En skreddersydd GPT som kjenner virksomheten din tar unna det repetitive og gir deg som produktleder mer tid til retning, prioritering og brukere. Nøkkelen er å bygge den på dine prosesser, språk og mål, ikke på generelle prompts.

Produktlederens tidsklemme

Som produktleder bytter du kontekst hele dagen. Fra roadmap til hypoteser. Fra kundesamtaler til beslutninger. Tiden forsvinner i formater, oppfølging og koordinering. Det er sjelden kunnskapen som mangler. Det er tempoet og konsistensen.

Generativ AI har lovet mye. Men generiske svar hjelper lite når du skal levere på teamets måte å jobbe på. Da trenger du en assistent som forstår rammene dine.

La GPT-en forstå rammene dine

Med en custom GPT får man en sidekick, ikke bare en “prompt-maskin”. Den blir nyttig først når den speiler hvordan dere faktisk jobber og leverer. Tenk tre byggesteiner som gjør den operativ uten å bli tung.

Gjør rollen operativ

Beskriv assistenten som en kollega med ansvar, prioriteringsregler, kvalitet og tone. Si hva som skjer når info mangler og hvordan svar skal se ut. Et konkret eksempel holder lenge: “Når du oppsummerer intervjuer, bruk innsiktsmalen vår, skill funn og sitater, avslutt med anbefalte hypoteser og foreslå en enkel test med måleparameter.” Da blir leveransene konsistente og direkte brukbare.

Sørg for en pålitelig kunnskapsbase

Last opp få, pålitelige kilder. Det som faktisk styrer hvordan dere jobber. Begrepsliste, maler, beslutningsregler og kvalitetskrav er nok til å unngå generiske råd. Hvis “MVP” og akseptansekriterier betyr noe spesifikt hos dere, bør fasiten stå her. Mindre støy gir flere treffsikre forslag på første forsøk.

Lær etter lansering

En god custom GPT blir ikke ferdig ved lansering. Gi korte tilbakemeldinger på leveranser, juster rammene, bytt ut svake eksempler med sterke og oppdater kunnskapen jevnlig. Etter noen runder merker du at utkastene krever mindre redigering og at assistenten foreslår neste steg som passer inn i veikartet.

Med disse tre på plass leverer GPT-en arbeid som matcher teamets praksis, ikke bare pene setninger. Da jeg planla bryllupet mitt satte jeg opp en enkel custom GPT som koordinator. Den holdt styr på frister og budsjett, foreslo neste steg og skrev førsteutkast. Jeg kunne bruke tiden på de valgene som gjorde dagen riktig for oss. Slik riktige prioriteringer gjør et produkt riktig for brukerne.

Mindre admin, mer produkt

Overført til produktlederrollen betyr dette en partner som jobber i bakgrunnen og holder flyten oppe mens du tar de viktige beslutningene. Etter et kundemøte limer du inn rånotater. Ut kommer en innsiktsoppsummering i riktig mal, med tydelige funn, sitater og forslag til hypoteser. Den foreslår hva dere bør teste først, og hvordan effekten kan måles.

Skal du spisse retningen for kvartalet, starter du ikke på blanke ark. Du skisserer mål og premisser. Du får et førsteutkast til strategi som henger på produktmålenes røde tråd. Målene oversettes til målbare OKR-er eller det formatet dere bruker, med presise forslag til nøkkelresultater.

Når teamet forbereder en ny funksjon, beskriver du behov og rammer. Du får et PRD-utkast i deres malverk med akseptansekriterier, og anbefalinger for neste steg som passer inn i veikartet. Før ledermøtet genererer du en kort status i riktig tone og format, med snakkepunkter, risikoer og avklaringer. Det føles mindre som merarbeid og mer som fartsholder.

Fra sporadisk bruk til målrettet anvendelse

Som produktleder kjenner jeg tidsklemma og kontekstbyttene altfor godt. Og poenget med en assistent er ikke mer output. Poenget er mer tid til det som betyr noe: prioritering, avklaringer og samtaler med brukere og team.

En skreddersydd GPT bygget på dine prosesser og ditt språk er ikke magi. Men når førsteutkastene holder høy kvalitet, merker du det i kalenderen og i skuldrene. Start gjerne med én leveransetype, for eksempel innsiktssammendrag, og mål tiden til første utkast i to uker. De fleste ser forbedring raskt.