuje spójności wizji i priorytetów. “U nas Product Manager siedzi w dziale inżynierii ramię w ramię z developerami” – piszą przedstawiciele Atlassian – “tworząc triadę wraz z szefem designu i szefem rozwoju, co pozwala połączyć perspektywy biznesu, użytkownika i technologii na etapie strategii”. Atlassian podkreśla, że ta organizacja dobrze się sprawdza w środowisku Agile – PM mają techniczne zrozumienie projektu i są orędownikami zespołu inżynierów, a jednocześnie poprzez triadę mają zapewnione wsparcie w obszarach UX i biznesu, co uwalnia pełen potencjał produktu.

Warto zauważyć, że również mniejsze firmy oraz startupy coraz częściej wdrażają u siebie praktyki zbliżone do modelu Product Trio. Często nie jest to formalnie nazywane trio, ale sens pozostaje: zapewnienie, że produkt powstaje przy jednoczesnej współpracy osoby od biznesu/produktu, od designu i od technologii. W realiach startupu bywa, że jedna osoba pełni dwie role (np. współzałożyciel będący jednocześnie PM i UX, współpracujący z szefem technologii). Im jednak organizacja dojrzalsza, tym bardziej klarowny staje się podział na te trzy filary. Badania pokazują, że firmy, które zrywają z silosami na rzecz multidyscyplinarnych, uprawnionych zespołów produktowych, notują poprawę takich wskaźników jak czas wprowadzenia funkcji na rynek, zadowolenie użytkowników końcowych czy satysfakcja pracowników (przytoczone wcześniej wyniki ankiet Torres są tego przykładem).

Podsumowując, model Product Trio zmienia sposób pracy zespołów deweloperskich – z hierarchicznego podziału zadań na wspólne prowadzenie produktu. Doświadczenia Google, Spotify czy Atlassian pokazują, że choć wymaga to zmiany mentalności, efekt to lepsze produkty tworzone szybciej i mniejszym kosztem poprawek. W kolejnej części przyjrzymy się, jak obecna rewolucja związana ze sztuczną inteligencją może dodatkowo wpłynąć na role w zespołach produktowych i jak przygotować się na przyszłość.

Od webmastera do full-stack – ewolucja ról w zespołach IT

Aby zrozumieć, dokąd zmierzają zespoły deweloperskie, warto spojrzeć wstecz na to, jak ewoluowały role w IT na przestrzeni lat. W latach 90. popularnym określeniem osoby tworzącej strony internetowe był “webmaster” – człowiek-orkiestra, który projektował, kodował i utrzymywał całą witrynę. W początkach komercyjnego Internetu jedna osoba często była w stanie samodzielnie zbudować i obsłużyć nawet złożony serwis. Jak trafnie ujął to jeden z uczestników branżowej dyskusji, “‘Webmaster’ to relikt czasów, gdy jedna osoba mogła w pojedynkę zbudować i utrzymać aplikację webową. Teraz aplikacje są znacznie bardziej złożone, a role bardziej wyspecjalizowane”.32 Rzeczywiście, wraz z eksplozją technologii webowych i rosnącą złożonością systemów w latach 2000–2010 nastąpiła silna specjalizacja ról. Pojawili się frontend developerzy wyspecjalizowani w interfejsach (HTML/CSS/JS) oraz backend developerzy od logiki serwerowej i baz danych. Osobno funkcjonowali administratorzy sieci i systemów, testerzy QA, specjaliści od bezpieczeństwa, administratorzy baz danych, itd. Każda z tych ról wymagała pogłębionej wiedzy w wąskim obszarze. Zespoły projektowe rozrosły się – nad jednym produktem pracowały nieraz dziesiątki osób w różnych działach, przekazując sobie pracę etapami (co odpowiadało podejściu waterfall).

Wraz z popularyzacją metodyk Agile i DevOps nastąpił jednak zwrot w kierunku usuwania silosów i poszerzania kompetencji. Zespoły scrumowe z założenia miały być cross-funkcjonalne – czyli zdolne do dostarczenia kompletnego przyrostu produktu samodzielnie, bez “oddawania” pracy do innego działu. To oznaczało często, że developerzy zaczęli przejmować część zadań testerów (rozwój testów automatycznych), testerzy uczyli się podstaw kodowania, administratorzy blisko współpracowali z programistami (ruch DevOps). Pojęcie “full-stack developer” – czyli programisty “od frontendu po backend” – stało się bardzo pożądane. Co ciekawe, niektórzy weterani branży wskazują, że „full-stack development” to nic nowego – dawniej każdy developer musiał umieć zrobić trochę wszystkiego. W pewnym sensie wróciliśmy więc do korzeni, tylko na wyższym poziomie złożoności.

Dzisiaj wiele firm stawia na zespoły full-stack – nie w znaczeniu pojedynczego “człowieka od wszystkiego”, ale raczej małych zespołów złożonych z osób o szerokich kompetencjach, które razem pokrywają cały stos technologiczny i proces tworzenia produktu. Taki zespół potrafi samodzielnie zaprojektować rozwiązanie, napisać kod front- i backend, zadbać o infrastrukturę w chmurze, wdrożyć i utrzymać produkt. Klasycznym przykładem jest tu koncepcja “Two Pizza Team” (zespołu tak małego, że wyżywiłyby go dwie pizze) spopularyzowana przez Amazona – gdzie 6–8 osób o uzupełniających się umiejętnościach otrzymuje pełną odpowiedzialność za dany mikroserwis czy funkcjonalność. Zwinne metodologie wspierają taki model: Scrum promuje interdyscyplinarność i samowystarczalność zespołu, a DevOps zachęca developerów do przejęcia odpowiedzialności za wdrożenie i operacje (infrastruktura jako kod, ciągła integracja itp.), co dawniej należało wyłącznie do działów IT Operations.

