Управління продуктами для агентів зі штучним інтелектом — це, безперечно, найдикіша форма управління продуктами в історії. Типовий продакт-менеджмент намагається з'ясувати, як проектувати інтерфейси та програмне забезпечення для взаємодії людей з детермінованими системами. Користувач, як правило, знає весь контекст, щоб успішно виконувати свою роботу, тому, як правило, це питання розуміння базової бізнес-логіки та навколишнього UX. Але з агентами штучного інтелекту агентом є користувач, про якого ви дбаєте найбільше, і вони нічого не знають за замовчуванням. Вони з радістю побіжать в будь-якому напрямку, щоб виконати завдання, часто безуспішно. Таким чином, як PM (або інженер), ви в основному витрачаєте свій час на те, щоб спробувати реверс-інжиніринг «що потрібно людині як контекст для виконання цього завдання», а потім з'ясувати, як проектувати системи, щоб отримати агенту ці дані в правильній послідовності, з правильними інструментами та інструкціями. Деякі з цих систем абсолютно невидимі для людини, але частина ремесла полягає в тому, як кінцевий користувач буде взаємодіяти з агентом, щоб забезпечити цей контекст. Потім часто це нескінченна робота методом проб і помилок, щоб отримати додаткові бали якості на кожному етапі. Ось чому люди з глибокими знаннями в цій галузі або ті, хто може швидко їх отримати, надзвичайно добре впораються зі створенням агентів штучного інтелекту. Здатність передбачити контекст, в якому агент повинен бути успішним, є величезним визначальним фактором того, наскільки ефективним буде агент. Це частково пояснює, чому агенти кодування так добре працювали з самого початку; Тому що його розробники глибоко розуміють сферу, над автоматизацією якої вони працюють. Але очевидно, що ми швидко побачимо той самий результат у всіх сферах – юриспруденції, охороні здоров'я, фінансах тощо – у міру появи контекст-інжинірингу та нового покоління продакт-менеджерів.