đź“Ś Problem Statement
1. Menjamurnya tools prototyping AI membuat banyak tim bingung memilih yang tepat untuk kebutuhan mereka.
2. Alur tradisional produk (problem → design → build) kini terasa lambat dan kurang relevan untuk produk generatif/AI.
3. Banyak tim produk belum mengadopsi alur prototyping yang memanfaatkan AI secara efektif—padahal ini bisa menjadi keunggulan kompetitif.
🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis
1. Rekhi & Fishman mengkaji lebih dari 14 alat prototyping AI dan mengelompokkannya ke dalam 3 kategori utama:
a. AI App Builders
b. AI Prototyping Tools
c. AI Coding Tools
2. Mereka menawarkan kerangka sederhana untuk memilih alat yang sesuai berdasarkan kebutuhan tim produk—termasuk kemampuan teknis, fokus prototipe (frontend vs full-stack), dan investasi desain yang sudah ada.
3. Hipotesis: Dengan memilih alat yang tepat dan mengadopsi alur prototyping cepat, tim produk dapat membuat solusi lebih banyak dan lebih cepat belajar dari pengguna dibandingkan hanya bergantung pada roadmap tradisional.
đź“Š Findings / Results / Impact
1. Kategori “AI App Builders” dianggap paling matang dan cocok untuk membangun aplikasi dengan cepat, tetapi kurang ter-fokus pada skenario prototyping produk spesifik.
2. Kategori “AI Prototyping Tools” paling cocok untuk tim produk karena fokus pada validasi fitur/ide—meskipun sebagian besar masih tahap awal pengembangan.
3. “AI Coding Tools” lebih teknis dan cocok untuk tim dengan kekuatan engineering besar, bukan selalu untuk prototyping produk oleh tim non-engineering.
4. Artikel menekankan bahwa prototyping AI bukan sekadar “cepat bikin mockup”—melainkan cara untuk menjelajahi banyak solusi sebelum memilih satu untuk dibangun.
âś… Key Takeaways
1. Memahami lanskap tools prototyping AI penting agar tidak salah pilih—alat yang mute untuk satu tim bisa jadi overkill atau kekurangan fitur untuk tim lain.
2. Prototyping AI mampu menggeser fokus dari “membangun fitur yang sudah diputuskan” ke “eksplorasi banyak solusi dan memilih yang paling relevan”.
3. Tim produk yang ingin unggul harus mempertimbangkan bukan hanya fitur produk, tetapi juga kecepatan belajar dari pengguna—dan prototipe AI memfasilitasi itu.
4. Alur prototyping cepat dan iteratif memungkinkan tim lebih responsif terhadap perubahan kebutuhan, terutama di era AI yang bergerak cepat.
5. Meskipun tools tersedia, keberhasilan prototyping sangat bergantung pada proses internal tim: budaya dog-fooding, kolaborasi desain-engineering, dan mindset “eksperimen segera”.
Sumber:
https://www.fishmanafnewsletter.com/p/the-complete-guide-to-ai-prototyping-tools-with-sachin-rekhi
#AIPrototyping #ProductManagement #SachinRekhi #PrototypingTools #AIProduct #PMTools #UX #ProductStrategy #RapidIteration