Jak Intercom zerwał z tradycyjnym podejściem do produktu w dobie AI #EN283

Najważniejsze wnioski

• Intercom zerwał z roadmapą w ciągu tygodnia od premiery ChatGPT, całkowicie zmieniając strategię
• Firma przeszła z seat-based pricing na value-based – opłaty pobierane są wyłącznie za rozwiązane problemy klientów
• Tradycyjne zespoły produktowe zostały zastąpione elastycznymi work streams z pojedynczymi osobami odpowiedzialnymi
• Horyzonty planowania skrócono z 6 lat do zaledwie 2-3 miesięcy
• Kluczem okazała się szczera komunikacja z zespołem o zmieniających się rolach zawodowych
• Redefinicja idealnego profilu klienta uwzględniła volume zapytań oraz specyfikę poszczególnych branż
• Fin, agent AI firmy, stał się najszybciej rozwijającym się produktem w historii Intercom

Customer service należy do pierwszych branż zagrożonych masową transformacją przez sztuczną inteligencję. Paul Adams, który od 11 lat kieruje zespołem produktowym w Intercom, szczerze opowiada o tym, jak jego firma radykalnie zmieniała podejście w odpowiedzi na rewolucję AI. Co ciekawe, sam Adams przeszedł ewolucję mentalną – z podejścia „silnych opinii, mocno bronionych” do „silnych opinii, słabo bronionych”. Ta zmiana doskonale odzwierciedla potrzebę elastyczności w dzisiejszym świecie technologii.

Tydzień, który zmienił wszystko

Premiera ChatGPT stała się tym, co Adams nazywa „one way door moment” – punktem, po którym nie ma powrotu do poprzedniego stanu rzeczy. W ciągu zaledwie siedmiu dni od pojawienia się narzędzia OpenAI, zespół Intercom podjął decyzję, która w większości firm wymagałaby miesięcy deliberacji.

Jak wspomina Adams: „Zerwaliśmy z naszym roadmapem, zmieniliśmy strategię i zaczęliśmy przemyśliwać wszystko, co wcześniej uważaliśmy za best practice czy standard branżowy.” Powód był prosty – modele językowe od razu okazały się bardzo skuteczne w zadaniach, które dotychczas wykonywali ludzie w customer service.

Decyzja o tak szybkiej zmianie wynikała z przekonania, że firma znajduje się na początku nowej fali technologicznej. Adams porównuje obecny moment do wprowadzenia iPhone’a, które zapoczątkowało erę mobile. W rezultacie wszystko zostało poddane weryfikacji – od procesów przez strategię po fundamentalne założenia biznesowe.

Całkowita zmiana modelu biznesowego

Jedną z najbardziej radykalnych decyzji było porzucenie seat-based pricing – modelu dominującego w SaaS od dekady. Adams porównuje tę zmianę do rewolucji w przemyśle muzycznym, który ewoluował od singli, przez albumy, po iTunes, aż do streamingu. Podobnie jak tam, model biznesowy nie jest dany raz na zawsze.

Adams tłumaczy logikę tej zmiany: jeśli celem jest zachęcenie maksymalnej liczby osób do wypróbowania produktu, którego nie rozumieją i nie potrafią ocenić, wycena nie może być zoptymalizowana pod wzrost biznesowy firmy.

Zamiast tego Intercom wprowadził value-based pricing dla swojego AI agenta Fin. Klienci płacą wyłącznie za rozwiązane problemy – jeśli zapytanie zostanie rozwiązane, naliczana jest opłata. W przeciwnym razie firma nic nie pobiera.

Praktyczne wyzwania nowego modelu

Zmiana okazała się trudna dla całej organizacji, stając przed zespołem sprzedaży przed podwójnym wyzwaniem. Pracownicy, którzy przez lata sprzedawali licencje, nagle musieli opanować całkowicie nowy model wartości oraz nadążyć za szybko ewoluującą technologią AI. Adams szczerze przyznaje, że było to bardzo wymagające dla zespołu.

Firma podjęła konkretne działania wspierające:

• Intensyfikację programów sales enablement
• Budowę kalkulatorów ROI dla potencjalnych klientów
• Opracowanie nowych materiałów marketingowych
• Przeprowadzenie szkoleń z zakresu sprzedaży wartości zamiast funkcjonalności

Koniec tradycyjnych struktur zespołowych

Intercom zlikwidował również sprawdzoną strukturę zespołów produktowych. Dotychczas firma działała według wzorca popularnego w branży technologicznej: trójki składające się z product managera, designera oraz engineering managera, wspierane przez 5-8 inżynierów. Teams były organizowane w grupy, łącznie około 20 zespołów produktowych.

