Lima poin penting tentang manajemen produk AI

Setahun terakhir di bidang teknologi ditandai dengan kemajuan revolusioner dalam penggunaan kecerdasan buatan, khususnya AI generatif, model bahasa besar (LLM), dan pemrosesan bahasa alami (NLP).

Demam emas AI generatif tidak hanya menyebabkan peningkatan pada produk yang sudah ada, namun juga meluasnya penyebaran aplikasi baru yang memanfaatkan kemampuan pembuatan teks, gambar, video, dan audio.

Selain dampak transformatifnya terhadap industri teknologi secara luas, perkembangan ini juga mulai mengubah cara kita berpikir dalam membangun produk dan peran manajer produk dalam proses ini. Ketika AI terus memperluas jangkauannya, penting bagi kita yang berada di manajemen produk untuk memahami secara mendalam dan memanfaatkan kemungkinan dan implikasinya.

Berdasarkan pengalaman saya mengerjakan produk AI di Intercom dan diskusi baru-baru ini dengan rekan kerja, berikut adalah kesimpulan utama saya bagi manajer produk yang tertarik atau sedang bekerja dengan AI.

1. Rasa ingin tahu akan membedakan Anda

Ketika lanskap teknologi berubah dengan cepat dan perkembangan baru menciptakan peluang untuk aplikasi baru dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, hal yang paling berharga bagi manajer produk yang bekerja di bidang ini adalah tetap memiliki rasa ingin tahu. Berpikir kritis tentang ruang dan menggabungkan titik-titik di antara semua bagian yang bergerak akan memperkuat penilaian produk Anda – dan di era AI, hal ini akan memisahkan manajer produk yang baik dari manajer produk yang hebat.

Ajukan pertanyaan pada diri Anda seperti:

• Apa yang bisa dilakukan oleh teknologi baru ini?
• Bagaimana cara kerjanya?
• Bagaimana hal ini mengubah teknologi dan produk yang ada?
• Produk apa saja yang sedang diciptakan?
• Apa yang memungkinkan orang melakukan hal tersebut?
• Bagaimana hal ini mengubah perilaku pengguna?
• Bagaimana pengaruhnya terhadap cara saya melakukan pekerjaan saya?

Sering meninjau kembali pertanyaan-pertanyaan mendasar seperti ini akan memungkinkan Anda membentuk opini tentang bagaimana perkembangan ini membentuk produk Anda, peran Anda, industri, dan seterusnya.

2. AI bukanlah produk yang berdiri sendiri: tugas Anda adalah memahami masalah/peluang yang harus dipecahkan

Selain beberapa penerapan AI yang sangat berdampak, saya juga melihat sisi sebaliknya: terburu-buru menerapkan AI pada produk demi kepentingan tersebut. Mencoba memasukkan AI ke dalam suatu produk daripada memulai dengan masalah yang harus dipecahkan akan menciptakan produk dan fitur yang tidak melekat.

“Pastikan bahwa mengintegrasikan AI ke dalam produk Anda bukan sekadar hal baru dalam teknologi, namun juga merupakan peningkatan yang berarti terhadap pengalaman produk”

Mulailah dengan pekerjaan yang harus diselesaikan pengguna Anda atau permasalahan mereka dengan produk Anda yang sudah ada. Apakah ada peluang bagi AI untuk meningkatkan/mengotomatiskan/mengubah/mengganti solusi? Setelah Anda memikirkan masalah yang sedang atau ingin Anda selesaikan, berpikirlah lebih luas untuk memastikan Anda berpikir cukup ekspansif.

Pendekatan ini mengharuskan Anda memahami kemampuan AI serta kebutuhan dan perilaku spesifik pengguna untuk memastikan bahwa mengintegrasikan AI ke dalam produk Anda bukan hanya hal baru dalam teknologi, namun juga peningkatan yang berarti terhadap pengalaman produk. Dengan mengidentifikasi di mana AI dapat menambah nilai nyata dan menjadi sangat relevan bagi pengguna, Anda akan menghindari kesalahan dalam menggunakan AI sebagai tren terbaik bulan ini.

3. Keberhasilan produk berbasis AI bergantung pada perasaan dan sikap pengguna terhadap AI

Jika Anda mendapatkan sinyal bahwa produk berbasis AI Anda dapat memecahkan masalah bagi pengguna Anda, ada hal lain yang akan menentukan apakah produk tersebut berhasil atau tidak: model mental AI yang ada pada pengguna Anda dan perasaan mereka terhadap produk tersebut.

