माइक्रोसॉफ्ट में एज़्योर ऑप्टिमाइज़ेशन टीम में कार्यरत उत्पाद प्रबंधक अवेनील वाधवा ने एआई के युग में उत्पाद प्रबंधन पर अपने विचार साझा किए। एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहां उत्पाद प्रबंधकों के पास ग्राहकों की जरूरतों का सटीक अनुमान लगाने, कार्यप्रवाह को सहजता से व्यवस्थित करने और वास्तविक समय में डेटा-संचालित निर्णय लेने की महाशक्ति हो - और यह सब कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिवर्तनकारी शक्ति के माध्यम से हो। इस लेख में, मैं यह बताने जा रहा हूँ कि किस प्रकार AI उत्पाद प्रबंधन में क्रांति लाता है, कार्यकुशलता बढ़ाता है, तथा नए अवसर पैदा करता है, साथ ही इन प्रगतियों के साथ आने वाली नैतिक जिम्मेदारियों पर भी प्रकाश डालता है। क्या AI उत्पाद प्रबंधकों की जगह ले सकता है? आइए कमरे में हाथी को संबोधित करें: क्या AI उत्पाद प्रबंधकों (PM) की जगह ले सकता है? फिलहाल, इसका जवाब नहीं है। हार्ड और सॉफ्ट स्किल्स के अपने अनूठे मिश्रण के साथ, उत्पाद प्रबंधक प्रौद्योगिकी में एक अपूरणीय मानवीय स्पर्श लाते हैं। वे ऐसे निर्णय लेने की शक्ति रखते हैं जो सिस्टम को बेहतर या बाधित कर सकते हैं, एक ऐसी जिम्मेदारी जिसे AI दोहरा नहीं सकता। इस आश्वासन से उत्पाद प्रबंधकों में AI के युग में उनके कौशल के मूल्य के बारे में विश्वास पैदा होना चाहिए। जबकि AI उत्पाद प्रबंधन के विभिन्न पहलुओं, जैसे डेटा विश्लेषण और स्वचालन में सहायता कर सकता है, यह मानवीय रचनात्मकता, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और "सॉफ्ट स्किल्स" की आवश्यकता वाले क्षेत्रों में कमज़ोर पड़ जाता है - जो प्रभावी उत्पाद प्रबंधन के लिए अपरिहार्य हैं। उदाहरण के लिए, जबकि प्रस्तुतियों के लिए गामा AI या मीटिंग नोट्स के लिए Otter.ai जैसे उपकरण हमारे कार्यों को सुव्यवस्थित करते हैं, उत्पाद प्रबंधक विशिष्ट रूप से ग्राहकों की ज़रूरतों की सूक्ष्म समझ और मज़बूत टीम बनाने के लिए आवश्यक सहानुभूति प्रदान करते हैं। ऐसा कहने के बाद, मैं तर्क दूंगा कि PM अपने उत्पाद पोर्टफोलियो में जिम्मेदार निर्णय लेने के लिए जवाबदेह हैं, साथ ही AI उत्पादों के भविष्य और बदले में हमारी दुनिया के भविष्य को आकार देने की शक्ति भी रखते हैं। बड़ी शक्ति के साथ बड़ी जिम्मेदारी भी आती है, जिससे उत्पाद प्रबंधकों को अपने काम में AI के नैतिक उपयोग के लिए महत्वपूर्ण, प्रभावशाली और जिम्मेदार महसूस करना चाहिए। AI की यह नई लहर उत्पाद प्रबंधकों को पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण बना देगी। कार्यस्थल पर एआई का लाभ उठाना Microsoft में अपनी भूमिका में, मैं निर्णय लेने की प्रक्रिया को बेहतर बनाने और प्रक्रियाओं को सरल बनाने के लिए नियमित रूप से AI का उपयोग करता हूँ। उदाहरण के लिए, Azure मशीन लर्निंग हमारे उत्पाद रणनीतियों को सूचित करने वाले पैटर्न और अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण करता है। हाल ही में, मेरी टीम ने आंतरिक ग्राहकों के लिए एक Copilot प्लगइन लॉन्च किया, जिससे Azure बजट, पूर्वानुमान और अनुमानों को देखने और संपादित करने के लिए एक्सेस समय में लगभग 50 प्रतिशत की कमी आई। यह प्लगइन ग्राहकों को लागत-बचत अनुशंसाएँ प्रस्तुत करना और उनके FAQ और उत्पाद प्रश्नों का उत्तर देने में भी आसान बनाता है। हमारे संगठन की Azure सेवाओं को