L'IA va-t-elle remodeler la gestion des produits ?

Aveneel Waadhwa, chef de produit chez Microsoft travaillant au sein de l'équipe Azure Optimization, partage ses réflexions sur la gestion de produits à l'ère de l'IA.

Imaginez un monde dans lequel les chefs de produit possèdent le super pouvoir de prédire les besoins des clients avec une précision extrême, de rationaliser les flux de travail sans effort et de prendre des décisions basées sur les données en temps réel, le tout grâce au pouvoir transformateur de l'intelligence artificielle.

Dans cet article, j'examine comment l'IA révolutionne la gestion des produits, améliore l'efficacité et crée de nouvelles opportunités tout en explorant les responsabilités éthiques qui accompagnent ces avancées.

L’IA peut-elle remplacer les chefs de produit ?

Parlons de l'éléphant dans la pièce : l'IA peut-elle remplacer les chefs de produit (PM) ? Pour l’instant, la réponse est non. Grâce à leur mélange unique de compétences techniques et générales, les chefs de produit apportent une touche humaine irremplaçable à la technologie. Ils détiennent le pouvoir de prendre des décisions susceptibles d’améliorer ou de perturber les systèmes, une responsabilité que l’IA ne peut pas reproduire. Cette assurance devrait donner confiance aux chefs de produit quant à la valeur de leurs compétences à l’ère de l’IA.

Bien que l’IA puisse aider dans divers aspects de la gestion de produits, tels que l’analyse des données et l’automatisation, elle ne parvient pas à répondre aux attentes dans les domaines nécessitant la créativité humaine, l’intelligence émotionnelle et les « compétences générales », indispensables à une gestion de produit efficace. Par exemple, alors que des outils comme Gamma AI pour les présentations ou Otter.ai pour les notes de réunion rationalisent nos tâches, les chefs de produit fournissent de manière unique la compréhension nuancée des besoins des clients et l'empathie nécessaire pour constituer des équipes solides.

Cela dit, je dirais que cette nouvelle vague d’IA rendra les chefs de produit plus critiques que jamais . Les PM sont responsables de prendre des décisions responsables dans l’ensemble de leurs portefeuilles de produits tout en détenant également le pouvoir de façonner l’avenir des produits d’IA et, par conséquent, l’avenir de notre monde. Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités, qui devraient amener les chefs de produit à se sentir critiques, influents et responsables de l’utilisation éthique de l’IA dans leur travail.

Tirer parti de l’IA au travail

Dans mon rôle chez Microsoft, j'utilise régulièrement l'IA pour améliorer la prise de décision et rationaliser les processus. Par exemple, Azure Machine Learning analyse de vastes volumes de données pour découvrir des modèles et des informations qui éclairent nos stratégies produits.

Récemment, mon équipe a lancé un plugin Copilot pour les clients internes, réduisant ainsi le temps d'accès pour afficher et modifier les budgets, prévisions et projections Azure d'environ 50 %. Ce plugin facilite également la présentation de recommandations économiques aux clients et les aide à répondre à leurs FAQ et requêtes sur les produits.

Lors d'un projet visant à optimiser les services Azure de notre organisation, j'ai vécu l'une des expériences les plus marquantes avec l'IA. En intégrant Azure Machine Learning, nous avons identifié les préférences subtiles des clients que nous aurions autrement manquées. Cela a conduit à une expérience produit plus personnalisée et à une plus grande satisfaction client. L’utilisation de Power BI pour la visualisation des données en temps réel nous permet de prendre rapidement des décisions éclairées, en adaptant presque instantanément nos stratégies aux changements du marché. Copilot m'a permis d'économiser d'innombrables heures sur la rédaction des versions initiales des documents, me permettant de me concentrer sur la planification stratégique et la coordination de l'équipe.

Voici quelques outils d’IA que j’utilise fréquemment au travail :

• Azure Machine Learning : analyse des données et identification des tendances.
• Copilot dans Microsoft 365 : Aide à la rédaction de documents tels que les documents d'exigences produits (PRD).
• Power BI : Création de tableaux de bord interactifs pour des informations en temps réel.
• Dynamics 365 AI : Comprendre les retours clients et prédire les tendances du marché.
• Plugins Copilot : Gestion des tâches et des outils internes, y compris le dogfooding du plugin que j'ai lancé.

L'intégration des outils d'IA de Microsoft dans mon flux de travail améliore la productivité et libère du temps pour l'innovation et la résolution créative de problèmes, ce qui se traduit par de meilleurs résultats de produits.

Équiper les PM pour la révolution de l'IA

La maîtrise des principes fondamentaux de l’IA et des concepts clés de l’apprentissage automatique est désormais plus cruciale que jamais. Selon leForum économique mondial, 23 % des emplois dans le monde vont changer au cours des cinq prochaines années, grâce aux progrès de l'intelligence artificielle et d'autres technologies de traitement du texte, des images et de la voix.

En réfléchissant à ma décision de me spécialiser en science des données, j'apprécie l'expérience pratique acquise en exécutant des modèles d'apprentissage automatique et en explorant les bibliothèques et les frameworks d'IA. Ces connaissances ont été inestimables pour comprendre les capacités et les limites des outils d’IA.

