Jeg testet Claude vs ChatGPT vs Gemini på 10 faktiske produktstyringsoppgaver Samme prompts, blind evaluering Resultatene overrasket meg (og irriterte noen ChatGPT-lojalister) Vinner etter kategori: PRD-skriving: Claude (8,9/10) - best på teknisk dybde - tenker faktisk gjennom kanttilfeller. - strukturen gir mening - Jeg ville faktisk brukt dette i ekte arbeid Brukerforskningssyntese: ChatGPT (8,7/10) - raskest - god mønstergjenkjenning - ren utgang - men forenkler noen ganger for mye Konkurranseanalyse: Gemini (8,3/10) - Best på webforskning - mest oppdatert informasjon - faststoff ved sammenligninger - men tregere enn andre Teknisk dokumentasjon: Claude (9,2/10) - mest nøyaktig på tekniske detaljer - bedre kodeeksempler - hallusinerer ikke like mye - det føles som om den faktisk forstår Møtenotater: ChatGPT (8,5/10) - raskest prosessering - god utvinning av handlingsobjekter - men noen ganger mangler konteksten Oppsummert: Claude: 8,7/10 ChatGPT: 8,3/10 Tvillingene: 7,8/10 Min faktiske arbeidsflyt: - PRD-er, tekniske dokumenter: Claude - Raske oppgaver, syntese: ChatGPT - Forskning: Tvillingene La meg fortelle deg noe... Folk som bare bruker én modell begrenser seg selv "ChatGPT er best" folk sier "hammeren min fungerer til alt" Nei, det gjør det ikke Bruk riktig verktøy til jobben merkevarelojalitet til AI er merkelig

Stillingsannonser for rekrutteringskoordinatorer har falt med 67 % år over år Ikke en resesjonsgreie en AI-automatiseringsgreie Hva koordinatorene gjorde: - frem og tilbake e-poster med avtaler av intervjuer (4-8 e-poster per kandidat) - sende bekreftelser - håndtere omlegginger (flere e-poster) - samle tilbakemeldinger fra intervjuere - oppdater ATS - kandidatkommunikasjon hva AI-planleggingsverktøy gjør nå: - finner automatisk gjensidig tilgjengelighet - Book-intervju umiddelbart - sender bekreftelser - håndterer omlegginger uten menneskelig - ber om og samler tilbakemeldinger - oppdaterer systemene automatisk - personaliserer kandidat-e-poster i stor skala Matematikken er brutal: Rekrutteringskoordinator: $65k + fordeler = $80k totalt AI-planleggingsverktøy: 200 dollar/måned = 2 400 dollar/år Så dette ved en 60-personers oppstart: Før: - 2 koordinatorer som håndterer 50 kandidater per måned - Kostnad: 160 000 dollar/år - Planleggingstid: 3 dager per kandidat etter å ha byttet til AI: - 0 koordinatorer - håndterer ubegrenset antall kandidater - Kostnad: 3000 dollar/år - planleggingstid: 2 timer per kandidat De to koordinatorene: «Vi gir personlig kontakt» Kandidater: La ikke merke til forskjellen, foretrakk raskere planlegging Koordinatorene går over til «rekrutteringsoperasjoner» (strategi, arbeidsgivermerkevare) Men jobben med å planlegge intervjuer er død Som å ha noen som manuelt sender hver e-post Selskaper ansetter fortsatt koordinatorer for timeplanlegging: Sløsing med penger Denne overgangen tok 12 måneder Innen to år vil menneskelig planlegging virke like utdatert som faksmaskiner Gå opp til strategi eller bli utdatert

selskaper erstatter stille støtteteam med AI ingen annonserer det fordi PR-marerittet er et mareritt Men jeg har sett tallene hjalp et SaaS-selskap med dette: Før: 15 støtte-agenter Gjennomsnittlig responstid: 8 minutter Oppløsningstid: 45 minutter Kostnad: 900 000 dollar/år (60 000 dollar per agent) etter: 3 støtteagenter (kun eskaleringer) AI-en håndterer alt annet Gjennomsnittlig responstid: 30 sekunder Oppløsningstid: 5 minutter Kostnad: 200 000 dollar/år Kundetilfredsheten gikk fra 78 % til 89 % Kunder foretrekker raskere løsning fremfor menneskelig berøring for enkle problemer De 12 agentene som ble sagt opp: «Kunder vil snakke med mennesker» dataene: 89 % av sakene ble løst med AI, vurderte kundene det høyere enn mennesker for passordtilbakestillinger og grunnleggende feilsøking Bare komplekse spørsmål trengte mennesker støtte folk på LinkedIn som poster: "AI mangler empati" Kunder ønsker ikke empati for «jeg glemte passordet mitt» De vil ha det fikset på 30 sekunder Skiftet: Tier 1-støtte: 95 % automatisert Tier 2-støtte: 60 % automatisert Tier 3-støtte: Fortsatt menneskelig Dette skjedde på 18 måneder alle SaaS-selskaper jeg kjenner gjør dette eller planlegger det Kundeservice som et stort menneskelig team er over kundestøtte som et lite ekspertteam + AI er fremtiden Selskaper ansetter fortsatt 10+ supportagenter: Bak Tilpass deg kun til å håndtere komplekse problemer eller bli dyrt faste kostnader