Po co robimy brief?
Brief nie jest specyfikacją techniczną, to wstępny, orientacyjny opis aplikacji lub sklepu, który ma pomóc software housowi zrozumieć potrzeby biznesowe i określić orientacyjną wycenę. Jego zadaniem jest umożliwić klientowi szybką decyzję, czy projekt ma sens ekonomiczny i kogo warto zaprosić do dalszych rozmów. Brief powinien wskazać cele biznesowe i ramowy zakres funkcjonalny, tak aby kolejny etap discovery mógł skupić się na doprecyzowaniu wymagań, a nie na definiowaniu podstawowych założeń od zera.
1. Dlaczego robienie brief z AI jest fajne i popularne?
Korzystanie z czatu AI do generowania briefów przyspiesza proces i nadrabia braki know-how technicznego. Pozwala szybko zsyntetyzować standardowe wzorce, zasugerować integracje i podsunąć typowe wymagania niefunkcjonalne, co redukuje czas przygotowania wstępnego materiału. Dodatkowo ujednolica język między biznesem a wykonawcą, pomaga przygotować materiały do warsztatów i redukuje koszty wstępnych konsultacji. Brzmi profesjonalnie, ale należy pamiętać o ograniczeniach takiego podejścia.
2. Jakie są główne wady tworzenie briefu przez AI?
Nawet przy założeniu MVP czat potrafi rozbudować zakres o funkcje większe lub mniejsze, a także dorzucić restrykcyjne wymagania operacyjne, na przykład surowe SLA, które biznesowo często nie mają uzasadnienia. Software house otrzymując taki brief uwzględnia te dodatkowe elementy we wstępnej estymacji, co prowadzi do zawyżenia wyceny. W efekcie klient, porównując oferty, widzi ceny z rozbieżnymi zakresami i może zrezygnować z realizacji projektu z powodu kosztów, które wynikają nie z rzeczywistych potrzeb, lecz z nadmiarowych sugestii wygenerowanych przez model. Pomoc AI jest okej i daje realną przewagę przy szybkich szkicach, ale problemy pojawiają się wtedy, gdy wkład i dane dostarczone do modelu są skromne albo nieprecyzyjne i to AI ma „samo” wygenerować brief. W takich warunkach model wypełnia luki domysłami, upraszcza zależności lub dopisuje funkcje na podstawie ogólnych wzorców zamiast realnych wymagań biznesowych, co potęguje scope creep i ryzyko błędów. Najbezpieczniejsze podejście to traktować wynik AI jako surowy szkic wymagający doprecyzowania: im więcej konkretnych KPI, budżetów, priorytetów i przykładów danych przekażemy na wejściu, tym mniejsza szansa, że wygenerowany brief będzie zawierał kosztowne i nieuzasadnione dodatki.
3. Jak uniknąć tego problemu tworząc brief z AI?
Można temu zapobiec częściowo, prosząc o przeprowadzenie wywiadu przez czat AI i nastawiając go na realia biznesowe, w których się znajdujemy. Najskuteczniejsze jest traktowanie AI jako narzędzia do prowadzenia ukierunkowanego wywiadu zamiast generatora gotowego projektu. Należy w promptcie określić cele KPI, akceptowalny budżet, minimalny zakres MVP oraz ramy czasowe, a także poprosić czat AI o zadawanie pytań doprecyzowujących i o uzasadnienie każdej zaproponowanej funkcji. Człowiek weryfikuje odpowiedzi i odcina elementy nieuzasadnione biznesowo. Taka praktyka human-in-the-loop ogranicza scope creep i sprawia, że wygenerowany brief staje się użytecznym szkieletem do dalszego discovery.
4. AI się rozwija, ale w Q4 2025 nadal nie daje gwarancji, że kilka zdań wystarczy do dobrego briefu
Modele stają się coraz lepsze, jednak w praktyce rozmowa zapoznawcza pokazuje, że w briefach pojawiają się funkcje, których klienci nie rozumieją lub dla których nie ma realnego uzasadnienia. AI upraszcza złożone zależności i czasami nadinterpretując kontekst dopisuje elementy niepotrzebne lub kosztowne. Korzystajmy z AI tam, gdzie przyspiesza pracę, ale traktujmy wygenerowany materiał jako wersję roboczą wymagającą walidacji biznesowej i eksperckiej. Na dzisiaj najlepszy stosunek prędkości do trafności daje połączenie szybkiego szkicu AI z krótkim wywiadem prowadzonym przez product ownera lub eksperta z software house.