अनुकूलित करने के लिए एक परियोजना के दौरान, मुझे AI के साथ सबसे प्रभावशाली अनुभवों में से एक मिला। Azure मशीन लर्निंग को एकीकृत करके, हमने सूक्ष्म ग्राहक वरीयताओं की पहचान की, जिन्हें हम अन्यथा अनदेखा कर देते। इससे अधिक व्यक्तिगत उत्पाद अनुभव और उच्च ग्राहक संतुष्टि हुई। रीयल-टाइम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए पावर BI का उपयोग करने से हम तुरंत सूचित निर्णय ले सकते हैं, अपनी रणनीतियों को बाजार में होने वाले बदलावों के अनुसार लगभग तुरंत अनुकूलित कर सकते हैं। Copilot ने मुझे प्रारंभिक दस्तावेज़ संस्करणों का मसौदा तैयार करने में अनगिनत घंटे बचाए हैं, जिससे मुझे रणनीतिक योजना और टीम समन्वय पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिली है। यहां कुछ AI उपकरण दिए गए हैं जिनका मैं अक्सर काम पर उपयोग करता हूं: डेटा विश्लेषण और प्रवृत्ति पहचान। Azure मशीन लर्निंग: : उत्पाद आवश्यकता दस्तावेज़ (पीआरडी) जैसे दस्तावेज़ों का प्रारूप तैयार करने में सहायता करना। माइक्रोसॉफ्ट 365 में सह-पायलट : वास्तविक समय की जानकारी के लिए इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाना। पावर BI : ग्राहक प्रतिक्रिया को समझना और बाजार के रुझान की भविष्यवाणी करना। डायनेमिक्स 365 एआई आंतरिक कार्यों और टूलिंग का प्रबंधन, जिसमें मेरे द्वारा लॉन्च किए गए प्लगइन को डॉगफूडिंग करना भी शामिल है। सह-पायलट प्लगइन्स: माइक्रोसॉफ्ट के एआई टूल्स को अपने कार्यप्रवाह में एकीकृत करने से उत्पादकता बढ़ती है और नवाचार तथा रचनात्मक समस्या समाधान के लिए समय मिलता है, जिसके परिणामस्वरूप उत्पाद के परिणाम बेहतर होते हैं। एआई क्रांति के लिए पीएम को तैयार करना एआई की बुनियादी बातों और मशीन लर्निंग की मुख्य अवधारणाओं में दक्षता अब पहले से कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण हो गई है। अगले पाँच सालों में दुनिया भर में 23 प्रतिशत नौकरियाँ बदल जाएँगी, जो आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और अन्य टेक्स्ट, इमेज और वॉयस प्रोसेसिंग तकनीकों में होने वाली प्रगति के कारण संभव हो पाएगी। वर्ल्ड इकनॉमिक फ़ोरम के अनुसार, डेटा साइंस में प्रमुखता हासिल करने के अपने फैसले पर विचार करते हुए, मैं मशीन लर्निंग मॉडल चलाने और एआई लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क की खोज करने से प्राप्त व्यावहारिक अनुभव को महत्व देता हूं। यह ज्ञान एआई उपकरणों की क्षमताओं और सीमाओं को समझने में अमूल्य रहा है। भविष्य के कंप्यूटर विज्ञान और डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों में संभवतः जिम्मेदार एआई आवश्यकताओं को शामिल किया जाएगा। या मेरे अल्मा मेटर, जैसे कार्यक्रम, जो तकनीकी कौशल को मानविकी के साथ मिलाते हैं, अधिक प्रासंगिक हो जाएंगे। ये कार्यक्रम पीएम को एआई के नैतिक विचारों को नेविगेट करने के लिए तैयार करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि गोपनीयता, डेटा सुरक्षा और पूर्वाग्रह शमन को उत्पाद विकास में प्राथमिकता दी जाती है। स्टैनफोर्ड के सिम्बॉलिक सिस्टम यूसी बर्कले के कॉग्निटिव साइंस प्राथमिकता तय करना किसी भी उत्पाद प्रबंधक के लिए एक महत्वपूर्ण जिम्मेदारी है, खासकर एआई उत्पादों से जुड़े लोगों के लिए। गति से परे, गोपनीयता, डेटा सुरक्षा, नैतिकता और पूर्वाग्रहों के विचारों