{"id":6767,"date":"2026-11-13T01:59:09","date_gmt":"2026-11-13T01:59:09","guid":{"rendered":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/2026\/11\/13\/amplitude-uz-openai-modele-skratio-put-od-ideje-do-isporuke-proizvoda-sa-mesec-dana-na-1-2-dana\/"},"modified":"2026-11-13T01:59:09","modified_gmt":"2026-11-13T01:59:09","slug":"amplitude-uz-openai-modele-skratio-put-od-ideje-do-isporuke-proizvoda-sa-mesec-dana-na-1-2-dana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/2026\/11\/13\/amplitude-uz-openai-modele-skratio-put-od-ideje-do-isporuke-proizvoda-sa-mesec-dana-na-1-2-dana\/","title":{"rendered":"Amplitude uz OpenAI modele skratio put od ideje do isporuke proizvoda sa mesec dana na 1\u20132 dana"},"content":{"rendered":"<p>Kompanija Amplitude, poznata po alatima za produktnu analitiku, objavila je detalje o tome kako njihov proaktivni produkt agent <strong>Wave<\/strong> menja na\u010din na koji timovi donose odluke o unapre\u0111enju proizvoda. Prema studiji slu\u010daja objavljenoj na <a href=\"https:\/\/openai.com\/business\/customer-stories\/amplitude\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI sajtu<\/a>, Wave je otprilike <strong>80% izgra\u0111en na OpenAI modelima<\/strong> \u2014 uklju\u010duju\u0107i GPT\u20116.1 Sol, GPT\u20116 Luna i GPT\u2011Image\u20112.5 Flare \u2014 a rezultat je dramati\u010dno skra\u0107enje ciklusa razvoja.<\/p>\n<p><figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/11000.dev\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/amplitude-wave-seo.png\" alt=\"Amplitude uz OpenAI modele skratio put od ideje do isporuke proizvoda sa mesec dana na 1\u20132 dana\" \/><\/figure>\n<\/p>\n<p>Umesto da timovi nedeljama analiziraju podatke, pi\u0161u specifikacije i \u010dekaju na red za razvoj, Wave preuzima zna\u010dajan deo tog posla. Korisnici mu zadaju oblast proizvoda i metrike koje \u017eele da pobolj\u0161aju, a agent zatim kombinuje <strong>Amplitude podatke, snimke sesija, korisni\u010dke povratne informacije i kod<\/strong> kako bi identifikovao prilike, predlo\u017eio re\u0161enja i koordinisao implementaciju sa ljudima i coding agentima. Na kraju meri efekat i u\u010di iz rezultata za slede\u0107i ciklus.<\/p>\n<h2>Razli\u010diti modeli za razli\u010dite zadatke<\/h2>\n<p>Amplitude ne koristi jedan model za sve. <strong>GPT\u20116.1 Sol<\/strong> pokriva menad\u017eera prilika i duboke istrage koda i podataka, dok <strong>GPT\u20116 Luna<\/strong> re\u0161ava \u010deste, jeftinije zadatke poput skeniranja koda i manjih evaluacionih provera. <strong>GPT\u2011Image\u20112.5 Flare<\/strong> generi\u0161e produktne mockupe koriste\u0107i screenshotove iz snimaka sesija kao vizuelne reference. Kada je prilika spremna za razvoj, tim je mo\u017ee poslati direktno iz Wave-a u coding agente, uklju\u010duju\u0107i <strong>Codex<\/strong>, uz tehni\u010dki plan i kriterijume prihvatanja.<\/p>\n<p><figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/11000.dev\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/amplitude-wave-art-card.webp\" alt=\"Amplitude uz OpenAI modele skratio put od ideje do isporuke proizvoda sa mesec dana na 1\u20132 dana\" \/><\/figure>\n<\/p>\n<p>Ova podela rada nije samo stvar arhitekture \u2014 ona se direktno odra\u017eava na tro\u0161kove. U Amplitudeovoj evaluaciji Data Science Agent-a, prose\u010dan tro\u0161ak modela po zadatku za GPT\u20116.1 Sol bio je <strong>51% ni\u017ei<\/strong>, dok je u evaluaciji Opportunity Investigator iznosio svega <strong>1,34 dolara<\/strong>.