Jika Anda merupakan pengguna teknologi terdepan, apakah sebagian besar pengguna Anda tertarik atau ragu untuk menggunakan produk atau fitur berbasis AI Anda? Apakah pelanggan benar-benar siap untuk mengadopsinya? Ataukah mereka hanya sekedar ingin tahu saja?

“Pahami bagaimana pendapat pengguna Anda saat ini tentang AI”

Cara terbaik untuk benar-benar memahami bagaimana teknologi ini akan berdampak pada produk Anda, atau arah apa yang dapat Anda jelajahi di masa depan, adalah dengan memahami bagaimana pendapat pengguna Anda saat ini tentang AI. Apakah mereka melihatnya sebagai peluang atau ancaman? Apakah mereka sudah mulai memikirkannya dengan serius?

Banyak dari kita, para manajer produk, sangat tertarik dengan AI dan terus-menerus mengonsumsi konten tentang AI – hal ini selalu ada dalam pikiran kita. Hal ini mungkin tidak berlaku bagi pengguna Anda – bergantung pada industri Anda, ada kemungkinan hal tersebut tidak berlaku bagi mereka. Jadi pertanyaannya adalah bagaimana Anda mencapai keseimbangan yang tepat antara membangun produk yang berwawasan masa depan dan berbeda, sekaligus mengajak pengguna Anda melakukan perjalanan, mengubah sikap, dan membangun kebiasaan baru. Apa yang Anda lakukan hari ini untuk menjembatani jurang antara masa kini dan masa depan?

4. Merasa nyaman dalam menavigasi hal yang tidak diketahui

LLM adalah kotak hitam. Mereka dapat berhalusinasi, menghasilkan jawaban yang sangat berbeda terhadap pertanyaan yang sama yang diajukan berkali-kali, mereproduksi bias, dan rentan terhadap jailbreak. Kita masih mempunyai sedikit pengetahuan mengenai cara kerjanya, apa yang bisa mereka lakukan, dan cara terbaik untuk mendorong dan mengendalikannya. Hal ini membuat sangat sulit untuk mengevaluasi kinerja model dan produk Anda.

“Manajer produk harus merangkul hal-hal yang tidak diketahui dan menggunakannya untuk keuntungan mereka”

Mengembangkan produk di lanskap ini mungkin terasa sulit, namun menjelajahi wilayah yang belum dipetakan adalah hal yang menarik dan dapat memberikan keuntungan besar. Manajer produk harus menerima hal-hal yang tidak diketahui dan memanfaatkannya untuk keuntungan mereka (kita semua memiliki pemikiran yang sama!).

Perkuat kolaborasi Anda dengan peneliti dan insinyur pembelajaran mesin – mereka adalah ahli di bidangnya dan dapat memberi Anda wawasan berharga tentang apa yang bisa dilakukan dengan teknologi baru ini. Semakin lama Anda akan menyadari bahwa Anda harus memimpin eksplorasi teknis/kelayakan sebelum mendefinisikan masalahnya dengan tepat. Hal ini mungkin terasa berlawanan dengan intuisi bagi manajer produk, namun penting untuk memastikan bahwa Anda tidak memulai dari posisi yang dibatasi, dan telah benar-benar memahami “seni dari kemungkinan”.

5. Jangan terpaku pada apakah manajemen produk AI itu penting atau tidak

Terakhir, saat ini ada banyak hype seputar manajemen produk AI yang menghasilkan banyak sekali konten mengenai subjek tersebut. Seperti biasa, tidak semua yang dihasilkan asli atau berguna (dan itu bagus!).

Saya telah melihat banyak diskusi mengenai apakah manajemen produk AI merupakan “sesuatu” atau tidak – apakah ini merupakan peran yang spesifik, atau sesuatu yang hanya menjadi bagian dari apa yang kita semua lakukan? Apakah itu penting? Mungkin pembahasannya lebih penting daripada jawabannya sendiri. Ruang ini muncul dan penting bagi kita untuk berdiskusi agar bisa lebih mendefinisikan dan memahami dampaknya bagi kita dalam jangka panjang.

Untuk saat ini, ambillah semuanya, aktiflah dalam diskusi ini, upayakan untuk mengkonsolidasikan pembelajaran Anda dengan menerapkannya dalam peran Anda sehari-hari, dan pikirkan relevansinya dengan produk Anda.

Tetap penasaran :)