Les futurs programmes d’études en informatique et en science des données intégreront probablement des exigences en matière d’IA responsable. Des programmes comme Symbolic Systems de Stanford ou mon alma mater, Cognitive Science de l'UC Berkeley , qui allient compétences techniques et sciences humaines, deviendront plus pertinents. Ces programmes préparent les PM à aborder les considérations éthiques de l'IA, en garantissant que la confidentialité, la protection des données et l'atténuation des préjugés soient une priorité dans le développement de produits.

La priorisation est une responsabilité importante pour tout chef de produit, en particulier pour ceux impliqués dans les produits d'IA. Au-delà de la rapidité, les considérations de confidentialité, de protection des données, d’éthique et de préjugés doivent éclairer l’élaboration des feuilles de route des produits. Même si ce changement de mentalité peut prendre du temps pour certains PM, il s’agit d’un changement nécessaire. L’utilisation responsable de l’IA n’est pas une tendance passagère ; c'est une condition préalable à l'avenir de la gestion des produits. Mettre l’accent sur la responsabilité devrait responsabiliser les chefs de produit et souligner leur responsabilité quant à l’utilisation éthique de l’IA dans leur travail.

Utilisation éthique de l'IA

L’utilisation éthique de l’IA est primordiale dans le paysage technologique actuel. Les chefs de produit doivent veiller à ce que l’IA soit utilisée de manière responsable, en minimisant les risques et en maximisant les avantages pour la société. Voici quelques exemples concrets de la manière dont les PM peuvent utiliser l’IA de manière éthique dans leur travail :

• Transparence et explicabilité : assurez-vous que les modèles d'IA sont transparents et que leurs décisions peuvent être expliquées. L'utilisation d'outils d'IA comme Explainable AI (XAI) peut aider les chefs de produit à comprendre et à communiquer comment l'IA prend des décisions, ce qui est crucial pour maintenir la confiance des utilisateurs. Le manque de transparence peut entraîner une méfiance parmi les utilisateurs et les parties prenantes, pouvant conduire au rejet des solutions d’IA. Par exemple, le manque de transparence des algorithmes d’IA utilisés dans les pratiques de recrutement peut entraîner des poursuites judiciaires et nuire à la réputation des entreprises.
• Atténuation des biais : travaillez activement pour identifier et atténuer les biais dans les modèles d'IA. Cela inclut l’utilisation de divers ensembles de données et l’audit régulier des systèmes d’IA pour détecter les modèles discriminatoires. Des outils comme AI Fairness 360 d'IBM peuvent vous aider dans ce processus. Ne pas remédier aux préjugés peut entraîner des pratiques discriminatoires, conduisant à un traitement injuste de certains groupes. Cela peut causer un préjudice important aux personnes concernées et exposer l’entreprise à des répercussions juridiques et réglementaires. Par exemple, l’IA biaisée dans les systèmes de notation de crédit a conduit à des refus de prêts injustes et à une surveillance réglementaire accrue.
• Confidentialité des données : donnez la priorité à la confidentialité et à la protection des données. Assurez-vous que les systèmes d'IA sont conformes aux réglementations telles que le RGPD et le CCPA et mettez en œuvre des techniques robustes d'anonymisation des données pour protéger les informations des utilisateurs. Négliger la confidentialité des données peut entraîner de graves violations de données, entraînant des sanctions financières substantielles et une perte de confiance des clients. Par exemple, le RGPD a imposé de lourdes amendes aux entreprises en cas de violation de la confidentialité des données, soulignant ainsi l’importance de la conformité.
• Politiques d’utilisation éthique de l’IA : développer et appliquer des politiques d’utilisation éthique de l’IA au sein de l’organisation. Cela comprend l’établissement de lignes directrices claires sur l’utilisation acceptable de l’IA et la formation des employés aux pratiques éthiques de l’IA. Sans politiques claires, les entreprises risquent d’utiliser l’IA de manière contraire à l’éthique, ce qui peut entraîner des réactions négatives du public et nuire à leur réputation. Les manquements éthiques dans le déploiement de l’IA peuvent également entraîner des impacts négatifs à long terme sur la perception de la marque et la fidélité des clients.
• Implication des parties prenantes : impliquer diverses parties prenantes dans le développement et le déploiement de systèmes d’IA. Cela garantit que différentes perspectives sont prises en compte et que le système d’IA s’aligne sur les valeurs et les besoins des différents groupes d’utilisateurs. Ignorer les commentaires des parties prenantes peut aboutir à des solutions d’IA qui ne répondent pas aux besoins des utilisateurs ou aux normes éthiques, conduisant à une mauvaise adoption et à des échecs potentiels. L’engagement des parties prenantes est crucial pour développer une IA efficace et éthiquement rationnelle.