<\/p>\n<h2>Test na sopstvenoj ko\u017ei: 160% vi\u0161e anga\u017eovanja<\/h2>\n<p>Amplitude je Wave testirao na sopstvenoj po\u010detnoj strani. Generi\u010dke \u201esuggestion cards\u201c trebalo je da pomognu korisnicima da zapo\u010dnu razgovor sa AI agentom, ali analiza 100 snimaka sesija pokazala je da ih ljudi uglavnom ignori\u0161u \u2014 <strong>80 korisnika je ukucalo sopstveno pitanje, a samo 12 je izabralo ponu\u0111eni predlog<\/strong>.<\/p>\n<p>Wave je predlo\u017eio personalizaciju kartica na osnovu nedavnih grafikona, dashboarda ili stranice sa koje je korisnik do\u0161ao. Ilustrovao je promenu i napravio tehni\u010dki plan, uklju\u010duju\u0107i o\u010duvanje slobodnog kucanja i prikaz generi\u010dkih predloga kada kontekst personalizacije nije dostupan. Nakon kratkog pregleda, tim je promenu prosledio dalje \u2014 i rezultat je bio <strong>160% ve\u0107i broj slanja pokrenutih karticama<\/strong> u odnosu na kontrolnu grupu.<\/p>\n<p><figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/11000.dev\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/image2.webp\" alt=\"Amplitude uz OpenAI modele skratio put od ideje do isporuke proizvoda sa mesec dana na 1\u20132 dana\" \/><\/figure>\n<\/p>\n<h2>\u0160ta ovo zna\u010di za produktne timove<\/h2>\n<p>Prema Amplitudeovim procenama, Wave omogu\u0107ava isporuku pobolj\u0161anja proizvoda za <strong>1\u20132 dana, umesto za oko mesec dana<\/strong>. \u201eAI sada mo\u017ee da prona\u0111e koristan posao za koji nikada nismo mislili da mu ga mo\u017eemo dodeliti. OpenAI modeli mogu da istra\u017ee problem, napi\u0161u i pokrenu kod i iskoriste rezultate da odlu\u010de \u0161ta slede\u0107e poku\u0161ati\u201c, izjavio je <strong>Spenser Skates<\/strong>, izvr\u0161ni direktor kompanije Amplitude.<\/p>\n<p>Klju\u010dna poruka iz ove studije slu\u010daja nije da AI zamenjuje timove \u2014 Wave i dalje zadr\u017eava ljude u kontroli onoga \u0161to se isporu\u010duje. Ali kada agent mo\u017ee da pretra\u017ei hiljade snimaka sesija, analitike i koda i da iz toga izvu\u010de konkretan plan, uloga produkt menad\u017eera pomera se sa prikupljanja podataka na dono\u0161enje odluka. A to je promena koja bi mogla da redefini\u0161e tempo razvoja softvera u narednim godinama.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Kompanija Amplitude, poznata po alatima za produktnu analitiku, objavila je detalje o tome kako njihov proaktivni produkt agent Wave menja na\u010din na koji timovi donose odluke o unapre\u0111enju proizvoda. Prema studiji slu\u010daja objavljenoj na OpenAI sajtu, Wave je otprilike 80% izgra\u0111en na OpenAI modelima \u2014 uklju\u010duju\u0107i GPT\u20116.1 Sol, GPT\u20116 Luna i GPT\u2011Image\u20112.5 Flare \u2014 a [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":6762,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[103,105],"tags":[],"class_list":["post-6767","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-ai","category-biznis"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6767","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6767"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6767\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6762"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6767"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6767"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/11000.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6767"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}