Budoucnost growth engineeringu: AI, automatizace a nové paradigma

Growth engineering prošel za posledních deset let obrovskou transformací. Od manuálního A/B testování přes sofistikované experimentační platformy až po dnešní AI-powered systémy, které dokážou autonomně generovat, spouštět a vyhodnocovat experimenty. A to je teprve začátek.

V tomto článku se podíváme na to, kam growth engineering směřuje, jaké dovednosti budou klíčové a jak se na tuto změnu připravit.

Od manuálních experimentů k autonomním systémům

Tradiční growth proces vypadal takto: tým vymyslí hypotézu, designér navrhne variantu, developer ji implementuje, analytik vyhodnotí výsledky. Celý cyklus trvá týdny, někdy měsíce. V roce 2026 už tento přístup nestačí.

Nový paradigma vypadá zásadně jinak. AI systémy dokážou analyzovat uživatelská data, identifikovat příležitosti pro optimalizaci, automaticky generovat varianty a v reálném čase vyhodnocovat výsledky. Lidský tým se posouvá z role exekutorů do role stratégů a kurátorů.

Tři vlny automatizace v growth engineeringu

• Vlna 1 (2020-2023): Automatizace analýzy — nástroje jako Amplitude a Mixpanel začaly nabízet automatické insights a anomaly detection
• Vlna 2 (2023-2025): Automatizace tvorby — AI generuje copy, design varianty i kód pro experimenty
• Vlna 3 (2025+): Autonomní experimentace — systémy, které samostatně identifikují příležitosti, navrhují a spouštějí experimenty

AI-powered personalizace ve velkém měřítku

Personalizace není nový koncept, ale AI ji posouvá na úplně jinou úroveň. Nejde už jen o "zobraz jiný headline pro segment A vs. segment B". Moderní AI systémy dokážou vytvořit unikátní zážitek pro každého jednotlivého uživatele.

Netflix je klasickým příkladem. Jejich recommendation engine není jen o tom, jaké filmy vám doporučí. AI personalizuje i thumbnail obrázky — pokud preferujete romantické filmy, uvidíte u stejného titulu jiný obrázek než akční fanoušek. Toto generuje odhadovaně $1 miliardu ročně v retained revenue.

Spotify používá AI nejen pro Discover Weekly, ale i pro personalizaci celého UI. Pořadí sekcí na home screenu, velikost karet, dokonce i barvy se přizpůsobují vašim preferencím a aktuálnímu kontextu (čas dne, den v týdnu, lokace).

Pro-tip: Nemusíte být Netflix, abyste využili AI personalizaci. Začněte s jednoduchými kroky — dynamický onboarding flow na základě user properties nebo personalizované e-mailové sekvence pomocí Customer.io s AI-driven segmentací.

Nový skillset growth engineera

Role growth engineera se dramaticky mění. Technické dovednosti zůstávají důležité, ale přibývají nové, které před pár lety neexistovaly.

Klasické dovednosti (stále relevantní)

• Statistika a experiment design
• Frontend development (React, Next.js)
• Analytika a práce s daty
• Product thinking a UX

Nové dovednosti (kritické pro 2026+)

• Prompt engineering — schopnost efektivně komunikovat s AI modely pro generování hypotéz, copy a kódu
• Data architecture — navrhování datových pipeline, které AI systémy dokážou efektivně využít
• Systems thinking — pochopení, jak jednotlivé AI komponenty spolupracují v rámci celého growth stacku
• AI evaluation — schopnost posoudit kvalitu AI outputů a nastavit guardrails
• Ethical AI — porozumění bias, privacy a etickým implikacím AI-driven experimentace

Autonomní experiment generation

Jedna z nejzajímavějších oblastí je automatické generování experimentů. Představte si systém, který analyzuje vaše product data a sám navrhne experimenty s nejvyšším expected impact.

Takový systém funguje ve třech krocích. Prvním je analýza, kdy AI identifikuje oblasti s největším potenciálem pro zlepšení na základě funnel dat, user behavior a historických experimentů. Druhým krokem je generování, kdy pro každou příležitost AI navrhne konkrétní varianty včetně copy, designu a implementačního plánu. Třetím je prioritizace, kde systém odhadne expected impact, effort a risk pro každý experiment a vytvoří prioritizovaný backlog.

Pro-tip: Začněte s částečnou automatizací. Nechte AI generovat hypotézy a varianty, ale finální rozhodnutí o spuštění nechte na lidech. Postupně rozšiřujte autonomii systému, jak roste vaše důvěra v jeho výstupy.

Self-optimizing products: Budoucnost, která už začala

Koncept self-optimizing products je jednoduchý: produkt, který se sám neustále zlepšuje bez přímého lidského zásahu. Zní to jako sci-fi, ale základy už existují.

Představte si e-commerce aplikaci, kde AI automaticky testuje různé produktové doporučení, mění layout stránek podle aktuálního chování uživatelů, optimalizuje checkout flow v reálném čase a přizpůsobuje cenovou strategii podle poptávky.

To není budoucnost — to je realita pro nejpokročilejší tech firmy v roce 2026.

Jak se tam dostat postupně

• Level 1: AI-assisted insights — systém upozorňuje na příležitosti, lidé rozhodují
• Level 2: AI-generated experiments — systém navrhuje experimenty, lidé schvalují a spouštějí
• Level 3: Semi-autonomous optimization — systém spouští low-risk experimenty automaticky, high-impact experimenty schvalují lidé
• Level 4: Full autonomy — systém autonomně optimalizuje produkt v rámci definovaných guardrails

Jak budou vypadat growth týmy v roce 2027

Předpovídám zásadní změnu ve struktuře growth týmů. Místo velkých týmů s úzkými specializacemi uvidíme menší, ale výrazně produktivnější týmy.

Typický growth tým 2027 bude mít growth strategist, který definuje celkovou growth strategii a nastavuje AI guardrails. AI/ML engineer bude budovat a udržovat autonomní experimentační systémy. Full-stack growth engineer bude implementovat custom experimenty a integrovat AI nástroje. Data architect navrhne datovou infrastrukturu pro AI-powered growth.

Tým čtyř lidí s AI nástroji bude schopen dělat práci, na kterou dnes potřebujete deset až patnáct lidí. To není hrozba — je to příležitost pro ty, kdo se adaptují.

Co to znamená pro vás

Pokud jste growth engineer nebo product manager, tady je váš action plan.

Začněte experimentovat s AI nástroji pro analýzu dat a generování hypotéz hned teď. Investujte do pochopení ML fundamentů — nemusíte být ML engineer, ale musíte rozumět principům. Budujte systémy, ne jednorázové experimenty. Zaměřte se na data quality — AI je jen tak dobrá, jak dobrá jsou data, na kterých pracuje.

Budoucnost growth engineeringu není o tom, že AI nahradí growth týmy. Je o tom, že growth týmy, které AI efektivně využívají, nahradí ty, které to nedělají.

Pro-tip: Nejlepší způsob, jak se připravit na budoucnost, je začít ji budovat. Vyberte si jeden proces ve vašem growth stacku a zkuste ho zautomatizovat pomocí AI. Uvidíte, co funguje, co ne, a co se potřebujete naučit.