MODERN PRODUCT MANAGEMENT

MODERN PRODUCT MANAGEMENT

Sprint planning rano. W południe spotkanie z marketingiem o nadchodzącym launchu. Popołudniem rozmowa o budżecie roadmapy na Q3. Gdzieś pomiędzy pięć wątków na slacku od stakeholderów, którzy “tylko chcą zrozumieć dlaczego ten ficzer przesunęliśmy”. I jeszcze 30 minut na zastanowienie się co właściwie klient z tego ma. No i oczywiście seria pytań z zespołu czy to rozwiązanie to ma być bardziej w lewo czy prawo.

W małym startupie ten dzień wygląda inaczej. Tam Product Manager eksperymentuje, prototypuje, rozmawia bezpośrednio z klientem, używa Lovable i Claude Code żeby pchać do przodu w tygodniu to co kiedyś trwało kwartał. Najlepsze narzędzia AI są ich największą dźwignią.

W średniej i dużej firmie nie. Tu Product Manager mierzy się z czymś czego żadne narzędzie nie rozwiąże: politycznymi roadmapami, stakeholderami z różnymi KPI, procesem decyzyjnym przez pięć poziomów organizacji. Dźwignią nie jest tu szybsze prototypowanie – lecz spójny system pracy, który przeżyje kontakt z organizacją.

Szkolenie Modern Product Management jest dla tego drugiego typu pracy. Trzy dni nad pełnym systemem PM – od potrzeby klienta przez OKR-y i roadmapę po negocjacje ze stakeholderami – wszystko z perspektywy tego co się dzieje w firmie powyżej kilkudziesieciu osób. Wykorzystanie AI wplecione w każdy etap jako mnożnik produktywności, nie jako temat sam w sobie.

Po szkoleniu wiesz nie tylko czym jest każde z tych narzędzi lecz także w jakiej kolejności ich używać, jak łączą się ze sobą, jak utrzymać dyscyplinę gdy w pokoju jest VP który chce ficzera “bo klient kluczowy o to prosił” i jak zwiększyć swoją produktywność korzystając z dostępnych narzędzi AI.

DLA KOGO JEST TO SZKOLENIE

• Dla osób odpowiadających za rozwój produktu w średniej lub dużej organizacji, gdzie decyzje zapadają w rozbudowanej hierarchii;
• Dla nowych Product Managerów wchodzących w rolę, którzy chcą wiedzieć od czego zacząć i mieć spójny system zamiast pojedynczych technik;
• Dla Product Managerów którzy weszli w rolę przez “przypadek” – z analityki, projektu, rozwoju, działu klienta; chcesz uporządkować podejście i dorobić warsztat, którego nie miałeś czasu zbudować w biegu;
• Dla Product Ownerów, którzy chcą przejść z roli “managera backlogu” w stronę pełnej odpowiedzialności produktowej z wpływem na decyzje strategiczne;
• Dla liderów technicznych i tech leadów, którzy chcą odpowiadać za produkt, a nie tylko jego dostarczanie – i chcą uzupełnić braki w warsztacie produktowym.

A DLA KOGO NIE JEST

• founderów i PMów z niewielkich organizacji – tam wartość jest w prototypowaniu i szybkim eksperymentowaniu, a nie w systemie który musi przeżyć politykę organizacyjną. Odezwij się to wskażemy Ci miejsca gdzie zdobędziesz tę wiedzę;
• Dla osób, które chcą się tworzyć agenty i prototypy AI – podczas szkolenia Modern Product Management traktujemy AI jako mnożnik pracy PM, a nie zautomatyzowany zespół budujący aplikację.

CO ZYSKASZ NA SZKOLENIU MODERN PRODUCT MANAGEMENT

Trzy dni warsztatowej pracy – omawiamy tematy, pokazujemy realne sytuacje z dużych organizacji, pracujemy na trudnym, praktycznym case study. 80% czasu to ćwiczenia, 20% to teoria, która łączy ćwiczenia w spójny system.

Każdą metodę omawiamy w dwóch wersjach: jak wygląda z perspektywy intencji (do jakich warunków została zaprojektowana), i jak wygląda gdy w pokoju jest VP ze swoimi KPI i twardym zdaniem o Twoim produkcie. To odróżnia nasze szkolenie Modern Product Management od większości szkoleń PM na rynku.

