ประเด็นสำคัญห้าประการเกี่ยวกับการจัดการผลิตภัณฑ์ AI

ปีที่ผ่านมาในด้านเทคโนโลยีมีความก้าวหน้าอย่างมากในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง generative AI, โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

กระแสตื่นทองของ AI ไม่เพียงแต่ได้เห็นการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการแพร่กระจายของแอปพลิเคชันใหม่ ๆ ที่ใช้ประโยชน์จากความสามารถในการสร้างข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียงอย่างแพร่หลาย

นอกจากผลกระทบที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงต่ออุตสาหกรรมเทคโนโลยีในวงกว้างแล้ว การพัฒนาเหล่านี้ยังได้เริ่มปรับเปลี่ยนวิธีคิดของเราเกี่ยวกับการสร้างผลิตภัณฑ์และบทบาทของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ในกระบวนการนี้ ในขณะที่ AI ยังคงขยายขอบเขตการดำเนินงานของเรา ฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจอย่างลึกซึ้งและใช้ประโยชน์จากความเป็นไปได้และผลกระทบ

จากประสบการณ์ของฉันในการทำงานเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ AI ที่ Intercom และการสนทนาล่าสุดที่ฉันมีกับเพื่อนร่วมงาน สิ่งเหล่านี้คือประเด็นสำคัญสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่สนใจหรือทำงานกับ AI ในปัจจุบัน

1. ความอยากรู้อยากเห็นจะทำให้คุณแตกต่าง

เนื่องจากภูมิทัศน์ด้านเทคโนโลยีมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและการพัฒนาใหม่ๆ ได้สร้างโอกาสให้กับแอปพลิเคชันใหม่ๆ อย่างรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน สิ่งที่มีค่าที่สุดสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ดำเนินงานในพื้นที่นี้คือการอยากรู้อยากเห็น การคิดอย่างมีวิจารณญาณเกี่ยวกับพื้นที่และการเชื่อมโยงจุดระหว่างส่วนที่เคลื่อนไหวทั้งหมดจะช่วยเสริมการตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ และในยุคของ AI สิ่งนี้จะแยกผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ดีออกจากผู้จัดการที่ยอดเยี่ยม

ถามตัวเองด้วยคำถามเช่น:

• เทคโนโลยีใหม่นี้สามารถทำอะไรได้บ้าง?
• มันทำงานอย่างไร?
• มันเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่อย่างไร?
• มีการสร้างผลิตภัณฑ์อะไรบ้าง?
• มันทำให้ผู้คนทำอะไรได้บ้าง?
• สิ่งนี้เปลี่ยนพฤติกรรมของผู้ใช้อย่างไร?
• สิ่งนี้ส่งผลต่อวิธีการทำงานของฉันอย่างไร?

การทบทวนคำถามพื้นฐานเช่นนี้บ่อยครั้งจะช่วยให้คุณสามารถกำหนดความคิดเห็นว่าการพัฒนาเหล่านี้กำหนดรูปแบบผลิตภัณฑ์ บทบาทของคุณ อุตสาหกรรม และอื่นๆ ได้อย่างไร

2. AI ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์แบบสแตนด์อโลน งานของคุณคือการทำความเข้าใจปัญหา/โอกาสที่จะแก้ไข

นอกจากการใช้งาน AI ที่มีประสิทธิภาพจริงๆ แล้ว ฉันยังเห็นข้อดีอีกประการหนึ่ง นั่นคือ ความเร่งรีบในการใช้ AI กับผลิตภัณฑ์เพื่อประโยชน์ดังกล่าว การพยายามใส่ AI ลงในผลิตภัณฑ์แทนที่จะเริ่มต้นด้วยปัญหาที่ต้องแก้ไขจะสร้างผลิตภัณฑ์และคุณสมบัติที่ไม่ยึดติด

“ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ของคุณไม่ได้เป็นเพียงความแปลกใหม่ทางเทคโนโลยี แต่เป็นการปรับปรุงประสบการณ์การใช้ผลิตภัณฑ์อย่างมีความหมาย”

เริ่มต้นด้วยงานที่ต้องทำของผู้ใช้หรือปัญหาที่ผู้ใช้ประสบกับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ของคุณ มีโอกาสสำหรับ AI ที่จะปรับปรุง/ทำให้เป็นอัตโนมัติ/เปลี่ยนแปลง/แทนที่โซลูชันหรือไม่? เมื่อคุณคิดถึงปัญหาที่คุณกำลังแก้ไขอยู่หรือต้องการแก้ไขแล้ว ให้คิดให้กว้างขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าคุณคิดอย่างกว้างไกลเพียงพอ

แนวทางนี้ต้องการให้คุณเข้าใจทั้งความสามารถของ AI รวมถึงความต้องการและพฤติกรรมเฉพาะของผู้ใช้ของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าการรวม AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ของคุณไม่ได้เป็นเพียงความแปลกใหม่ทางเทคโนโลยี แต่เป็นการปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานผลิตภัณฑ์อย่างมีนัยสำคัญ ด้วยการระบุจุดที่ AI สามารถเพิ่มมูลค่าที่แท้จริงและเกี่ยวข้องกับผู้ใช้ของคุณได้อย่างลึกซึ้ง คุณจะหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการใช้ AI เป็นรสชาติของเดือนได้

3. ความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขึ้นอยู่กับความรู้สึกและทัศนคติของผู้ใช้ที่มีต่อ AI

หากคุณได้รับสัญญาณว่าผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของคุณสามารถแก้ปัญหาให้กับผู้ใช้ของคุณได้ มีอีกสิ่งหนึ่งที่เป็นตัวกำหนดว่าจะประสบความสำเร็จหรือไม่ นั่นก็คือ โมเดลทางจิตของ AI ที่มีอยู่ของผู้ใช้และความรู้สึกรอบตัว

หากคุณอยู่ในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยี ผู้ใช้ส่วนใหญ่ของคุณตื่นเต้นหรือลังเลที่จะใช้ผลิตภัณฑ์หรือฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของคุณหรือไม่? ลูกค้าพร้อมรับใช้งานจริงหรือไม่? หรือพวกเขาแค่อยากรู้เรื่องนี้?