को उत्पाद रोडमैप तैयार करने में सूचित किया जाना चाहिए। हालांकि मानसिकता में इस बदलाव में कुछ पीएम के लिए समय लग सकता है, लेकिन यह एक आवश्यक बदलाव जिम्मेदारी पर जोर देने से उत्पाद प्रबंधकों को सशक्त होना चाहिए और उनके काम में एआई के नैतिक उपयोग के लिए उनकी जवाबदेही को रेखांकित करना चाहिए। है। एआई का जिम्मेदार उपयोग एक गुज़रती प्रवृत्ति नहीं है; यह उत्पाद प्रबंधन के भविष्य के लिए एक शर्त है। एआई का नैतिक उपयोग आज के तकनीकी परिदृश्य में AI का नैतिक उपयोग सर्वोपरि है। उत्पाद प्रबंधकों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि AI का उपयोग जिम्मेदारी से किया जाए, जोखिम को कम से कम किया जाए और समाज के लिए लाभ को अधिकतम किया जाए। यहाँ कुछ ठोस उदाहरण दिए गए हैं कि कैसे PM अपने काम में AI का नैतिक रूप से उपयोग कर सकते हैं: सुनिश्चित करें कि AI मॉडल पारदर्शी हों और उनके निर्णयों को समझाया जा सके। जैसे AI टूल का उपयोग करके उत्पाद प्रबंधकों को यह समझने और संवाद करने में मदद मिल सकती है कि AI कैसे निर्णय लेता है, जो उपयोगकर्ता के विश्वास को बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है। पारदर्शिता की कमी से उपयोगकर्ताओं और हितधारकों के बीच अविश्वास पैदा हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप AI समाधानों को अस्वीकार किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, भर्ती प्रथाओं में उपयोग किए जाने वाले AI एल्गोरिदम में पारदर्शिता की कमी से कंपनियों के लिए कानूनी चुनौतियाँ और प्रतिष्ठा को नुकसान हो सकता है। पारदर्शिता और व्याख्या: व्याख्यात्मक AI (XAI) AI मॉडल में पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए सक्रिय रूप से काम करें। इसमें विविध डेटासेट का उपयोग करना और भेदभावपूर्ण पैटर्न के लिए नियमित रूप से AI सिस्टम का ऑडिट करना शामिल है। जैसे उपकरण इस प्रक्रिया में मदद कर सकते हैं। पूर्वाग्रहों को संबोधित करने में विफलता के परिणामस्वरूप भेदभावपूर्ण व्यवहार हो सकते हैं, जिससे कुछ समूहों के साथ अनुचित व्यवहार हो सकता है। इससे प्रभावित व्यक्तियों को काफी नुकसान हो सकता है और कंपनी को कानूनी और नियामक नतीजों का सामना करना पड़ सकता है। उदाहरण के लिए, क्रेडिट स्कोरिंग सिस्टम में कारण अनुचित ऋण अस्वीकृति और नियामक जांच में वृद्धि हुई है। पूर्वाग्रह शमन: IBM के AI फेयरनेस 360 पक्षपाती AI के डेटा गोपनीयता और सुरक्षा को प्राथमिकता दें। सुनिश्चित करें कि AI सिस्टम GDPR और CCPA जैसे नियमों का अनुपालन करते हैं और उपयोगकर्ता की जानकारी की सुरक्षा के लिए मज़बूत डेटा अनामीकरण तकनीक लागू करते हैं। डेटा गोपनीयता की उपेक्षा करने से गंभीर डेटा उल्लंघन हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप भारी वित्तीय दंड और ग्राहक विश्वास की हानि हो सकती है। उदाहरण के लिए, GDPR ने डेटा गोपनीयता उल्लंघन के लिए लगाया है, जो अनुपालन के महत्व को उजागर करता है। डेटा गोपनीयता: कंपनियों पर भारी जुर्माना संगठन के भीतर नैतिक AI उपयोग नीतियाँ विकसित करें और उन्हें लागू करें। इसमें AI के स्वीकार्य उपयोग पर स्पष्ट दिशा-निर्देश निर्धारित करना और कर्मचारियों को नैतिक AI प्रथाओं पर प्रशिक्षण देना शामिल है। स्पष्ट नीतियों के बिना, कंपनियाँ AI के अनैतिक उपयोग का जोखिम उठाती हैं, जिससे सार्वजनिक प्रतिक्रिया