L'avenir de l'IA dans la gestion de produits

À mesure que l’IA évolue, son impact sur la gestion des produits et sur le paysage technologique plus large sera profond. Une réglementation accrue des technologies d’IA devrait garantir une utilisation éthique et responsable. Par exemple, la loi sur l'IA de l'Union européenne vise à établir un cadre juridique pour l'IA, axé sur la transparence, la responsabilité et l'utilisation éthique. Cette loi catégorisera les systèmes d’IA en fonction des niveaux de risque, garantissant ainsi que les applications à plus haut risque soient soumises à un examen rigoureux. De même, les États-Unis envisagent d’adopter l’ Algorithmic Accountability Act , qui obligerait les entreprises à évaluer l’impact de leurs systèmes d’IA et à atténuer tout biais ou préjudice potentiel. La détection des deepfakes et du contenu généré par l'IA constitue également un défi, des entreprises comme Reality Defender et GPTZero travaillant avec les gouvernements et les universités pour le résoudre.

Les chefs de produit doivent bien connaître ces réglementations pour garantir la conformité et le développement de produits éthiques. Cela nécessite une mise à jour continue de leurs connaissances pour s’aligner sur les nouvelles exigences légales et les attentes sociétales. À mesure que les outils d’IA deviennent plus sophistiqués, les PM joueront un rôle crucial dans l’interprétation des informations générées par l’IA et garantiront que ces technologies profitent aux utilisateurs et à la société.

Même si les outils d’IA peuvent suggérer une demande réduite de chefs de produit en raison d’une efficacité accrue, la réalité est plus nuancée. L’IA rationalisera de nombreuses tâches, mais le rôle des PM s’élargira également pour inclure de nouvelles responsabilités, telles que garantir l’alignement de l’IA sur les exigences réglementaires et interpréter les informations générées par l’IA. Cela augmentera probablement le besoin de PM qualifiés, capables de naviguer dans ce paysage complexe.

Outils d'IA pour les chefs de produit

Voici quelques outils d'IA que les chefs de produit peuvent utiliser pour rationaliser leurs tâches quotidiennes :

• Gamma AI : pour les présentations basées sur l'IA.
• Copilote sur Word ou Notion AI : Pour la rédaction de documents.
• ChatPRD ou WriteMyPRD : pour créer des pages 1 et des PRD
• ClickUp : Pour automatiser les flux de travail.
• Mixpanel : pour des analyses de produits basées sur l'IA.
• Productroadmap.ai : Pour créer efficacement des feuilles de route de produits.
• Copilot sur Teams ou Otter.ai : Pour prendre des notes de réunion sans effort.
• Enterpret : pour analyser les commentaires des clients sur tous les canaux.

Ces outils permettent de gagner beaucoup de temps et offrent un aperçu d'un avenir passionnant où les PM pourront se concentrer davantage sur la prise de décision stratégique et moins sur les tâches banales.

IA et techno-optimisme

Le techno-optimisme est la conviction que la technologie, en particulier les nouvelles technologies telles que l’IA, améliorera à terme nos vies et résoudra de nombreux problèmes de l’humanité. Je suis optimiste quant au potentiel de l'IA à équilibrer les compétences techniques et générales dans l'industrie technologique. Développer l’empathie et les compétences de collaboration sera crucial à l’ère de l’IA. Les entreprises technologiques, souvent critiquées pour leur manque d’humanité, peuvent bénéficier de ce changement, car l’IA encourage une prise de décision davantage centrée sur l’humain.

Blank Street Coffee en est un bon exemple. L'entreprise utilise l'automatisation pour gérer les tâches de routine, permettant ainsi à ses employés de service de se concentrer sur l'interaction avec les clients et l'amélioration de leur expérience. Au lieu de se contenter de préparer du café, les employés peuvent consacrer plus de temps à établir des relations avec les clients, améliorant ainsi leur satisfaction globale. Ce modèle montre comment l'IA peut favoriser de meilleures interactions humaines en permettant aux travailleurs de se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : fournir un excellent service client.

Alors que nous sommes à l’aube de la révolution de l’IA, il est clair que les chefs de produit sont particulièrement bien placés pour exploiter cette technologie et avoir un impact profond. L'IA transformera la gestion des produits, la technologie et le monde. En adoptant l’IA de manière responsable et en dirigeant avec empathie et innovation, les chefs de produit peuvent façonner un avenir où la technologie sert l’humanité de manière significative et éthique. Défendons des solutions aux problèmes importants et veillons à ce qu'à mesure que l'IA devient plus intelligente, elle améliore notre expérience humaine et nous conduise vers un avenir meilleur et plus radieux.

Aveneel Waadhwa est chef de produit chez Microsoft, basé à New York, travaillant au sein de l'équipe Azure Optimization. Il est également co-fondateur d'Aspiring Product Manager, une organisation à but non lucratif qui se consacre à aider les futurs chefs de produit à percer dans l'industrie technologique grâce au mentorat, aux conseils et aux commentaires sur les candidatures. Fort d'une formation en science des données de l'UC Berkeley, Aveneel possède une connaissance approfondie de l'IA et de ses applications dans la gestion de produits. En dehors du travail, Aveneel aime voyager dans de nouveaux pays, faire de la randonnée, organiser des cafés, jouer au football et regarder des films.