Raport PMFit. Metoda Goal-Question-Metrics. Adaptowalne zespoły. Jak używamy ChatGPT - badania i wnioski.

Wydanie #117

Cześć 💙

"Don't find customers for your products; find products for your customers." - Seth Godin

Zaopatrz się w notatnik 📰  i swój ulubiony trunek 🍺🍸.

Życzymy dobrej lektury,
Grzegorz i Kamil

---

W dzisiejszym wydaniu między innymi:

✅ Produktowa prasówka

✅ AI Corner

✅ Raport na temat Product Market Fit

✅ GQM czy OKR?

✅ Roblox, czyli wirtualne państwo

✅ Budowa adaptowalnych zespołów

---

1️⃣ Produktowa prasówka

Wyselekcjonowane publikacje wokół produktu z ostatniego tygodnia:

✅ Sztuka demowania produktu

✅ Dlaczego biuro nie jest idealnym miejscem do pracy 

✅ Czy produkt może być jak gra? Jakie mają elementy wspólne?

✅ Szablon i 5-etapowy proces: Personalizacja onboardingu użytkownika

✅ Jak będzie wyglądał software development w ciągu 10 lat?

PS. Super newsy? Podziel się w social media z dopiskiem #productart.

---

2️⃣ AI Corner

✅ AI zjada siebie. Badacze z kilku istotnych uniwersytetów ustalili, żetrenowanie systemów AI na danych syntetycznych, czyli wygenerowanych przez inne systemy AI, prowadzi do degradacji i zapaści modeli.

✅ Baidu Research wypuściło ERNIE 3.5. Model, który co najmniej porównywalnie radzie sobie z zadaniami jak GPT4, no i lepiej w języku chińskim.

✅ Kim jest inżynier AI?

✅ Waldo 2.0 - rozpoznaje obiekty “w locie”

Stephan Sturges buduje model AI Waldo 2.0. Narzędzie, które bardzo szybko rozpoznaje obiekty bezpośrednio z nagrań z powietrza, np. drona. 

Obiekty statyczne i ruchome - ludzi, budynki, pojazdy różnego typu, plażowiczów i ruch autostradowy. Jest dobre. Tutaj można zapisać się na betę.

✅ Jak używamy ChatGPT? Wyniki badania i wniosk

---

3️⃣ Raport na temat product market fit

Według badania przeprowadzonego przez Startup Genome na próbie 3200 firm, aż 90% startupów upada. 

Badacze wskazują na "rozwiązywanie interesujących problemów" zamiast tych "zaspokajających potrzeby rynku" jako główną przyczynę upadku start-upów.

Raport Horizon przedstawia kluczowe wnioski dotyczące obszaru Product Market Fit.

Badanie wykazało, że 29% prezesów uważa, że ich start-up powinien osiągnąć PMF w ciągu 12 miesięcy. Lenny Rachitsky twierdzi, że osiągnięcie PMF trwa średnio 18 miesięcy.

Która metryka wskazuje na osiągnięcie PMF?  Niektórzy prezesi wskazywali na takie wskaźniki, jak aktywni użytkownicy (35%) i ARR (57%). Z drugiej strony prawie połowa (43%) po prostu polegała na „przeczuciu”.