Powrót do zespołów full-stackowych to także odpowiedź na bolączki nadmiernej specjalizacji. Gdy każdy specjalista “pilnuje tylko swojego kawałka”, łatwo o wąskie gardła (np. tester dostępny dopiero za tydzień – praca stoi) i spadek odpowiedzialności za całość (“moja część działa, reszta to nie mój problem”). W zespole full-stack ludzie mają szersze kompetencje i chętniej dzielą się wiedzą – np. programista nauczy się pisać testy integracyjne, tester automatyzuje regresję, admin nauczy programistę jak przygotować deployment w chmurze. Taka polimatyczność sprawia, że zespół jest bardziej odporny na rotacje i potrafi dostarczać wartość szybciej, bo mniej czasu traci na przekazywanie pracy między działami. Scrum Guide wprost mówi: “Zespoły Scrum są cross-funkcjonalne, co znaczy, że posiadają wszystkie umiejętności potrzebne do wytworzenia wartościowego przyrostu w każdym Sprincie”33. W praktyce często oznacza to, że poszczególni członkowie zespołu uczą się nawzajem i poszerzają swoje kompetencje, tak by żadna kluczowa umiejętność nie była unikalna dla jednej osoby – wtedy nikt nie staje się wąskim gardłem.

Obecnie typowy zwinny zespół produktowy może składać się np. z 5–9 osób, w tym: 1–2 full-stack developerów (lub podział na frontend/backed, ale z wzajemnym zrozumieniem swoich obszarów), 1 projektant UX/UI, 1 tester automatyzujący testy, 1 specjalista DevOps/SRE dbający o infrastrukturę i CI/CD, no i oczywiście wspomniane trio liderów produktu (PM, UX, Tech Lead) kierujące pracą zespołu. Granice między rolami stają się coraz bardziej płynne. Developerzy częściej uczestniczą w rozmowach z użytkownikami i planowaniu funkcji (co dawniej było domeną analityków), projektanci uczą się podstaw frontendu aby lepiej rozumieć, jak ich projekty zostaną zakodowane, a menedżerowie produktu zdobywają techniczne szlify żeby efektywniej rozmawiać z inżynierami. Krótko mówiąc – wszyscy stają się trochę bardziej “full-stack” w swoim zakresie.

Podsumowując historyczny trend: przeszliśmy od generalistów (webmasterów) przez okres silnych specjalizacji, by znów docenić zalety podejścia ogólnistów działających w małych, zwinnych zespołach. Nie oznacza to, że specjalistyczna wiedza nie jest potrzebna – przeciwnie, jest kluczowa – ale efektywny zespół przyszłości to taki, który potrafi złożyć wiedzę specjalistów w spójną całość, zamiast trzymać ich w oddzielnych silosach. Model Product Trio idealnie się w to wpisuje, łącząc trzy kluczowe specjalizacje “przy jednym stole”. Kolejnym czynnikiem kształtującym role w zespołach jest technologia – a szczególnie sztuczna inteligencja, która już teraz zaczyna automatyzować wiele zadań i tworzyć zupełnie nowe role w branży.

Sztuczna inteligencja w pracy zespołów produktowych – nowe role i automatyzacja

Sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz ważniejszym elementem ekosystemu tworzenia oprogramowania. Jej wpływ ma dwa główne wymiary: automatyzacja procesów (AI jako narzędzie usprawniające pracę zespołu) oraz zmiana ról i kompetencji (pojawienie się nowych specjalizacji i przekształcenie istniejących).

Automatyzacja procesów discovery i developmentu: W obszarze produkt discovery AI może odciążyć zespół w analizie danych i generowaniu insightów. Przykładowo, dzięki uczeniu maszynowemu możliwe jest automatyczne przetwarzanie tysięcy opinii użytkowników czy transkrypcji wywiadów i wyłanianie z nich kluczowych tematów oraz emocji. AI potrafi też wygenerować wstępne pomysły rozwiązań na bazie zidentyfikowanych problemów – oczywiście do oceny przez człowieka. Z kolei w fazie definiowania wizji produktu modele językowe mogą pomóc w szybkim zebraniu informacji o trendach rynkowych, analizie konkurencji czy nawet wygenerowaniu draftu biznes case. Już dziś pojawiają się narzędzia będące asystentami produktowymi, które odpowiadają na pytania PM-a oparte na dokumentacji czy danych (np. chatbot podłączony do bazy wiedzy firmy). Krótko mówiąc, AI ma szansę stać się “partnerem” menedżera produktu – wykonując mozolne prace analityczne znacznie szybciej. McKinsey szacuje, że pełne wdrożenie AI w cykl rozwoju produktu pozwoli produktowcom i inżynierom spędzać znacznie więcej czasu na pracy kreatywnej, a mniej na rutynowych zadaniach34. “Integracja AI w cały cykl tworzenia oprogramowania może przyspieszyć proces, poprawić jakość produktu i zwiększyć zadowolenie klientów” – twierdzi Inbal Shani, CPO Twilio35. Przykładowo, automatyzacja zadań takich jak zarządzanie projektowe, analiza rynku, testy wydajności czy analiza opinii zwrotnych sprawia, że PM, designer i developer mogą skupić się na bardziej twórczych aspektach – strategii produktu, projektowaniu koncepcji czy rozwiązywaniu złożonych problemów.