हो सकती है और कंपनी की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँच सकता है। AI परिनियोजन में नैतिक चूक से ब्रांड धारणा और ग्राहक वफ़ादारी पर दीर्घकालिक नकारात्मक भी पड़ सकता है। नैतिक AI उपयोग नीतियाँ: प्रभाव AI सिस्टम विकसित करने और उसे लागू करने में विविध हितधारकों को शामिल करें। इससे यह सुनिश्चित होता है कि विभिन्न दृष्टिकोणों पर विचार किया जाता है और AI सिस्टम विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के मूल्यों और आवश्यकताओं के साथ संरेखित होता है। हितधारक इनपुट को अनदेखा करने से AI समाधान ऐसे हो सकते हैं जो उपयोगकर्ता की ज़रूरतों या नैतिक मानकों को पूरा नहीं करते हैं, जिससे खराब अपनाने और संभावित विफलताएँ हो सकती हैं। प्रभावी और नैतिक रूप से मजबूत AI विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है। हितधारक भागीदारी: हितधारक जुड़ाव उत्पाद प्रबंधन में एआई का भविष्य जैसे-जैसे AI विकसित होता है, उत्पाद प्रबंधन और व्यापक प्रौद्योगिकी परिदृश्य पर इसका प्रभाव गहरा होता जाएगा। AI प्रौद्योगिकियों के बढ़ते विनियमन से नैतिक और जिम्मेदार उपयोग सुनिश्चित होने की उम्मीद है। उदाहरण के लिए, उद्देश्य पारदर्शिता, जवाबदेही और नैतिक उपयोग पर ध्यान केंद्रित करते हुए AI के लिए एक कानूनी ढांचा स्थापित करना है। यह अधिनियम जोखिम स्तरों के आधार पर AI प्रणालियों को वर्गीकृत करेगा, यह सुनिश्चित करते हुए कि उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों की कड़ी जाँच की जाए। इसी तरह, संयुक्त राज्य अमेरिका पर विचार कर रहा है, जिसके तहत कंपनियों को अपने AI सिस्टम के प्रभाव का आकलन करने और किसी भी संभावित पूर्वाग्रह या नुकसान को कम करने की आवश्यकता होगी। डीपफेक और AI-जनरेटेड कंटेंट का पता लगाना भी एक चुनौती है, जिसे हल करने के लिए और जैसी कंपनियाँ सरकारों और विश्वविद्यालयों के साथ मिलकर काम कर रही हैं। यूरोपीय संघ के AI अधिनियम का एल्गोरिथम जवाबदेही अधिनियम रियलिटी डिफेंडर GPTZero उत्पाद प्रबंधकों को अनुपालन और नैतिक उत्पाद विकास सुनिश्चित करने के लिए इन विनियमों में अच्छी तरह से पारंगत रहना चाहिए। इसके लिए नई कानूनी आवश्यकताओं और सामाजिक अपेक्षाओं के साथ तालमेल बिठाने के लिए अपने ज्ञान को लगातार अपडेट करना आवश्यक है। जैसे-जैसे AI उपकरण अधिक परिष्कृत होते जाएंगे, PMs AI-जनित अंतर्दृष्टि की व्याख्या करने और यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे कि ये प्रौद्योगिकियां उपयोगकर्ताओं और समाज को लाभान्वित करें। जबकि एआई उपकरण बढ़ी हुई दक्षता के कारण उत्पाद प्रबंधकों की मांग में कमी का सुझाव दे सकते हैं, वास्तविकता अधिक सूक्ष्म है। एआई कई कार्यों को सुव्यवस्थित करेगा, लेकिन पीएम की भूमिका भी नई जिम्मेदारियों को शामिल करने के लिए विस्तारित होगी, जैसे कि नियामक आवश्यकताओं के साथ एआई संरेखण सुनिश्चित करना और एआई-जनित अंतर्दृष्टि की व्याख्या करना। इससे कुशल पीएम की आवश्यकता बढ़ जाएगी जो इस जटिल परिदृश्य को नेविगेट कर सकते हैं। उत्पाद प्रबंधकों के लिए AI उपकरण यहां कुछ AI उपकरण दिए गए हैं जिनका उपयोग उत्पाद प्रबंधक अपने दैनिक कार्यों को सुव्यवस्थित करने के लिए कर सकते हैं: : एआई-संचालित प्रस्तुतियों के लिए। गामा एआई या पर कोपायलट: दस्तावेजों का मसौदा तैयार करने के लिए। वर्ड नोशन एआई या : 1-पेजर