Narzędzia AI do researchu

TL;DR: Faza research w budowaniu produktu to jeden z najbardziej czasochłonnych etapów. Narzędzia AI takie jak Perplexity, Deep Research w ChatGPT i Gemini, LLM Arena oraz Artificial Analysis pozwalają skrócić czas analizy konkurencji, rynku i feedbacku użytkowników z dni do minut. Kluczem jest łączenie wielu źródeł danych i krytyczna weryfikacja wyników.

TL;DR

Faza research w budowaniu produktu to jeden z najbardziej czasochłonnych etapów. Narzędzia AI takie jak Perplexity, Deep Research w ChatGPT/Gemini, LLM Arena i Artificial Analysis pozwalają skrócić czas analizy konkurencji, rynku i feedbacku użytkowników z dni do minut. Kluczem jest łączenie wielu źródeł danych i krytyczna weryfikacja wyników.

Kluczowe koncepcje

Porównywanie modeli LLM do zadań researchowych

Nie ma jednego najlepszego modelu -- każdy sprawdza się w innym kontekście. Jak mówią prowadzący:

"Z LLMami jest trochę jak z racją. Każdy ma swoją."

Narzędzia do porównywania:

• Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) -- benchmarki techniczne: inteligencja, szybkość, cena
• LLM Arena (lmarena.ai) -- głosowanie użytkowników na podstawie realnych zadań, tryb "battle mode" i "side by side"
• Kategorie porównania: generowanie tekstu, kodu, rozpoznawanie obrazów, text-to-image, search

Perplexity jako narzędzie competitive research

Perplexity świetnie sprawdza się w agentach do cotygodniowej analizy konkurencji:

"Co tydzień sprawdzać, co nasi konkurenci robią, wysłać mi jakiś taki krótki briefing, przeczytać. Nie muszę tego wyszukiwać."

Konfiguracja agenta w Zapier z Perplexity:

• Trigger: on demand lub cykliczny (np. co tydzień)
• Tool: Perplexity Chat Completion
• Output: strukturyzowany raport w formacie tabelarycznym

Deep Research z Claude/Gemini

Cloud Cowork i Cloud Code wykazują lepsze zdolności analityczne niż bazowy Claude:

"Cloud Code powiedział mi: 'W tym datasecie nie ma wystarczająco danych do takiej analizy' i przeprowadził mnie za rączkę krok po kroku. A zwykły Claude zaplatcal się i zaczął generować bzdurne statystyki."

Kluczowe różnice:

• Claude Cowork/Code -- lepszy w analizie danych, segmentacji klientów, korelacjach
• Gemini -- wygrywa w analizie dużych obrazów, wykresów, design mockupów (największe okno kontekstowe)
• ChatGPT -- dominuje w benchmarkach ogólnej inteligencji

Analiza feedbacku użytkowników z Notebook LM

(Staff TLM, Waymo) pokazał wykorzystanie Notebook LM od Google do analizy feedbacku z wielu źródeł:

"Moim pomysłem było, żeby to wszystko zebrać w jedno miejsce i sobie z tym feedbackiem po prostu porozmawiać."

Źródła danych w Notebook LM:

• Reviewsy z Apple Store i Google Store
• Feedback z DMów, Facebooka, ankiet
• Notatki z wywiadów z użytkownikami
• Dane eventowe z aplikacji (np. z BigQuery)

Kluczowa zaleta: każda odpowiedź jest zlinkowana ze źródłem -- brak halucynacji.

Agent do researchu rynku (LangChain)

Budowanie agentów researchowych z LangChain:

"Agent wie jakie ma narzędzia, więc planuje sobie najpierw jakie kroki chce wykonać. Następnie realizuje te kroki, obserwuje działania i w razie potrzeby powtarza, aż uzna, że cel jest osiągnięty."

Przykład: agent przeszukujący Reddit w poszukiwaniu powtarzających się problemów użytkowników jako inspiracja do nowych featureów.

Jak to wdrożyć

• Wdrożyć cotygodniowy agent do competitive research (Zapier + Perplexity) dla kluczowych klientów e-commerce
• Użyć Notebook LM do analizy zbiorczego feedbacku z projektów klienckich (reviewsy, ankiety, wywiady)
• Stworzyć agenta LangChain do monitorowania trendów e-commerce na Reddit i Hacker News
• Porównać modele na LLM Arena pod kątem generowania dokumentów PRD -- Claude vs Gemini vs GPT
• Wykorzystać Cloud Cowork do segmentacji klientów na podstawie danych CSV z platform e-commerce

Narzędzia i komendy

Powiązane tematy

• 02-prototypowanie -- od researchu do prototypu
• 04-automatyzacja -- automatyzacja agentów researchowych w n8n/Zapier
• 01-agenci-dla-pm -- agenci wspierający research w pracy PM
• 02-budowanie-agentow -- jak zbudować własnego agenta researchowego