Najbardziej widocznym obecnie przykładem AI w procesie developmentu jest generowanie kodu. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer czy Tabnine wykorzystują modele AI (np. OpenAI Codex) do podpowiadania programistom fragmentów kodu w czasie rzeczywistym. Efekt? Programista pisze kod szybciej, bo asystent uzupełnia za niego powtarzalne bloki, sugeruje poprawki składni czy nawet całe funkcje na podstawie komentarza w języku naturalnym. Według raportu McKinsey 2023, deweloperzy korzystający z narzędzi AI do kodowania zgłaszają przyspieszenie codziennej pracy o 20–50%36. GitHub przeprowadził badanie, z którego wynika, że 88% programistów czuje się bardziej produktywnych, a 77% spędza mniej czasu na szukaniu informacji, gdy korzysta z Copilota podczas pracy. Co więcej, AI nie tylko przyspiesza pisanie kodu, ale też może poprawić jego jakość – narzędzia uczą się na najlepszych praktykach ze świata open source, dzięki czemu sugerują rozwiązania zgodne z dobrymi wzorcami. Forrester szacuje, że rozwój wspomagany AI może obniżyć liczbę defektów na produkcji nawet o 30%, gdyż modele uzupełniające kod podpowiadają sprawdzone i przetestowane fragmenty zamiast podatnych na błędy “ręcznie pisanek”. AI pomaga także w automatycznym code review – istnieją systemy (np. DeepCode, Codacy) analizujące zmiany w repozytorium i wychwytujące potencjalne błędy, code smells czy luki bezpieczeństwa zanim kod trafi do integracji. W sferze testów również następuje rewolucja: inteligentne narzędzia potrafią same wygenerować testy jednostkowe dla danego fragmentu kodu czy testy end-to-end na podstawie opisu aplikacji, a także automatycznie analizować logi by wskazać przyczynę awarii. Wszystko to oznacza, że praca inżynierów oprogramowania ulega automatyzacji – czynności żmudne i powtarzalne wykonuje za nich AI, a ludzcy programiści mogą poświęcić więcej czasu na projektowanie architektury, rozwiązywanie nietrywialnych problemów i twórcze aspekty inżynierii.

Również rola projektanta UX/UI zmienia się pod wpływem AI. Pojawiają się narzędzia określane jako AI design assistants. Przykładowo, aplikacja Uizard czy Galileo AI są w stanie wygenerować interfejs użytkownika na podstawie opisu tekstowego – projektant wpisuje, co chce osiągnąć (np. “ekran rejestracji z polem email i hasło, w stylu minimalistycznym”), a AI tworzy szkic designu, który można dalej dopracować. AI automatyzuje też część żmudnych zadań designerskich: dopasowywanie układów do różnych rozdzielczości ekranów, generowanie wariantów kolorystycznych zgodnych z paletą, czy nawet tworzenie ikonografii i obrazów na podstawie promptów tekstowych. W obszarze UX research, asystenci AI (jak np. narzędzie Dora AI) potrafią zbierać i analizować feedback od użytkowników oraz wspomagać A/B testy – dzięki temu projektant otrzymuje syntetyczne wnioski bez przekopywania się przez setki odpowiedzi. To wszystko sprawia, że praca designera przesuwa się z “pikselowego rzemiosła” bardziej w stronę kreatywnego nadzoru i syntetyzowania insightów. AI może zaproponować kilkanaście wariantów layoutu, ale to projektant – wyposażony w wiedzę o kontekście użytkownika – wybierze i udoskonali ten właściwy. Jak podsumowuje magazyn UX Collective: “Rola AI w projektowaniu UX zmienia sposób pracy projektantów – staje się ona szybsza, bardziej intuicyjna i oparta na danych”37. Designer przyszłości będzie więc w większym stopniu facylitatorem procesu projektowego (korzystającym z AI do generowania opcji i zbierania danych), a w mniejszym – operatorem narzędzi graficznych.

Nowe role i kompetencje związane z AI: Dynamiczny rozwój AI powołał też do życia zupełnie nowe specjalizacje w zespołach. Coraz więcej organizacji zatrudnia Data Scientistów i Machine Learning Engineerów – ekspertów od trenowania modeli, analiz danych i wdrażania usług AI. Zespoły produktowe, szczególnie te korzystające z danych na szeroką skalę (np. aplikacje rekomendacyjne, personalizowane), integrują data scientistów jako stałych członków teamu, którzy wspólnie z PM i resztą planują funkcje oparte o AI. Pojawiła się rola AI Prompt Engineer – osoby, która potrafi tak “rozmawiać” z modelami językowymi, by otrzymywać od nich pożądane rezultaty i stale udoskonalać te prompty. Choć brzmi to egzotycznie, niektóre firmy w 2023 roku otwarcie rekrutowały na stanowiska inżynierów promptów, dostrzegając, że umiejętne wykorzystanie np. GPT-4 może dramatycznie podnieść efektywność pracy całej organizacji. W obszarze odpowiedzialnego wdrożenia AI pojawiają się role AI Ethics Officer / AI Governance Lead – dużym organizacjom zależy, by rozwijać AI zgodnie z zasadami etyki i prawa, stąd potrzeba specjalistów nadzorujących kwestie bias, prywatności czy zgodności z regulacjami.

Co istotne, zmieniają się też istniejące role. Menedżer produktu musi dziś rozumieć podstawy AI, by móc planować funkcjonalności wykorzystujące tę technologię i ocenić ich wpływ na użytkowników. W wielu firmach mówi się wręcz o roli “AI Product Managera”, czyli PM-a wyspecjalizowanego w projektach AI – łączącego kompetencje klasycznego PM (zrozumienie potrzeb rynku) z wiedzą o możliwościach i ograniczeniach modeli uczenia maszynowego. Podobnie architekci oprogramowania muszą uwzględniać w projektach nowe komponenty AI, a specjaliści od bezpieczeństwa – brać pod uwagę wektor ataku poprzez manipulacje modelami czy ochronę danych treningowych. Generalnie, następuje fuzja światów AI i “klasycznego” IT. Według globalnej ankiety McKinsey, już w 2023 roku ponad 3/4 firm używa AI przynajmniej w jednej funkcji biznesowej, a największe korporacje masowo tworzą nowe stanowiska związane z AI i szkolą pracowników w tym obszarze38 Innymi słowy – AI przestaje być domeną wąskich zespołów R&D, a staje się integralną częścią codziennej pracy zespołów produktowych.