“ทำความเข้าใจว่าผู้ใช้ของคุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับ AI ในปัจจุบัน”

วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจอย่างแท้จริงว่าเทคโนโลยีนี้จะส่งผลต่อผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร หรือทิศทางใดที่คุณสามารถสำรวจได้ในอนาคต คือการทำความเข้าใจว่าผู้ใช้ของคุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับ AI ในปัจจุบัน พวกเขามองว่ามันเป็นโอกาสหรือภัยคุกคาม? พวกเขาเริ่มคิดอย่างจริงจังเกี่ยวกับเรื่องนี้แล้วหรือยัง?

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของเราหลายคนรู้สึกตื่นเต้นมากเกี่ยวกับ AI และบริโภคเนื้อหาเกี่ยวกับ AI อย่างไม่สิ้นสุด ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรกของเรา กรณีนี้อาจไม่เกิดขึ้นกับผู้ใช้ของคุณ – ขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรมของคุณ มีโอกาสมากที่จะไม่เป็นเช่นนั้นสำหรับผู้ใช้ ดังนั้น คำถามจึงกลายเป็นว่าคุณจะรักษาสมดุลระหว่างการสร้างผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างและเผชิญกับอนาคตได้อย่างไร ขณะเดียวกันก็พาผู้ใช้ออกเดินทาง เปลี่ยนทัศนคติ และสร้างนิสัยใหม่ วันนี้คุณกำลังทำอะไรเพื่อลดช่องว่างระหว่างปัจจุบันและอนาคต?

4. มีความสะดวกสบายในการนำทางสิ่งที่ไม่รู้จัก

LLM คือกล่องดำ พวกเขาสามารถเห็นภาพหลอน สร้างคำตอบที่แตกต่างกันอย่างมากสำหรับคำถามเดียวกันที่ถามหลายครั้ง สร้างอคติ และเสี่ยงต่อการถูกเจลเบรก เรายังมีความรู้เพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีการทำงาน สิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้ และวิธีที่ดีที่สุดในการกระตุ้นและควบคุมพวกเขา ทำให้การประเมินประสิทธิภาพของรุ่นและผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นเรื่องยากมาก

“ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ควรยอมรับสิ่งที่ไม่รู้จักและใช้มันให้เป็นประโยชน์”

การพัฒนาผลิตภัณฑ์ในพื้นที่นี้อาจรู้สึกสั่นคลอน แต่การสำรวจดินแดนที่ไม่เคยมีมาก่อนนั้นน่าตื่นเต้นและสามารถให้ผลตอบแทนมหาศาล ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ควรยอมรับสิ่งที่ไม่รู้จักและใช้มันให้เป็นประโยชน์ (เราทุกคนลงเรือลำเดียวกัน!)

เสริมสร้างความร่วมมือของคุณกับนักวิจัยและวิศวกรด้านแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้และสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าแก่คุณเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยเทคโนโลยีใหม่นี้ คุณจะพบว่าคุณจะต้องเป็นผู้นำในการสำรวจทางเทคนิค/ความเป็นไปได้มากขึ้นเรื่อยๆ ก่อนที่จะระบุปัญหาได้อย่างเหมาะสม สิ่งนี้อาจขัดกับสัญชาตญาณของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ แต่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้เริ่มต้นจากตำแหน่งที่มีข้อจำกัด และเข้าใจ "ศิลปะแห่งความเป็นไปได้" อย่างแท้จริง

5. อย่าไปจมอยู่กับว่าการจัดการผลิตภัณฑ์ AI เป็นเรื่องหรือไม่

สุดท้ายนี้ มีกระแสฮือฮามากมายเกี่ยวกับการจัดการผลิตภัณฑ์ AI ที่กำลังผลิตเนื้อหาเกี่ยวกับเรื่องนี้อย่างล้นหลาม เช่นเคย ไม่ใช่ทุกสิ่งที่ผลิตขึ้นมาจะมีความเป็นเอกลักษณ์หรือมีประโยชน์ (ซึ่งก็ไม่เป็นไร!)

ฉันได้เห็นการสนทนามากมายว่าการจัดการผลิตภัณฑ์ AI เป็น "สิ่งของ" หรือไม่ - มันเป็นบทบาทเฉพาะหรือเป็นสิ่งที่เพิ่งกลายเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่เราทำทั้งหมดหรือไม่ มันสำคัญไหม? บางทีการอภิปรายอาจมีความสำคัญมากกว่าคำตอบ พื้นที่นี้กำลังเกิดขึ้น และสิ่งสำคัญคือเราต้องหารือกันเพื่อกำหนดและทำความเข้าใจให้ดีขึ้นว่าสิ่งนี้จะมีความหมายต่อเราในระยะยาวอย่างไร

สำหรับตอนนี้ จงรับมันทั้งหมด กระตือรือร้นในการสนทนาเหล่านี้ พยายามรวบรวมการเรียนรู้ของคุณโดยการประยุกต์ใช้ในบทบาทในแต่ละวันของคุณ และพิจารณาว่ามันเกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร

คอยอยากรู้อยากเห็น :)