呼ばれた 2025年は、主に低品質のデジタルコンテンツに言及しているが、ノミネートは、AIに対する広範な世論の感情を示している。 メアリー・ウェブスター スロップ メアリー・ウェブスター ただ、マイクロソフトのAI機能へのコミットメントがどのように作成されたかを見てください。 迅速にメモを生み出し、会社を改名し、 それは単にRedditのニードの小さなグループが文句を言っているか、競合相手からの汚職キャンペーン、または両方の組み合わせかもしれません。 バックアップ マイクロスロップ バックアップ 製品マネージャー、CEO、またはデジタルビジネスの誰もが、あなたの製品が実際にAIを必要とする時を知るという課題です。 製品が問題を解決 すでに、重要性について書いたことがあります。 チームレベルで人間の専門知識を置き換えるときは、製品を構築する際にも同じ論理が適用されます:基本的に、AI機能は製品の一部にすぎません。 Hype Resilienceについて Hype Resilienceについて 成功した製品はうまくいき、失敗した製品はうまくいきません。これらの能力によって価値を生み出し、それらを作る会社は、その価値の一部を収益に変えることができます。 大型言語モデル(LLM)アプリケーションは、会議をドキュメンタリー化し、企業の電子メールを書く、デザインやコードのプロトタイプを作成し、顧客サービスのチャットボットを改善し、その他の多くの類似アプリケーションが成功しています。 しかし、多くのAIパイロットイニシアチブは有意義な影響を生み出すことができず、その根底にある理由はしばしば、ユーザーや従業員に関連する問題を解決できないことであるが、その場合でも、他の課題に対処しなければならない。 
 
 
 
 
 
 
 技術的な制限 ほとんどのAI機能には、大規模で高品質でドメイン特有のデータが必要です. プロキシサーバーとウェブスクレーパーは、そのようなデータを収集するのに費用がかかります。 重要なフローにおける偶然の幻覚でさえ、ユーザーの信頼を破壊する可能性があります。これは、金融、健康、および関連分野の製品にとってさらに重要ですが、すべての製品は、AI機能が信頼できることを保証しなければなりません。 データプライバシーの問題 ログやユーザーデータを第三者のAPIに送信すると、不正アクセスやデータ収集のリスクが生じます。 AIの実装は、それのために作られたものではなかった製品のための悪いユーザー体験(UX)選択肢である可能性があります。 既存の製品における生成型AIの機能は、潜在的な崩壊、PR危機、法的リスク、その他の問題を避けるために継続的な監視を必要とします。 Generative AIはまだ新しいので、その原因となる課題や問題の多くは不明なので、その実装には固有の追加リスクがあります。 これらの課題のほとんどは、デジタル製品をスケーリングする起業家にとって新しいものではありません。ほぼすべての機能、AIであれ、同様の痛みの点を解決する必要があります。 競争力 FOMO FOMO(Fear of Missing Out)は、CEOやその他の意思決定者に対しては、CATGPTがリリースされたとき、多くの慎重に計画された戦略を放棄し、前進の見通しを追いかけた。 AI機能のための競争圧力は、武器競争に似ています ある企業はAIの統合を発表し、他の企業は、同様のものと反応しなければなりません、または製品が時代遅れに見える可能性があります。 この計算は、批判的マスが主にAI機能のために製品を選択し始めると見えるが、これは投資家にとっては、AIが市場における支配的な成長物語となったため、間違いなく真実である。 公的資本やベンチャー資本が支援する企業は、少なくともいくつかのAI機能を実装するための圧力に直面しています。投資家はAIのイニシアチブを期待し、アナリストはAIの発表を追跡しています。 同様のことは、企業が既存の自動化または機械学習ワークフローをAI駆動として再ブランドするのが早いため、マーケティングでも反映されます。 なぜユーザーはAI製品を好むのか? 研究によると、人々は実際にそれらを使用しない場合でも、より多くの機能を持つ製品を選ぶ傾向があります。コストが問題ではない場合、消費者はほとんど常により多くのことを行うことができる製品を選択し、AIラベルはこのための究極のシグナルです。 しかし、消費者はまた、機能の疲労、機能の過剰負荷から生じる挫折を経験しています。 最近のMicrosoft Edgeのアップデートと同様に、AI駆動型のブラウザは、製品を競争相手よりも有能なものとして販売する簡単な方法です。 プライバシー意識の高いユーザーは、AIの機能を、企業の利益のためにユーザーデータを収集するもう一つの方法として疑っているが、そこから「AI slop」というラベルが生まれてきており、単に使いやすさを減らすこと以上のことを意味している。 いくつかの製品はこの傾向を逆転させようとしているが、LLM AIの機能がユーザーセグメントに突出しないことを約束している。 自分の視点に合わない限り。 avoid AI features AIの特徴を避ける このアプローチは極端すぎるかもしれないが、ほとんどのユーザーは、少なくとも最初はAIを可能にした製品を選ぶだろう。 Does Your Product Need AI Features? あなたの製品にはAI機能が必要ですか? 伝統的な製品開発フレームワーク、例えばRICE( )は、AIがもたらす課題を考慮するために調整されています。 製品開発に導入されたAI機能を考慮するRICE-Aフレームワークを提案している。 Reach × Impact × 信頼度 メアリーニカ メアリーニカ 前述した技術的制限、ユーザー信頼の侵害、採用、モニタリング、およびデータプライバシーの懸念は、典型的なRICE計算に含まれる必要があります。 開発段階における特徴 AS AIの実装の困難を重視することは、AIの機能が実際に消費者の満足度を高めるのを助けるかどうかを決定するのに役立ちません。 
 
 
 
 必須機能は製品のコア機能であり、すべてのユーザーはデフォルトでそれらを期待し、それらを失うことは顧客から不利な反応を引き起こします。 パフォーマンス機能は、顧客の満足度を一定程度向上させます。より速いロードタイム、より多くのストレージ、または類似の改善は、顧客のフィードバックを最大限に高めます。 魅力的な機能は、他のブランドと競争し、顧客満足度を上回るのに役立ちます。それらの欠如は不満を引き起こすものではありませんが、その存在はユーザーの一部を引き付ける可能性があります。 多くの生成型AI機能は、少なくとも初期段階では、パフォーマンスと魅力のカテゴリーに入ります。ecommerceでは、顧客サポートのチャットボット、文脈的な製品概要、および類似の機能は、魅力を高めたり、パフォーマンスを向上させることができますが、良い製品選択とUIを置き換えることはほとんどありません。 それは、いくつかのAI機能が必需品になる可能性がないということではありません。AI検索は、少なくとも電子商取引における基本的な魔法のチェックで、現在ではほぼ必要不可欠です。 ウェブサイトがAIツールを使用してデータアクセスをブロックするため、ウェブスクレーパーはAIツールを活用してプロキシポール、ブラウザの指紋、その他の詳細を管理する必要があります。 Conclusion 結論 AI機能の故障は、製品管理の故障です。テクノロジーから始まり、その後何を解決するかを考える製品は、必ず失敗するでしょう。同じことは、すべてのAI機能にも当てはまります。 生成型AIは変革的なテクノロジーであることは否定できないが、真の勝者はハイプに抵抗し、伝統的な製品管理フレームワークに固執する者になるだろう。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

製品が実際にAIを必要とするとき(そしてそれがただのスロップであるとき)

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