Wpływ AI na model pracy zespołowej: Jednym z interesujących następstw upowszechnienia AI może być zmiana układu ról w samym trio produktowym. Skoro AI może przejąć sporą część pracy analitycznej PM-a (np. badania rynku, analizę danych) czy nawet pewne zadania projektowe (np. generowanie wariantów interfejsu), to rodzi się pytanie – czy trio pozostanie triem, czy też się zmieni? Niektórzy eksperci sugerują, że może pojawić się czwarty członek trio produktowego – specjalista ds. AI/danych, który będzie na równi uczestniczył w kierowaniu produktem. Alternatywnie, być może rola projektanta i menedżera produktu tak się rozszerzy dzięki AI, że zamiast trzech osób w przyszłości wystarczą dwie (np. PM łączący kompetencje biznes+UX wspierany przez AI, oraz Tech Lead skupiający się na implementacji z AI asystującą). Już dziś obserwujemy zacieranie granic między rolami – AI jest w stanie tworzyć teksty marketingowe i analizy rynku (tradycyjnie domena Product Marketing Managera), co prowadzi do hipotezy, że rola PM i PMM może się scalić39. Podobnie w dziedzinie designu – część firm redukuje zapotrzebowanie na tzw. pure UI designerów, bo prototypy generują AI, za to rośnie znaczenie UX Researchera i Service Designera (rzeczy, których AI jeszcze nie załatwi, bo wymagają głębokiego zrozumienia kontekstu). McKinsey przewiduje wręcz, że granice między product management, projektowaniem a marketingiem będą się zacierać – AI będzie wyręczać w wielu “tradycyjnie cudzych” zadaniach, a tym samym stanowiska mogą się konwergować40.

Sztuczna inteligencja przynosi ogromną obietnicę przyspieszenia cyklu rozwoju produktu (szybszy time-to-market) i zwiększenia innowacyjności. Jednak aby tę obietnicę spełnić, firmy muszą odpowiednio się przystosować. Konieczne będzie inwestowanie w szkolenia zespołów z narzędzi AI – tak, aby każdy PM, designer czy developer umiał efektywnie współpracować z “wirtualnym kolegą” i traktował go jako wsparcie, a nie zagrożenie. Ważne stanie się też ustanowienie zasad współpracy człowiek–AI w zespole – np. definiowanie, kto odpowiada za błędy popełnione przez AI, w jaki sposób weryfikować wyniki generowane automatycznie (choćby kod czy kontent) zanim trafią do użytkownika itd. Jak podkreśla raport Accenture, zaufanie do AI będzie kluczowe – organizacje muszą wypracować procesy budujące pewność, że AI działa przewidywalnie i odpowiedzialnie, inaczej ludzie nie będą chcieli z niego korzystać.

Podsumowując, AI ma potencjał stać się czwartym filarem zespołu produktowego – niekoniecznie jako osobna osoba, ale jako wszechobecna technologia wspierająca każdy aspekt pracy. W najbliższej przyszłości bardziej prawdopodobne jest, że to istniejący członkowie zespołu uzyskają “supermoce” dzięki AI, niż że AI w pełni zastąpi któregoś z nich. Już teraz widać, że najlepsze wyniki osiągają zespoły, które traktują AI jako partnera: developer z Copilotem koduje szybciej, designer z generatywnym asystentem testuje więcej opcji designu, PM z AI-analitykiem wyciąga trafniejsze wnioski z danych. W kolejnej sekcji spróbujemy wybiec jeszcze dalej i zastanowić się nad możliwymi scenariuszami przyszłości zespołów deweloperskich za 5–10 lat, biorąc pod uwagę zarówno model Product Trio, jak i rewolucję AI.

Scenariusze przyszłości zespołów deweloperskich

Jak mogą wyglądać zespoły tworzące produkty za kilka czy kilkanaście lat? Choć przewidywanie przyszłości obarczone jest niepewnością, na horyzoncie rysuje się kilka prawdopodobnych scenariuszy wynikających z opisanych trendów:

