Cinque aspetti chiave sulla gestione dei prodotti IA

L’anno scorso nel campo della tecnologia è stato caratterizzato da progressi rivoluzionari nell’uso dell’intelligenza artificiale, in particolare dell’intelligenza artificiale generativa, dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

La corsa all’oro dell’intelligenza artificiale generativa non ha visto solo il miglioramento dei prodotti esistenti, ma anche la diffusa proliferazione di nuove applicazioni che sfruttano le capacità di generazione di testo, immagini, video e audio.

Oltre al loro effetto trasformativo sul settore tecnologico in generale, questi sviluppi hanno anche iniziato a rimodellare il modo in cui pensiamo alla realizzazione di prodotti e al ruolo dei product manager in questo processo. Poiché l'intelligenza artificiale continua ad espandere la sua portata, è fondamentale per noi che si occupano di gestione del prodotto comprendere a fondo e sfruttare le possibilità e le implicazioni.

Sulla base della mia esperienza di lavoro su prodotti AI qui in Intercom e delle recenti discussioni che ho avuto con i colleghi, questi sono i miei suggerimenti principali per i product manager interessati o che attualmente lavorano con l'intelligenza artificiale.

1. La curiosità ti distinguerà

Poiché il panorama tecnologico sta cambiando rapidamente e i nuovi sviluppi creano opportunità per nuove applicazioni a un ritmo senza precedenti, la cosa più preziosa per un product manager che opera in questo spazio è rimanere curioso. Pensare in modo critico allo spazio e unire i punti tra tutte le parti in movimento rafforzerà il tuo giudizio sul prodotto e, nell’era dell’intelligenza artificiale, questo separerà i bravi product manager da quelli eccellenti.

Poniti domande come:

• Cosa può fare questa nuova tecnologia?
• Come funziona?
• Come cambia le tecnologie e i prodotti esistenti?
• Quali prodotti vengono creati?
• Cosa consente alle persone di fare?
• Come cambia il comportamento degli utenti?
• Che impatto ha tutto questo sul modo in cui svolgo il mio lavoro?

Rivisitare frequentemente domande fondamentali come queste ti consentirà di formarti opinioni su come questi sviluppi modellano il tuo prodotto, il tuo ruolo, il settore e altro ancora.

2. L'intelligenza artificiale non è un prodotto a sé stante: il tuo compito è comprendere il problema/opportunità da risolvere

Oltre ad alcune applicazioni dell'intelligenza artificiale di grande impatto, ho visto anche il rovescio della medaglia: la fretta di applicare l'intelligenza artificiale ai prodotti solo per il gusto di farlo. Cercare di inserire l'intelligenza artificiale in un prodotto anziché iniziare dal problema da risolvere creerà prodotti e funzionalità che non si fissano.

"Assicurati che l'integrazione dell'intelligenza artificiale nel tuo prodotto non sia solo una novità tecnologica ma un miglioramento significativo dell'esperienza del prodotto"

Inizia con le attività da svolgere dei tuoi utenti o con i loro punti critici con il tuo prodotto esistente. Esiste un’opportunità per l’intelligenza artificiale di migliorare/automatizzare/trasformare/sostituire la soluzione? Una volta che hai pensato ai problemi che stai attualmente risolvendo o che desideri risolvere, pensa in modo più ampio per assicurarti di pensare in modo sufficientemente espansivo.

Questo approccio richiede di comprendere sia le capacità dell'intelligenza artificiale sia le esigenze e i comportamenti specifici dei tuoi utenti per garantire che l'integrazione dell'intelligenza artificiale nel tuo prodotto non sia solo una novità tecnologica ma un miglioramento significativo dell'esperienza del prodotto. Identificando dove l'intelligenza artificiale può aggiungere valore reale ed essere profondamente rilevante per i tuoi utenti, eviterai la trappola di utilizzare l'intelligenza artificiale come tema del mese.