और PRD बनाने के लिए ChatPRD WriteMyPRD : वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए. ClickUp : एआई-संचालित उत्पाद विश्लेषण के लिए। मिक्सपैनल : कुशलतापूर्वक उत्पाद रोडमैप बनाने के लिए। Productroadmap.ai या पर सह-पायलट: आसानी से मीटिंग नोट्स लेने के लिए। टीम्स ओटर.ai : विभिन्न चैनलों पर ग्राहकों की प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने के लिए। एंटरप्रेन्योरशिप ये उपकरण समय की काफी बचत करते हैं और एक रोमांचक भविष्य की झलक पेश करते हैं, जहां पीएम रणनीतिक निर्णय लेने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और सामान्य कार्यों पर कम। एआई और तकनीकी-आशावाद तकनीकी-आशावाद यह विश्वास है कि प्रौद्योगिकी, विशेष रूप से एआई जैसी नई प्रौद्योगिकियां, अंततः हमारे जीवन को बेहतर बनाएंगी और मानवता की कई समस्याओं का समाधान करेंगी। मैं तकनीकी उद्योग में तकनीकी और सॉफ्ट कौशल को संतुलित करने की एआई की क्षमता के बारे में आशावादी हूं। एआई के युग में सहानुभूति और सहयोग कौशल विकसित करना महत्वपूर्ण होगा। तकनीकी कंपनियां, जिनकी अक्सर मानवता की कमी के लिए आलोचना की जाती है, इस बदलाव से लाभ उठा सकती हैं क्योंकि एआई अधिक मानव-केंद्रित निर्णय लेने को प्रोत्साहित करता है। इसका एक बेहतरीन उदाहरण है। कंपनी नियमित कार्यों को संभालने के लिए स्वचालन का उपयोग करती है, जिससे उनके सेवा कर्मचारी ग्राहकों से जुड़ने और उनके अनुभव को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित कर पाते हैं। केवल कॉफी बनाने के बजाय, कर्मचारी ग्राहकों के साथ संबंध बनाने में अधिक समय बिता सकते हैं, जिससे समग्र संतुष्टि बढ़ जाती है। यह मॉडल दिखाता है कि कैसे AI कर्मचारियों को उस काम पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देकर बेहतर मानवीय संपर्क को बढ़ावा दे सकता है जो वे सबसे अच्छा करते हैं - उत्कृष्ट ग्राहक सेवा प्रदान करना। ब्लैंक स्ट्रीट कॉफी चूंकि हम AI क्रांति के कगार पर खड़े हैं, इसलिए यह स्पष्ट है कि उत्पाद प्रबंधक इस तकनीक का गहन प्रभाव के लिए उपयोग करने के लिए अद्वितीय स्थिति में हैं। AI उत्पाद प्रबंधन, तकनीक और दुनिया को बदल देगा। AI को जिम्मेदारी से अपनाकर और सहानुभूति और नवाचार के साथ नेतृत्व करके, उत्पाद प्रबंधक एक ऐसे भविष्य को आकार दे सकते हैं जहाँ तकनीक मानवता की सार्थक और नैतिक तरीकों से सेवा करती है। आइए महत्वपूर्ण समस्याओं के समाधान की वकालत करें और सुनिश्चित करें कि जैसे-जैसे AI अधिक बुद्धिमान होता जाता है, यह हमारे मानवीय अनुभव को बढ़ाता है और हमें बेहतर और उज्जवल भविष्य की ओर ले जाता है। एवेनील वाधवा न्यूयॉर्क शहर में स्थित माइक्रोसॉफ्ट में एक उत्पाद प्रबंधक हैं, जो एज़्योर ऑप्टिमाइज़ेशन टीम पर काम करते हैं। वह एस्पायरिंग प्रोडक्ट मैनेजर के सह-संस्थापक भी हैं, जो एक गैर-लाभकारी संगठन है जो महत्वाकांक्षी उत्पाद प्रबंधकों को सलाह, मार्गदर्शन और नौकरी आवेदन फीडबैक के माध्यम से तकनीकी उद्योग में प्रवेश करने में मदद करने के लिए समर्पित है। यूसी बर्कले से डेटा साइंस की पृष्ठभूमि के साथ, एवेनील एआई और उत्पाद प्रबंधन में इसके अनुप्रयोगों के बारे में अत्यधिक जानकार हैं। काम के अलावा, एवेनील को नए देशों की यात्रा करना, लंबी पैदल यात्रा करना, कॉफी इवेंट आयोजित करना, फुटबॉल खेलना और फिल्में देखना पसंद है।