  • Scenariusz 1: „Superteam” – minimalny zespół wspierany przez AI. Wyobraźmy sobie zespół przyszłości składający się z zaledwie kilku osób o szerokich kompetencjach, intensywnie wspieranych przez narzędzia AI. Być może nawet jedna osoba będzie w stanie zrealizować to, co kiedyś wymagało całej drużyny, bo AI-asystenci wykonają za nią większość zadań pomocniczych. Już dziś pojawiają się opinie, że pojedynczy inżynier uzbrojony w AI może zastąpić cały tradycyjny zespół – AI zajmie się analizą kodu, wykrywaniem bugów, optymalizacją wydajności, a człowiek będzie zarządzał tą orkiestrą narzędzi41. W takim scenariuszu radykalnie spada zapotrzebowanie na dużą liczbę specjalistów, a rośnie nacisk na tzw. T-shaped skills (jedna głęboka specjalizacja + szerokie umiejętności ogólne) u liderów produktu. Zespół mógłby przypominać coś w rodzaju „operatorów AI”, którzy konfigurują i nadzorują prace inteligentnych agentów wykonujących konkretne zadania w projekcie. To ekstremalna wizja, ale np. startupy mogą dążyć do maksymalnej efektywności zatrudniając garstkę utalentowanych ludzi wspomaganych przez AI, zamiast budować duże zespoły.
  • Scenariusz 2: Konwergencja ról – zacieranie się granic między PM, UX a dev. Jeżeli AI przejmie wiele wyspecjalizowanych czynności, role w zespole mogą się zacząć zlewać. Już teraz menedżer produktu często sam wykonuje zadania analityka biznesowego czy nawet pisze proste SQL do analiz – z AI będzie mógł zrobić jeszcze więcej (np. wygenerować teksty marketingowe czy szkice interfejsu). Rola PM może zatem rozszerzyć się na obszary dotąd oddzielone (research, marketing), a z drugiej strony rola projektanta UX może przejąć więcej aspektów strategii produktu. McKinsey przewiduje, że granica między produkt a marketing się rozmyje – stanowiska Product Managera i Product Marketing Managera prawdopodobnie się połączą dzięki AI, która ułatwi wykonywanie obowiązków PMM przez PM-a42. Możliwy jest też model, gdzie “designer” stanie się bardziej “projektantem usług/strategiem” i w praktyce będzie pełnić część roli PM (skupiając się na definiowaniu doświadczenia end-to-end), podczas gdy inżynierowie z AI przejmą znaczną część implementacji. Taki scenariusz to ewolucja modelu trio – być może nie trzy wyraźne role, a raczej zespół ekspertów o zazębiających się kompetencjach, wspólnie odpowiedzialnych za cały proces od konceptu po wdrożenie. W skrajnym przypadku można wyobrazić sobie duety zamiast trio – np. jedna osoba łącząca kompetencje biznes+UX i druga łącząca kompetencje tech+data, współpracujące ze sobą i z AI. Oczywiście wymagałoby to wszechstronnie utalentowanych ludzi, ale AI może pomóc wypełnić luki kompetencyjne.
  • Scenariusz 3: AI jako pełnoprawny członek zespołu (Team + AI). W tym ujęciu nie tyle ludzie się zmieniają, co do zespołu dołącza “sztuczny kolega”. Mógłby to być np. zaawansowany agent AI, który uczestniczy w codziennych stand-upach, monitoruje backlog, sam tworzy propozycje user story na podstawie analizy zachowań użytkowników i nawet przydziela je sobie do realizacji (pisząc kod/testy). Brzmi futurystycznie, ale już dziś podstawy takiego podejścia istnieją – boty DevOps w repozytoriach samoczynnie tworzą pull requesty z aktualizacjami zależności, chat-boty obsługują część zgłoszeń od użytkowników, a algorytmy monitorują metryki produktu alarmując zespół gdy dzieje się coś nietypowego. Accenture w swojej wizji 2025 mówi o “agentic systems” – samodzielnych agentach AI, które będą w stanie zarządzać całymi procesami lub funkcjami w firmie43. Już nie tylko pojedyncze zadania, ale np. cały proces obsługi jakiegoś obszaru (logistyka, wsparcie klienta, optymalizacja zasobów) może zostać przekazany grupie współpracujących agentów AI. W kontekście produktu programistycznego można wyobrazić sobie agenta, który pełni rolę testera – ciągle klika po aplikacji, szuka błędów, zgłasza je i może od razu proponuje poprawki. Inny agent mógłby pełnić rolę analityka – na bieżąco sprawdzać, które funkcje są rzadko używane i sugerować PM-owi decyzje o ich ulepszeniu lub wycofaniu. W scenariuszu Team+AI ludzcy członkowie zespołu muszą nauczyć się współpracować z AI niemal jak z innym pracownikiem – zadawać mu zadania, odbierać raporty, uwzględniać go w komunikacji. Być może doczekamy się kiedyś scruma, gdzie Definition of Done zakłada, że user story jest ukończone dopiero gdy AI QA Bot zatwierdzi brak błędów, a AI Analytics Bot potwierdzi, że zmiana nie pogorszyła kluczowych metryk. Taki model mógłby znacznie zwiększyć skalowalność zespołów – jedna osoba może “delegować” wiele równoległych zadań różnym agentom AI, utrzymując nad nimi nadzór.
  • Scenariusz 4: Ewolucja modelu Product Trio – trio 2.0. W tym wariancie podstawowa struktura cross-funkcjonalnego przywództwa produktu pozostaje, ale role wewnątrz trio ulegają zmianie pod wpływem AI. Na przykład “Tech Lead” jutra może stać się bardziej “AI Lead” – zamiast ręcznie zarządzać kodowaniem przez programistów, będzie przede wszystkim wybierał i trenował modele AI do generowania kodu oraz architektury. “UX Lead” może przekształcić się w “Experience Lead”, skupiającego się na całościowym doświadczeniu użytkownika łączącym produkt, wsparcie, community – bo interfejsy częściowo wygeneruje AI na podstawie wytycznych. “Product Manager” z kolei może ewoluować w kierunku “Strategic Value Manager” – osoby koncentrującej się na definiowaniu wizji, priorytetów i ocenie wartości dostarczanej przez różnorakie (także autonomiczne) inicjatywy produktowe. Trio 2.0 mogłoby także poszerzyć się o czwarte krzesło – np. “Data Science/AI Lead” – czyli specjalistę od danych, który we współpracy z PM, UX i Tech kieruje wykorzystaniem AI w produkcie. W niektórych firmach już dziś mówi się o “Analytics Translator” – kimś, kto tłumaczy możliwości AI na język biznesu i odwrotnie. Taka osoba mogłaby dołączyć do trio, jeśli produkt silnie opiera się na ML.

Oczywiście w różnych branżach i organizacjach poszczególne scenariusze mogą się mieszać. W korporacjach finansowych prawdopodobnie nadal będą większe zespoły z wyraźnym podziałem ról, ale mocno wspierane narzędziami AI (elementy scenariusza 3 i 4). W małych software house’ach być może będzie dominował model “superteam” (scenariusz 1) – kilku full-stack developerów z Copilotem zamiast kilkunastu wąskich specjalistów. Natomiast niezależnie od kształtu, pewne umiejętności staną się kluczowe we wszystkich wariantach przyszłości.

