Managementul de produs pentru agenții AI este cu ușurință cea mai sălbatică formă de management de produs din istorie. Managementul tipic al produselor încearcă să-și dea seama cum să proiecteze interfețe și software pentru ca oamenii să interacționeze cu sistemele deterministe. Utilizatorul cunoaște în general tot contextul pentru a-și face treaba cu succes, așa că este în general o chestiune de a cuie logica de afaceri de bază și UX-ul înconjurător. Dar cu agenții AI, utilizatorul de care ții cel mai mult este agentul și nu știe nimic în mod implicit. Vor alerga fericiți în orice direcție pentru a îndeplini sarcina, adesea fără succes. Deci, ca PM (sau inginer), practic îți petreci timpul încercând să faci inginerie inversă "de ce ar avea nevoie un om ca context pentru a îndeplini această sarcină", și apoi îți dai seama cum să proiectezi sisteme pentru a obține agentul acele date în ordinea potrivită, cu instrumentele și instrucțiunile potrivite. Unele dintre aceste sisteme sunt complet invizibile pentru utilizatorul uman, dar o parte a meseriei este în egală măsură modul în care utilizatorul final va interacționa cu agentul pentru a furniza acest context. Apoi, este adesea o încercare și o eroare nesfârșită pentru a obține puncte de calitate incrementale în fiecare etapă. Acesta este mai ales motivul pentru care persoanele cu expertiză profundă în domeniu sau cei care o pot dobândi rapid, se vor descurca extrem de bine să construiască agenți AI. Capacitatea de a anticipa contextul de care agentul ar avea nevoie pentru a avea succes este un factor determinant uriaș în cât de eficient va fi agentul. Acest lucru explică parțial de ce agenții de codificare au funcționat atât de bine de la început; pentru că constructorii săi înțeleg profund domeniul pe care lucrează să-l automatizeze. Dar în mod clar vom vedea rapid același rezultat în fiecare domeniu - juridic, sănătate, finanțe etc. - pe măsură ce apar ingineria contextului și o nouă generație de manageri de produs.