3. Il successo dei prodotti basati sull'intelligenza artificiale dipende dai sentimenti e dall'atteggiamento degli utenti nei confronti dell'intelligenza artificiale

Se ricevi un segnale che il tuo prodotto basato sull'intelligenza artificiale può risolvere un problema per i tuoi utenti, c'è un'altra cosa che determinerà se avrà o meno successo: i modelli mentali di intelligenza artificiale esistenti dei tuoi utenti e i loro sentimenti riguardo ad esso.

Se sei all'avanguardia nel campo della tecnologia, la maggior parte dei tuoi utenti è entusiasta o esita a utilizzare il tuo prodotto o funzionalità basata sull'intelligenza artificiale? I clienti sono davvero pronti ad adottarlo? O sono semplicemente curiosi a riguardo?

"Comprendi come i tuoi utenti pensano attualmente all'intelligenza artificiale"

Il modo migliore per capire veramente l’impatto che questa tecnologia avrà sul tuo prodotto, o quali direzioni potresti esplorare in futuro, è capire come i tuoi utenti pensano attualmente all’intelligenza artificiale. La vedono come un’opportunità o una minaccia? Hanno già iniziato a pensarci seriamente?

Molti di noi product manager sono molto entusiasti dell'intelligenza artificiale e consumano all'infinito contenuti al riguardo: è in prima linea nelle nostre menti. Questo potrebbe non essere il caso dei tuoi utenti: a seconda del settore, è possibile che non sia così per loro. Quindi la questione diventa come trovare il giusto equilibrio tra la creazione di prodotti differenziati e rivolti al futuro e allo stesso tempo accompagnare i tuoi utenti in un viaggio, cambiando atteggiamenti e costruendo nuove abitudini. Cosa stai facendo oggi per colmare il divario tra il presente e il futuro?

4. Sentiti a tuo agio nella navigazione nell'ignoto

Gli LLM sono scatole nere. Possono avere allucinazioni, produrre risposte molto diverse alla stessa domanda posta più volte, riprodurre pregiudizi e sono suscettibili al jailbreak. Abbiamo ancora poche conoscenze su come funzionano, cosa possono fare e i modi migliori per stimolarli e controllarli. Ciò rende davvero difficile valutare le prestazioni dei modelli e del prodotto.

“I product manager dovrebbero abbracciare l’ignoto e usarlo a proprio vantaggio”

Sviluppare prodotti in questo panorama può sembrare traballante, ma esplorare territori inesplorati è entusiasmante e può dare grandi dividendi. I product manager dovrebbero abbracciare l'ignoto e usarlo a proprio vantaggio (siamo tutti sulla stessa barca!).

Rafforza la tua collaborazione con ricercatori e ingegneri del machine learning: sono esperti nel settore e possono fornirti informazioni preziose su ciò che è possibile fare con questa nuova tecnologia. Ti accorgerai sempre più spesso che dovrai condurre un'esplorazione tecnica/di fattibilità prima ancora di definire adeguatamente il problema. Ciò può sembrare controintuitivo ai product manager, ma è necessario per garantire di non partire da una posizione vincolata e di aver realmente compreso "l'arte del possibile".

5. Non rimanere impantanato nel decidere se la gestione dei prodotti IA sia una cosa o meno

Infine, in questo momento c'è molto clamore intorno alla gestione dei prodotti IA che sta producendo una quantità enorme di contenuti sull'argomento. Come sempre, non tutto ciò che verrà prodotto sarà originale o utile (e va bene così!).

Ho visto molte discussioni sul fatto se la gestione dei prodotti IA sia o meno "una cosa": si tratta di un ruolo specifico o di qualcosa che sta semplicemente diventando parte di ciò che facciamo tutti? Importa? Forse la discussione è più importante della risposta stessa. Questo spazio è emergente ed è importante che si tengano queste discussioni per definire e comprendere meglio cosa può significare per noi a lungo termine.

Per ora, assorbi tutto, sii attivo in queste discussioni, cerca di consolidare ciò che hai imparato applicandolo nel tuo ruolo quotidiano e pensa a come è rilevante per il tuo prodotto.

Rimani curioso :)