Podsumowanie i rekomendacje

Podsumowanie głównych wniosków: Zespoły deweloperskie przeszły od modelu kaskadowego, poprzez rewolucję Agile, aż do obecnej transformacji ku modelom product-centric. Dane branżowe jednoznacznie pokazują przewagę podejścia zwinnego nad tradycyjnym – wyższe wskaźniki sukcesu projektów i lepsze dopasowanie do potrzeb klienta. Jednak Agile to nie tylko zmiana procesu, ale też przebudowa kultury i struktury zespołów – odejście od silosów na rzecz cross-funkcjonalności i większej autonomii. Model Product Trio stanowi naturalne rozwinięcie tych założeń: integruje perspektywy produktu, designu i technologii w ramach jednego, zgranego leadershipu zespołu. Przykłady czołowych firm technologicznych (Google, Spotify, Atlassian) dowodzą, że trio/triada potrafi znacząco usprawnić podejmowanie decyzji produktowych i poprawić współpracę między rolami. Co więcej, pierwsze badania (m.in. Torres 2024) sugerują, że zespoły pracujące w tym modelu są bardziej zadowolone i efektywne.

Jednocześnie obserwujemy „powrót do generalistów” w zespołach – pełna specjalizacja ustępuje miejsca modelowi full-stack, w którym niewielkie zespoły są w stanie samodzielnie dostarczać funkcjonalności end-to-end. Wymaga to inwestowania w rozwój szerokich umiejętności członków zespołu i budowania kultury dzielenia się wiedzą (np. developer uczy się od projektanta podstaw UX i odwrotnie). Taka wszechstronność jest ważna już dziś, a w erze AI będzie kluczowa – bo łatwiej zautomatyzować wąski, powtarzalny wycinek pracy niż złożone, przekrojowe zadanie.

Sztuczna inteligencja już teraz zmienia sposób pracy zespołów produktowych. AI pełni rolę wirtualnego asystenta, przyspieszając kodowanie, testowanie, analizy i wiele innych czynności. Firmy, które umieją wykorzystać te narzędzia, odnotowują wzrost produktywności (np. +30–50% szybkości developmentu dzięki asystentom kodu) i poprawę jakości produktów. AI tworzy też nowe możliwości – pozwala budować funkcje oparte o uczenie maszynowe, personalizację, predykcję, co jeszcze parę lat temu wymagało zespołów badawczych. Z drugiej strony, AI stawia wyzwania – jak przekwalifikować kadrę, jak przeorganizować role, by w pełni skorzystać z potencjału? Organizacje muszą przeprojektować swoje procesy i struktury, by wygenerować wartość z AI. Bez tego można utknąć z pozornie świetną technologią, która nie przekłada się na wyniki biznesowe.

Jak się przygotować do zmian?

  1. Zerwanie z silosami – postawienie na trójki produktowe i zespoły multidyscyplinarne. Niezależnie od tego, czy formalnie nazwiesz to Product Trio, czy inaczej – upewnij się, że w Twoim zespole produktowym są obecne trzy kluczowe kompetencje: biznes/produkt, design, technologia i że osoby te ściśle ze sobą współpracują na każdym etapie. Zredukuj pośredników między pomysłodawcami a wykonawcami – zamiast tego posadź wszystkich przy jednym stole (choćby wirtualnym). Dojrzałe organizacje potrafią uzupełnić to podejście o kompetencje data/AI jako czwarty element, jeśli wymaga tego produkt. Pamiętaj: innowacja rodzi się na styku różnych perspektyw, a nie w jednolitych zespołach funkcjonalnych.
  2. Budowa kulturę “product-first” i odpowiedzialności end-to-end. Daj zespołom produktowym autonomię w decydowaniu co i jak budować, określając jasno mierniki sukcesu (OKRy, KPI produktowe). Zachęcaj członków trio (i całego zespołu) do współodpowiedzialności za cele biznesowe produktu – to zwiększa ich zaangażowanie i orientację na dostarczanie wartości, a nie tylko „wykonywanie zadań”. W praktyce może to oznaczać zmianę sposobu oceny pracy – mniej punktów funkcji “dostarczonych”, więcej mierzenia wyników (np. wzrostu aktywności użytkowników). Wspieraj ludzi w podejmowaniu decyzji blisko informacji – menedżer wyższego szczebla nie zawsze ma pełny kontekst, zaufaj więc zespołowi, że wie co robić, jednocześnie oczekując od niego mierzenia efektów i szybkiego korygowania kursu, jeśli wyniki są poniżej oczekiwań.
  3. Inwestycje w rozwój szerokich kompetencji (T-shaped skills). Zapewnij szkolenia i praktyki wewnętrzne, dzięki którym specjaliści poszerzą horyzonty – np. szkol programistów z podstaw UX (empatii użytkownika, dostępności), szkol UX-owców z analizy danych i podstaw SQL, menedżerów produktu – z czytania kodu czy przynajmniej z rozumienia cyklu wytwarzania. Rotacja zadań w zespole, pair programming z wymiennością ról, hackathony gdzie każdy próbuje czegoś spoza swojej specjalizacji – to wszystko pomoże zbudować prawdziwie cross-funkcjonalny team. W efekcie zespół będzie bardziej elastyczny, a komunikacja znacznie się poprawi (bo wszyscy “mówią trochę w języku” kolegów). W dobie AI, im więcej ludzie rozumieją z pracy innych, tym lepiej będą potrafili wykorzystać narzędzia automatyzujące różne obszary i integrować wyniki pracy AI w spójną całość.
  4. Wprowadzenie AI do zespołu mądrze i strategicznie. Nie czekaj, aż zostaniesz w tyle – już teraz eksperymentuj z dostępnymi narzędziami AI w swoim procesie developmentu. Zacznij od drobnych usprawnień: może asystent do generowania kodu testowego? Może użycie AI do wygenerowania 10 wariantów tekstu marketingowego i wybrania najlepszego? Sprawdź, gdzie Twój zespół traci najwięcej czasu na powtarzalne czynności lub analizę dużej ilości danych – tam prawdopodobnie AI może pomóc. Pamiętaj jednak o kwestii odpowiedzialności i jakości – ustanów procedury weryfikacji wyników AI (code review nadal konieczne, testy przechodzi każdy kod – czy napisany przez człowieka czy AI). Upewnij się, że dane, którymi karmisz AI, są bezpieczne i zgodne z regulacjami (szczególnie w branżach wrażliwych). Z drugiej strony, zachęcaj zespół do odkrywania AI i dzielenia się wiedzą – zrób wewnętrzne demo, jak ktoś wykorzystał ChatGPT do przygotowania draftu specyfikacji, albo jak designer użył generatywnego AI do moodboardu. Odczaruj AI jako czarną skrzynkę – traktujcie ją jak nowe narzędzie, które trzeba opanować.
  5. Przygotowanie organizacji na zmiany ról i potencjalne przesunięcia kadrowe. Bądź szczery z zespołem, że AI zmieni sposób ich pracy – niekoniecznie odbierze pracę, ale z pewnością zmieni zakres zadań. Zaplanuj ścieżki rozwoju dla osób, których dotychczasowa specjalizacja może być częściowo zautomatyzowana. Na przykład tester manualny może przekwalifikować się na inżyniera automatyzacji testów lub analityka jakości danych do trenowania modeli. Osoby mniej techniczne warto włączyć w proces trenowania AI (bo modele potrzebują wiedzy dziedzinowej). Kluczowe jest podejście: “AI nie ma zastąpić ludzi, tylko wydobyć z nich to, co najlepsze”. Jeśli pojawi się konieczność redukcji etatów w jednej funkcji, postaraj się wykorzystać te talenty gdzie indziej – np. świetny dokumentalista/analityk wymagań może zostać trenerem bota konwersacyjnego (wykorzysta swą skrupulatność i umiejętność komunikacji do ulepszania odpowiedzi AI).
  6. Eksperymenty z nowymi strukturami zespołów i dziel się wiedzą. Świat dopiero uczy się, jak najlepiej integrować AI i model trio w organizacjach. Nie bój się pilotażowo wprowadzać nowych sposobów pracy: może utworzycie “mini startup” wewnątrz firmy działający całkowicie jako cross-funkcjonalny zespół produktowy nad jakimś pomysłem – z pełnym mandatem decyzyjnym? Albo spróbujcie w jednym projekcie modelu duetu zamiast trio (jeśli np. AI przejęła sporo zadań design, może PM+Tech Lead wystarczą?). Ważne, by mierzyć efekty tych eksperymentów i uczyć się z nich. Ustanów kanały dzielenia się wiedzą – np. wewnętrzne blogi, brownbagi, gdzie zespoły opowiedzą o swoich doświadczeniach z nową organizacją czy narzędziem. Cała branża się tego uczy, więc bądź otwarty również na wiedzę z zewnątrz – uczestnicz w konferencjach, czytaj raporty (Accenture, McKinsey, itp. często publikują case studies), angażuj się w społeczności (np. ProductTank, Agile meetup), by wymieniać się lekcjami z innymi.