Po szkoleniu będziesz:

• wiedzieć jak obronić decyzję produktową przed VP który ma inny plan na Twój produkt niż Ty – bez konfliktu i bez kapitulowania;
• rozumieć kiedy sięgnąć po JTBD, OKR, impact mapę lub roadmapę outcome-based – i co robić gdy metoda nie działa tak jak w książce;
• mieć tygodniowy i miesięczny rytm pracy zsynchronizowany z rytmem zarządu, sprintami i cyklem budżetowym;
• wpleść AI w każdy etap codziennej pracy – od analizy wywiadów po symulację trudnego stakeholdera – z biblioteką promptów do zabrania ze szkolenia – jako mnożnik Ciebie a nie zamiast Ciebie.

3 DNI SZKOLENIOWE – DLACZEGO AŻ TYLE?

Większość szkoleń produktowych na rynku trwa 1 lub 2 dni. Nasze szkolenie Modern Product Management trwa 3 dni i jest ku temu kilka konkretnych powodów.

Wiele szkoleń Product Managementowych daje ci narzędzia. Wychodzisz pełen energii, wiedząc czym są OKR, impact mapa, roadmapa outcome-based. Tylko jak ich potem użyć we własnym kontekście? Dwa tygodnie później wracasz do starych nawyków – bo nikt Ci nie powiedział kiedy sięgnąć po daną metodę, co zrobić gdy jedna nie działa, jak połączyć wyniki discovery z priorytetami sprintu.

Modern Product Management jest zaprojektowane inaczej. W ciągu trzech dni przechodzimy przez łańcuch pracy PM – w tej kolejności w jakiej napotykasz go w robocie. Każde ćwiczenie buduje na poprzednim, case study wraca przez wszystkie trzy dni. Na końcu masz system, który możesz uruchomić w poniedziałek – w organizacji w której pracujesz, z stakeholderami których masz.

Wartość Modern Product Management polega na tym, że uczysz się jak te elementy łączą się w spójny system – i jak AI wpleciona w każdy z nich zmienia Twoje tempo pracy. To wymaga czasu na pełny przebieg, ćwiczenia ze świadomością gdzie jesteś w cyklu, i dyskusję co robić w sytuacjach które na warsztacie półdniowym po prostu nie zdążysz przerobić.

Uważamy, że trzy dni to minimum żebyś jako uczestnik wyszedł z poczuciem, że masz system, nie zestaw ciekawych technik.

CO BĘDZIE NA SZKOLENIU MODERN PRODUCT MANAGEMENT

Pułapka rozwiązań – dlaczego mamy dane i nie wiemy co budować. Zaczynamy od ćwiczenia które każdy zna z roboty: priorytetyzacja roadmapy, wszyscy mają swoje dane, nikt nie może się zgodzić. W dużej firmie problem rzadko leży w danych – leży w tym że każdy dział mierzy klienta swoją miarką. Pokazujemy też jak AI skraca desk research, żebyś do pierwszej rozmowy z klientem nie wchodził z białą kartką.

Product Discovery – praca której większość organizacji nie robi. Discovery to badanie potrzeb klienta zanim zaczniesz budować, ale w korporacji staje się ofiarą procesów – za długo trwa, za mało produkuje deliverable’i. Wprowadzamy continuous discovery (Teresa Torres) i pokazujemy jak wpleść je w rytm Sprintu, nie zamiast niego. Z pomocą AI cykl się skraca: model generuje pytania do wywiadów, asystuje przy rozmowach, syntezuje notatki natychmiast zamiast po tygodniu.

Jobs-to-be-Done w praktyce. Core job, job mapa, desired outcomes – trzy fundamentalne narzędzia JTBD, w książce wyglądające prosto. W dużej firmie okazuje się że “klient” nie jest jeden, jobs różnią się między segmentami, a desired outcomes muszą przejść przez zarząd – pokazujemy jak nawigować tę złożoność. Modele językowe analizują transkrypty wywiadów w minuty zamiast tygodni.

Persony JTBD-style – bez demografii. Klasyczne persony oparte na demografii rzadko pomagają w decyzjach produktowych – “37-letnia Anna z Warszawy” mówi mało o tym co warto budować. Pokazujemy persony segmentowane po jobs i desired outcomes, czyli opisujące co klient próbuje osiągnąć. W dużej organizacji takie persony często trafiają do galerii sztuki PM – pokazujemy jak utrzymać je żywe, z AI jako wsparciem przy segmentacji danych z wywiadów.

