AI 製品管理に関する 5 つの重要なポイント

この 1 年のテクノロジーは、人工知能、特に生成 AI、大規模言語モデル (LLM)、および自然言語処理 (NLP) の使用における革命的な進歩によって特徴づけられました。

生成 AI のゴールド ラッシュでは、既存の製品が強化されただけでなく、テキスト、画像、ビデオ、オーディオの生成機能を活用する新しいアプリケーションが広範囲に普及しました。

これらの発展は、テクノロジー業界全体に変革をもたらす効果をもたらすだけでなく、製品の構築やこのプロセスにおけるプロダクト マネージャーの役​​割についての考え方も再構築し始めています。 AI の影響範囲が拡大し続ける中、製品管理に携わる私たちにとって、その可能性と影響を深く理解し、活用することが不可欠です。

ここ Intercom で AI 製品に取り組んだ経験と、最近同僚と交わした議論に基づいて、これらは、AI に興味がある、または現在 AI に取り組んでいるプロダクト マネージャーへの私の重要なポイントです。

1. 好奇心があなたを際立たせます

テクノロジーの状況は急速に変化しており、新しい開発により前例のないペースで新しいアプリケーションの機会が生み出されるため、この分野で活動するプロダクト マネージャーにとって最も価値のあることは、好奇心を持ち続けることです。 空間について批判的に考え、すべての可動部分の間の点を結ぶことで、製品に対する判断力が強化されます。そして AI の時代には、これが優れたプロダクト マネージャーと優れたプロダクト マネージャーを分けることになります。

次のような質問を自分自身に問いかけてください。

• この新しいテクノロジーで何ができるのでしょうか?
• どのように機能するのでしょうか?
• 既存の技術や製品はどのように変化するのでしょうか?
• どのような製品が作られているのでしょうか？
• それによって人々は何ができるようになるのでしょうか?
• これによりユーザーの行動はどのように変化するのでしょうか?
• これは私の仕事のやり方にどのような影響を与えますか?

このような基本的な質問を頻繁に再検討することで、これらの開発が製品、役割、業界などをどのように形作るかについて意見を形成できるようになります。

2. AI はスタンドアロンの製品ではありません。あなたの仕事は、解決すべき問題や機会を理解することです。

AI の非常に影響力のあるアプリケーションのいくつかに加えて、私はその裏側、つまり AI を目的として製品に AI を適用しようとする動きも見てきました。 解決すべき問題から始めるのではなく、AI を製品に押し込めようとすると、定着しない製品や機能が作成されてしまいます。

「AI を製品に統合することが、単なる技術的な目新しさではなく、製品エクスペリエンスの有意義な強化であることを確認してください。」

ユーザーのやるべき仕事や既存の製品の問題点から始めます。 AI がソリューションを強化/自動化/変革/置き換える機会はありますか? 現在解決している、または解決したいと考えている問題について考えたら、より広範囲に考えて、十分に広い視野で考えていることを確認します。

このアプローチでは、AI を製品に統合することが単なる技術的な目新しさではなく、製品エクスペリエンスの有意義な強化となるように、AI の機能とユーザーの特定のニーズと行動の両方を理解する必要があります。 AI が真の価値を追加し、ユーザーに深く関係する部分を特定することで、AI を月の主役として使用するという落とし穴を避けることができます。

3. AI を活用した製品の成功は、AI に対するユーザーの感情と態度にかかっています

AI 主導の製品がユーザーの問題を解決できるというシグナルを受け取った場合、その製品が成功するかどうかを決定するもう 1 つの要素があります。それは、ユーザーの AI に関する既存のメンタル モデルと、それに対するユーザーの感情です。

あなたがテクノロジーの最先端にいる場合、ユーザーの大多数はあなたの AI 主導の製品や機能を使用することに興奮していますか、それとも躊躇していますか? 顧客は本当にそれを導入する準備ができていますか? それとも単に興味があるだけなのでしょうか？

「ユーザーが現在 AI についてどのように考えているかを理解する」

このテクノロジーが製品にどのような影響を与えるか、または将来どのような方向性を探求できるかを本当に理解する最善の方法は、ユーザーが AI について現在どのように考えているかを理解することです。 彼らはそれを機会と見ますか、それとも脅威と見ますか? 彼らはもうそれについて真剣に考え始めていますか？

私たちのプロダクト マネージャーの多くは AI に非常に興奮しており、AI に関するコンテンツを際限なく消費しており、AI は私たちの頭の最前線にあります。 これはユーザーには当てはまらない可能性があります。業界によっては、当てはまらない可能性もあります。 したがって、問題は、未来を見据えた差別化された製品を構築しながら、ユーザーを旅に連れて行き、態度を変え、新しい習慣を構築することの間で、適切なバランスをどのように取るかということになります。 現在と未来の間の溝を埋めるために、あなたは今日何をしていますか?

4. 未知の世界を快適にナビゲートする

LLM はブラックボックスです。 彼らは幻覚を見せたり、同じ質問を複数回尋ねても大きく異なる答えを出したり、偏見を再現したり、脱獄されやすい可能性があります。 それらがどのように機能するか、何ができるか、そしてそれらを促し、制御する最良の方法については、私たちはまだほとんど知識がありません。 このため、モデルや製品のパフォーマンスを評価することが非常に困難になります。

「プロダクトマネージャーは未知のものを受け入れ、それを有利に活用すべきです。」

このような環境で製品を開発するのは不安定に感じるかもしれませんが、未知の領域を探索することは刺激的であり、大きな利益をもたらす可能性があります。 プロダクト マネージャーは未知のものを受け入れ、それを有利に活用する必要があります (私たちは皆同じ立場です!)。

機械学習の研究者やエンジニアとのコラボレーションを強化します。彼らはこの分野の専門家であり、この新しいテクノロジーで何が可能になるかについて貴重な洞察を提供してくれるでしょう。 問題を適切に定義する前に、技術的/実現可能性の調査を主導する必要があることがますます多くなります。 これはプロダクト マネージャーにとって直観に反するように感じるかもしれませんが、制約された立場からスタートせず、「可能性を実現する技術」を本当に理解していることを確認するために必要です。

5. AI プロダクト管理が必要かどうかで行き詰まらないようにする

最後に、現在、AI 製品管理に関して多くの誇大宣伝が行われており、このテーマに関する膨大な量のコンテンツが作成されています。 これまでと同様、作成されるものすべてが独創的で役に立つわけではありません (それは問題ありません!)。

AI 製品管理が「あるもの」であるかどうか、つまり特定の役割なのか、それとも私たち全員の活動の一部になりつつあるものなのかについて、多くの議論を見てきました。 関係ありますか？ おそらく、答え自体よりも議論の方が重要です。 この分野は新たに出現したものであり、長期的にそれが私たちにとって何を意味するのかをよりよく定義し、理解するために、このような議論を行うことが重要です。

現時点では、すべてを受け入れ、これらのディスカッションに積極的に参加し、日々の役割に適用して学んだことを定着させ、それが製品にどのように関連しているかを考えてください。

興味を持ってください:)