Na zakończenie, warto podkreślić optymistyczny punkt widzenia: przyszłość zespołów deweloperskich rysuje się ekscytująco. Dzięki modelowi Product Trio mamy szansę tworzyć produkty lepiej dopasowane do potrzeb i robić to w atmosferze prawdziwej współpracy, gdzie każdy członek zespołu czuje się właścicielem sukcesu. Natomiast dzięki AI możemy uwolnić się od wielu nużących zadań i skupić na kreowaniu innowacji. Firmy, które umiejętnie połączą te dwa elementy – silne, zwinne zespoły produktowe oraz inteligentne narzędzia – zyskają przewagę konkurencyjną. Jak zauważa Accenture, AI staje się naszym technologicznym partnerem, dając organizacjom szansę na przeprojektowanie sposobu pracy i tworzenia wartości. To “nowa epoka autonomii”, w której ludzie i sztuczna inteligencja wspólnie osiągają rzeczy wcześniej nieosiągalne. Warunkiem sukcesu jest zaufanie, edukacja i otwartość na zmiany – zarówno technologiczne, jak i kulturowe. Przyszłość z pewnością przyniesie wyzwania (choćby konieczność ciągłego doskonalenia się, czy dbania o odpowiedzialne użycie AI), ale stawiając człowieka i dobre praktyki produktowe w centrum, mamy szansę tę przyszłość oswoić i wykorzystać dla dobra zarówno biznesu, jak i klientów oraz samych zespołów.

Na koniec warto zaznaczyć, że choć przyszłość niesie pewną nieprzewidywalność, jedno pozostaje pewne: zwinność i zdolność adaptacji – zarówno procesów, struktur, jak i samych ludzi – będzie najważniejszym atutem zespołów deweloperskich. Ci, którzy potrafią łączyć umiejętności ludzi z możliwościami AI w dobrze skoordynowanym, trójkowo-fullstackowym zespole, prawdopodobnie wyznaczą kierunek rozwoju branży w nadchodzących latach. Przyszłość należy do odważnych, współpracujących i uczących się organizacji. Jeśli Twoja firma do nich należy – masz powody do optymizmu. Jeśli nie – najwyższy czas podjąć transformację, bo świat technologii nie czeka na spóźnialskich.