OKRy – kierunek produktu, nie KPI dla zespołu.
OKR to narzędzie ustawiania kierunku, ale w organizacjach często staje się KPI w przebraniu – “wydaliśmy 5 ficzerów” zostaje przemianowane na “wzrost engagementu o 20%” bez zmiany myślenia. Uczymy odróżniać outcome od output i pokazujemy jak rozbroić tę pułapkę gdy spotkasz ją u siebie. AI gra rolę sparring partnera: krytykuje twoje OKR-y, sprawdza czy są mierzalne i ambitne.

Impact Mapping – łączenie strategii z taktyką. Impact mapa łączy Why z What przez aktorów (Who) i zmianę ich zachowania (How). Ale jej moc leży również w zarządzaniu oczekiwaniami i zbieraniu pomysłów a także ich odrzucaniu – mapa pokazuje co NIE prowadzi do celu. W dużej firmie impact mapy często powstają w izolacji i nie używa się ich przy priorytetyzacji. Podczas szkolenia pokazujemy jak je integrować z rytmem decyzyjnym. Wykorzystujemy AI do generowania alternatywnych ścieżek na mapie i pytań “a może warto zaadresować innego aktora?”, poszerzając spektrum opcji.

Roadmapa outcome-based – dlaczego “lista ficzerów” już nie sprzedaje. Trzy typy roadmap (feature-based, outcome-based, now-next-later) i kiedy używać której. W dużej firmie roadmapa staje się kontraktem z biznesem i każda zmiana wygląda jak niedotrzymanie obietnicy, więc pokazujemy jak utrzymać elastyczność bez utraty zaufania zarządu. Z pomocą AI te same funkcjonalności opowiadasz trzem audytoriom różnymi językami: zarządowi, zespołowi, klientowi.

Backlog jako narzędzie strategii, nie listy zadań. Backlog to narzędzie zarządzania wartością i prognozowania – wprowadzamy techniki priorytetyzacji (RICE, MoSCoW, opportunity scoring) i pokazujemy kiedy która ma sens. W dużej firmie backlog często ma 500+ pozycji i staje się składowiskiem rzeczy które “kiedyś warto zrobić” – pokazujemy techniki utrzymania go w stanie używalności. Asystent AI identyfikuje duplikaty, mapuje pozycje na OKR-y i sygnalizuje brak spójności ze strategią.

Negocjacje ze stakeholderami – jak bronić decyzji bez konfliktu. Każdy stakeholder ma swój interes, swoją władzę i swój obraz tego co warto budować. Pokazujemy techniki frame’owania argumentów (outcome vs feature, język strategii vs taktyki) – w korporacji zwłaszcza krytyczne, bo jeden niezadowolony VP może zatrzymać kwartał pracy. AI gra trudnego stakeholdera przed prawdziwą rozmową: testuje Twoje argumenty zanim wejdziesz na spotkanie być albo nie być dalszych prac

Komunikacja produktowa – ten sam fakt różnymi słowami. 5-minutowy pitch dla zarządu i 30-minutowy debiut dla zespołu to ten sam fakt różnymi językami. Pokazujemy storytelling produktowy zbudowany wokół trzech pytań: dlaczego, dla kogo, jak mierzymy. AI sprawdza klarowność, sugeruje cięcia i znajduje słabe punkty argumentu zanim usłyszysz je od audytorium.

Praca z silnymi opiniami – C-level, dyrektorzy, senior engineers. Mają silne opinie o produkcie i nie zawsze logikę po swojej stronie. Pokazujemy techniki słuchania “świetnych pomysłów” które nie są, oraz kiedy ustępować i kiedy walczyć – w korporacji walka z C-level może kosztować karierę, więc liczy się obrona decyzji bez palenia mostów. AI generuje kontrargumenty do typowych obiekcji opartych na uprzedzeniu, nie na analizie.

Integracja systemu – twoje pierwsze 30 dni po warsztacie. Wszystko co poznaliśmy musi się złożyć w spójny rytm pracy, inaczej rozsypie się po dwóch tygodniach. Pokazujemy tygodniowy i miesięczny rytm Product Managera zsynchronizowany z rytmem zarządu, sprintami zespołu i cyklem budżetowym. Każdy uczestnik wychodzi z własnym planem 30 dni i z biblioteką promptów AI do codziennej pracy.