Adams stwierdza wprost: „Żadne z tych rzeczy już nie istnieją.” Firma przeszła na bardziej płynny i elastyczny model pracy oparty na work streams – strumieniach pracy kierowanych przez pojedyncze osoby odpowiedzialne (DRI – directly responsible individual).

Elastyczność jako przewaga konkurencyjna

Nowa struktura pozwala na dynamiczne przydzielanie zasobów według aktualnych potrzeb. Ludzie przemieszczają się między projektami w zależności od wymagań danego etapu. Czasami work stream wymaga więcej designerów na etapie wczesnej eksploracji, czasami większego wsparcia inżynierskiego.

Ta elastyczność stała się kluczowa w kontekście produktów AI, które wymagają znacznie więcej eksperymentowania niż tradycyjne rozwiązania SaaS. Adams podkreśla, że produkty AI znajdują się w fazie niemowlęcej, co oznacza konieczność ciągłego testowania i weryfikacji założeń.

Planowanie w erze nieprzewidywalności

Horyzonty planowania uległy dramatycznemu skróceniu. Podczas gdy wcześniej firma operowała w kategoriach 6 tygodni, 6 miesięcy i 6 lat, obecnie perspektywa długoterminowa została całkowicie porzucona.

Adams wyjaśnia: „Obecnie myślimy 2-3 miesiące do przodu.” Firma planuje konkretne wydarzenia produktowe na maj i lipiec, jednak na październik nie ma jeszcze określonych planów ogłoszeń.

Tempo zmian w sztucznej inteligencji okazuje się nieprzewidywalne. Adams przywołuje przykłady z ostatnich tygodni – OpenAI nieoczekiwanie wprowadził funkcję tworzenia obrazów w ChatGPT, a Anthropic uruchomił Claude Code. Te zmiany następują tak szybko, że długoterminowe planowanie traci sens.

Jego wniosek brzmi: „Tylko najbardziej adaptacyjne gatunki firm przetrwają. Jeśli tkwisz w swoich nawykach i podążasz za formułą, nie dasz rady.”

Transparentność w komunikacji z zespołem

Adams podkreśla znaczenie szczerości w rozmowach z pracownikami na temat nadchodzących zmian. Zamiast uspokajania, że praca nie ulegnie transformacji, wybiera bezpośredniość. Jego zdaniem mówienie zespołowi „nie martw się, będzie dobrze” nie pomaga nikomu w przygotowaniu się na rzeczywistość.

Adams dzieli się również konkretnymi narzędziami, których sam używa do nauki. Aktywnie testuje Replit i Lovable – platformy do tworzenia aplikacji wspomagane przez AI. Co szczególnie go zainteresowało w Replit, to całkowicie nowe wzorce projektowania interakcji, których wcześniej nie widział. Jego cel jest jasny: produkty Intercomu mają przypominać aplikacje przyszłości, nie przeszłości.

Wpływ na różne stanowiska

Adams szczerze analizuje, jak AI wpłynie na poszczególne role:

• Inżynierowie oprogramowania: Wkrótce przestaną pisać kod jako główną część swojej pracy
• Customer service: AI agent Fin obsługuje zapytania pierwszego poziomu, podczas gdy pracownicy przechodzą do projektowania doświadczeń z AI, aktualizacji baz wiedzy oraz obsługi złożonych przypadków
• Liderzy produktu: Sam Adams przyznaje: „Martwię się, że zostanę w tyle. Jestem jedną z osób, które najprawdopodobniej zostaną w tyle”, podkreślając że wiek i doświadczenie mogą stanowić barierę w adaptacji

Redefinicja idealnego profilu klienta

Transformacja AI wymagała również przemyślenia idealnego profilu klienta (ICP). Firma dodała kryterium volume’u zapytań, które różni się dramatycznie między branżami.

E-commerce charakteryzuje się ogromnym volume’em przeważnie identycznych pytań („Czy wysyłacie do Irlandii?”). Wysoki potencjał automatyzacji idzie w parze z problemem rotacji pracowników obsługi. Jak obrazowo opisuje Adams: „Biedny człowiek na froncie próbuje odpowiadać na to pytanie w kółko przez cały dzień – ludzie rezygnują z pracy.”

B2B SaaS generuje niższy volume zapytań, jednak bardziej złożonych, związanych z unikalnymi konfiguracjami każdego klienta.

Mimo zmian, Intercom nadal koncentruje się na segmencie mid-market. Firma unika zarówno dużych przedsiębiorstw wymagających skomplikowanej konfiguracji, jak i najmniejszych firm, preferując klientów ceniących user experience.