  1. https://medium.com/leadership-and-agility/agile-project-success-rates-are-2x-higher-than-traditional-projects-376a05e590d4#:~:text=Share ↩︎
  2. https://www.flowlu.com/blog/project-management/project-management-statistics/#:~:text=26.%20Only%2014,while%20for%20agile%2C%20it%E2%80%99s%2042 ↩︎
  3. https://www.flowlu.com/blog/project-management/project-management-statistics/#:~:text=Despite%20the%20fact%20that%20the,while%20for%20waterfall%2C%20it%E2%80%99s%2029 ↩︎
  4. https://www.atlassian.com/agile/scrum#:~:text=A%20scrum%20team%20needs%20three,engineers%20in%20addition%20to%20developers ↩︎
  5. https://www.flowlu.com/blog/project-management/project-management-statistics/#:~:text=increase%20visibility ↩︎
  6. https://www.flowlu.com/blog/project-management/project-management-statistics/#:~:text=28,among%20all%20the%20Agile%20frameworks ↩︎
  7. https://www.atlassian.com/agile/scrum#:~:text=A%20scrum%20team%20needs%20three,engineers%20in%20addition%20to%20developers ↩︎
  8. https://www.flowlu.com/blog/project-management/project-management-statistics/#:~:text=26.%20Only%2014,while%20for%20agile%2C%20it%E2%80%99s%2042 ↩︎
  9. https://www.flowlu.com/blog/project-management/project-management-statistics/#:~:text=Despite%20the%20fact%20that%20the,while%20for%20waterfall%2C%20it%E2%80%99s%2029 ↩︎
  10. https://www.flowlu.com/blog/project-management/project-management-statistics/#:~:text=26.%20Only%2014,while%20for%20agile%2C%20it%E2%80%99s%2042 ↩︎
  11. https://www.flowlu.com/blog/project-management/project-management-statistics/#:~:text=Despite%20the%20fact%20that%20the,while%20for%20waterfall%2C%20it%E2%80%99s%2029 ↩︎
  12. https://itamargilad.com/trios/#:~:text=The%20Trio%20model ↩︎
  13. https://dworkz.com/article/7-main-elements-of-spotifys-tribe-engineering-model-in-2025/#:~:text=A%20trio%20is%20a%20leadership,technical%2C%20process%2C%20and%20business%20priorities ↩︎
  14. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=But%20I%20would%20argue%20everyone,might%20contribute%20more%20to%20viability ↩︎
  15. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=Every%20member%20of%20the%20product,for%20all%20of%20the%20risks ↩︎
  16. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=more%20to%20viability ↩︎
  17. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=an%20engineer%20is%20responsible%20for,a%20usable%20and%20feasible%20solution ↩︎
  18. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=The%20trio%20is%20jointly%20responsible,viable%2C%20feasible%2C%20usable%2C%20ethical%20product ↩︎
  19. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=Product%20trios%20are%20cross,making ↩︎
  20. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=A%20product%20trio%20is%20a,team%20is%20responsible%20for%20building ↩︎
  21. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=Product%20trios%20are%20cross,making ↩︎
  22. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=Product%20trios%20are%20cross,making ↩︎
  23. https://itamargilad.com/trios/#:~:text=The%20trio%20leadership%20model%20helps,managers%20and%20input%20from%20stakeholders ↩︎
  24. https://www.producttalk.org/2024/06/product-trios/?srsltid=AfmBOoo1JhV356fpi96t0vlMrRCmIdKfIll9tSORs_A5XD8zVTQiq3MB#:~:text=Do%20people%20like%20working%20in,a%20product%20trios ↩︎
  25. https://itamargilad.com/trios/#:~:text=The%20Trio%20model ↩︎
  26. https://itamargilad.com/trios/#:~:text=The%20Trio%20model ↩︎
  27. https://itamargilad.com/trios/#:~:text=While%20each%20team%20member%20has,that%20runs%20the%20product%20org ↩︎
  28. https://itamargilad.com/trios/#:~:text=The%20trio%20leadership%20model%20helps,managers%20and%20input%20from%20stakeholders ↩︎
  29. https://dworkz.com/article/7-main-elements-of-spotifys-tribe-engineering-model-in-2025/#:~:text=5 ↩︎
  30. https://dworkz.com/article/7-main-elements-of-spotifys-tribe-engineering-model-in-2025/#:~:text=A%20trio%20is%20a%20leadership,technical%2C%20process%2C%20and%20business%20priorities ↩︎
  31. https://www.atlassian.com/agile/product-management#:~:text=Since%20it%E2%80%99s%20really%20hard%20to,of%20the%20other%20roles%20below ↩︎
  32. https://www.reddit.com/r/webdev/comments/zng60p/why_did_people_stope_using_the_word_webmaster_and/#:~:text=,has%20other%20responsibilities%20as%20well ↩︎
  33. https://www.atlassian.com/agile/scrum#:~:text=A%20scrum%20team%20needs%20three,engineers%20in%20addition%20to%20developers ↩︎
  34. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/how-an-ai-enabled-software-product-development-life-cycle-will-fuel-innovation#:~:text=By%20integrating%20all%20forms%20of,Industry%20leaders%20share%20this%20perspective ↩︎
  35. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/how-an-ai-enabled-software-product-development-life-cycle-will-fuel-innovation#:~:text=and%20feedback%20in%20a%20new,%E2%80%9D ↩︎
  36. https://www.xcubelabs.com/blog/generative-ai-for-code-generation-and-software-engineering/#:~:text=One%20of%20the%20primary%20impacts,solving ↩︎
  37. https://octet.design/journal/ai-ux-design-tools/ ↩︎
  38. https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/the%20state%20of%20ai/2025/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value_final.pdf#:~:text=that%20organizations%20are%20beginning%20to,500%20million%20in%20annual%20revenue ↩︎
  39. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/how-an-ai-enabled-software-product-development-life-cycle-will-fuel-innovation ↩︎
  40. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/how-an-ai-enabled-software-product-development-life-cycle-will-fuel-innovation ↩︎
  41. https://gaper.io/software-engineering-teams-efficiency-ai-and-copilots/#:~:text=,analysis%2C%20bug%20detection%2C%20performance%20optimization ↩︎
  42. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/how-an-ai-enabled-software-product-development-life-cycle-will-fuel-innovation ↩︎
  43. https://newsroom.accenture.com/news/2025/accenture-technology-vision-2025-new-age-of-ai-to-bring-unprecedented-autonomy-to-business#:~:text=agentic%20systems.%20As%20multi,enabling%20this%20future%20with%20its ↩︎

Jak oceniasz ten artykuł?

Średnia ocena 0 / 5. Oceniło: 0

No votes so far! Be the first to rate this post.