Konkretne rezultaty transformacji

Adams dzieli się wymieralnymi efektami radykalnych zmian:

Sukces produktu Fin: Agent AI stał się najszybciej rozwijającym się produktem w historii firmy. Traktowany jako samodzielny biznes, osiąga ogromny sukces.

Model równoległego rozwoju: Firma prowadzi obecnie dwa biznesy – tradycyjny oparty na licencjach (wolniej rosnący) oraz AI z produktem Fin (wzrost eksplozywny). Adams podsumowuje: „Świat nie wybuchnie nagle większą liczbą przedstawicieli customer service, ale wybuchnie większą liczbą AI agentów.”

Potencjalne ryzyko: Adams przyznaje, że w przyszłości może dojść do kannibalizacji między modelami, jednak obecnie firma tego nie obserwuje.

Kluczowe obszary dla innych firm

Na podstawie doświadczeń Intercom wyłaniają się praktyczne obszary do przemyślenia:

Strategia i model biznesowy

• [ ] Oceń czy Twoja branża należy do zagrożonych szybką transformacją przez AI
• [ ] Rozważ przejście z modelu licencyjnego na oparty na wartości dla produktów AI
• [ ] Przygotuj się na równoległe prowadzenie tradycyjnych i nowych modeli biznesowych

Organizacja i procesy

• [ ] Zastanów się nad zastąpieniem sztywnych zespołów elastycznymi work streams
• [ ] Skróć horyzonty planowania do 2-3 miesięcy
• [ ] Zwiększ częstotliwość eksperymentowania i testowania

Komunikacja z zespołem

• [ ] Przeprowadź szczere rozmowy o zmieniających się rolach zawodowych
• [ ] Unikaj fałszywych zapewnień typu „nic się nie zmieni”
• [ ] Zaplanuj program przekwalifikowania dla zagrożonych stanowisk

Zespół sprzedaży i segmentacja

• [ ] Wzmocnij programy sales enablement dla nowych modeli cenowych
• [ ] Opracuj kalkulatory ROI pomagające klientom zrozumieć wartość AI
• [ ] Przeanalizuj profil idealnego klienta pod kątem potencjału automatyzacji

Lekcje z transformacji

Doświadczenie Intercom pokazuje, że przetrwanie w erze AI wymaga fundamentalnej adaptacji. Firmy trzymające się sprawdzonych formuł mogą nie poradzić sobie z nadchodzącą transformacją.

Kluczowe wnioski według Adams:

• Odwaga zerwania z przeszłością: Czasami trzeba wyrzucić lata pracy nad procesami i zacząć od nowa
• Szczerość w komunikacji: Pracownicy potrzebują prawdy o zmieniających się rolach, nie uspokajających kłamstw
• Elastyczność struktury: Sztywne zespoły i długoterminowe plany mogą stanowić barierę w szybko zmieniającym się świecie
• Kultura eksperymentowania: Produkty AI wymagają więcej testowania niż tradycyjne SaaS

Adams kończy rozmowę optymistyczną refleksją: „Jesteśmy w intensywnym okresie w technologii. Czy ci się to podoba czy nie, na lepsze czy na gorsze – jesteśmy w intensywnym okresie. Więc musisz to zaakceptować, nauczyć się jak to wykorzystać, albo zostaniesz w tyle.”

Kluczowy insight

Długi plan zabija wizję

Standardowe myślenie: Realizacja długoterminowej wizji wymaga szczegółowego, wieloletniego planu działań (roadmapy), który precyzyjnie określa kolejne kroki i kamienie milowe.

Rzeczywistość: W erze gwałtownych zmian technologicznych sztywny, wieloletni plan staje się przeszkodą. Utrzymanie wizji wymaga porzucenia długoterminowego planu na rzecz ekstremalnie krótkich (2-3 miesięcznych) cykli planowania i maksymalnej zdolności adaptacji.

Znaczenie: Trzymanie się planu w świecie, który już nie istnieje, prowadzi do tworzenia nieistotnych produktów. Elastyczność pozwala wykorzystać przełomy technologiczne, zamiast stać się ich ofiarą.

Praktyczny test: Następnym razem planując kwartał lub rok dla swojego produktu, zamiast tworzyć szczegółową listę funkcji na 6-12 miesięcy, spróbuj zdefiniować tylko jeden kluczowy cel na najbliższe 8 tygodni, który przybliża do wielkiej wizji. Następnie sprawdź, o ile łatwiej jest dostosować plan po tym okresie, nie czując presji obrony starych założeń.

Ten wpis stanowi część kolekcji notatek z wartościowych podcastów, webinarów oraz innych materiałów edukacyjnych. Oryginalne źródło: Mind the Product – What made Intercom throw away its product playbook – Paul Adams (CPO, Intercom, Facebook, Google)