Изменит ли ИИ управление продуктами?

Авинил Ваадхва, менеджер по продукту Microsoft, работающий в команде по оптимизации Azure, делится своими мыслями об управлении продуктами в эпоху искусственного интеллекта.

Представьте себе мир, в котором менеджеры по продуктам обладают сверхспособностями прогнозировать потребности клиентов с высокой точностью, легко оптимизировать рабочие процессы и принимать решения на основе данных в режиме реального времени — и все это благодаря преобразующей силе искусственного интеллекта.

В этой статье я рассказываю о том, как ИИ совершает революцию в управлении продуктами, повышает эффективность и создает новые возможности, а также исследую этическую ответственность, сопровождающую эти достижения.

Может ли ИИ заменить менеджеров по продукту?

Давайте обратимся к слону в комнате: может ли ИИ заменить менеджеров по продуктам (PM)? На данный момент ответ — нет. Благодаря уникальному сочетанию «железных» и «мягких» навыков менеджеры по продуктам привносят в технологии незаменимый человеческий подход. Они обладают властью принимать решения, которые могут улучшить или разрушить системы, — ответственность, которую ИИ не может повторить. Это заверение должно вселить в менеджеров по продукту уверенность в ценности их навыков в эпоху искусственного интеллекта.

Хотя ИИ может помочь в различных аспектах управления продуктами, таких как анализ данных и автоматизация, он не справляется с задачами, требующими человеческого творчества, эмоционального интеллекта и «мягких навыков», необходимых для эффективного управления продуктами. Например, в то время как такие инструменты, как Gamma AI для презентаций или Otter.ai для заметок на собраниях, упрощают наши задачи, менеджеры по продуктам уникальным образом обеспечивают тонкое понимание потребностей клиентов и сочувствие, необходимое для создания сильных команд.

Тем не менее, я бы сказал, что эта новая волна искусственного интеллекта сделает менеджеров по продуктам более критичными, чем когда-либо . Руководители проектов несут ответственность за принятие ответственных решений по своим продуктовым портфелям, а также обладают полномочиями определять будущее продуктов искусственного интеллекта и, в свою очередь, будущее нашего мира. С большой властью приходит и большая ответственность, которая должна заставить менеджеров по продуктам чувствовать себя критичными, влиятельными и нести ответственность за этичное использование ИИ в своей работе.

Использование ИИ на работе

В своей должности в Microsoft я регулярно использую искусственный интеллект для улучшения процесса принятия решений и оптимизации процессов. Например, Машинное обучение Azure анализирует огромные объемы данных, чтобы выявить закономерности и идеи, которые влияют на наши продуктовые стратегии.

Недавно моя команда запустила плагин Copilot для внутренних клиентов, который сокращает время доступа для просмотра и редактирования бюджетов, прогнозов и прогнозов Azure примерно на 50 процентов. Этот плагин также упрощает предоставление клиентам рекомендаций по экономии затрат и помогает ответить на их часто задаваемые вопросы и вопросы о продуктах.

Во время проекта по оптимизации служб Azure в нашей организации у меня был один из самых впечатляющих опытов работы с ИИ. Интегрировав машинное обучение Azure, мы определили тонкие предпочтения клиентов, которые в противном случае мы бы не заметили. Это привело к более персонализированному опыту использования продукта и повышению удовлетворенности клиентов. Использование Power BI для визуализации данных в реальном времени позволяет нам быстро принимать обоснованные решения, почти мгновенно адаптируя наши стратегии к изменениям рынка. Copilot сэкономил мне бесчисленное количество часов на составлении первоначальных версий документов, позволив мне сосредоточиться на стратегическом планировании и координации команды.

Вот некоторые инструменты искусственного интеллекта, которые я часто использую в работе:

• Машинное обучение Azure: анализ данных и выявление тенденций.
• Второй пилот в Microsoft 365 : помощь в разработке документов, таких как документы о требованиях к продукту (PRD).
• Power BI : создание интерактивных информационных панелей для получения аналитической информации в режиме реального времени.
• Dynamics 365 AI : понимание отзывов клиентов и прогнозирование рыночных тенденций.
• Плагины второго пилота: управление внутренними задачами и инструментами, включая тестирование плагина, который я запустил.

Интеграция инструментов искусственного интеллекта Microsoft в мой рабочий процесс повышает производительность и высвобождает время для инноваций и творческого решения проблем, что приводит к улучшению результатов продукта.

Подготовка менеджеров по проектам для революции искусственного интеллекта

Знание основ искусственного интеллекта и ключевых концепций машинного обучения сейчас важнее, чем когда-либо. По даннымВсемирного экономического форума, 23 процента рабочих мест в мире изменятся в ближайшие пять лет благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и других технологий обработки текста, изображений и голоса.

Размышляя о своем решении специализироваться в области науки о данных, я ценю практический опыт, полученный при запуске моделей машинного обучения и изучении библиотек и инфраструктур искусственного интеллекта. Эти знания сыграли неоценимую роль в понимании возможностей и ограничений инструментов искусственного интеллекта.

Будущие учебные программы по информатике и науке о данных, вероятно, будут включать в себя ответственные требования к искусственному интеллекту. Такие программы, как «Символические системы» Стэнфорда или моя альма-матер, «Когнитивная наука» Калифорнийского университета в Беркли , сочетающие в себе технические навыки с гуманитарными науками, станут более актуальными. Эти программы подготавливают менеджеров по проектам к ознакомлению с этическими соображениями, связанными с ИИ, гарантируя, что конфиденциальность, защита данных и смягчение предвзятости будут приоритетными при разработке продуктов.

Расстановка приоритетов — это значительная ответственность для любого менеджера по продукту, особенно для тех, кто занимается продуктами искусственного интеллекта. Помимо скорости, при разработке дорожных карт продукта должны учитываться соображения конфиденциальности, защиты данных, этики и предвзятости. Хотя для некоторых премьер-министров такой сдвиг в мышлении может занять время, это необходимое изменение. Ответственное использование ИИ – это не мимолетная тенденция; это необходимое условие для будущего управления продуктами. Подчеркивание ответственности должно расширить возможности менеджеров по продуктам и подчеркнуть их ответственность за этичное использование ИИ в их работе.

Этическое использование ИИ

Этическое использование ИИ имеет первостепенное значение в современном технологическом ландшафте. Менеджеры по продуктам должны гарантировать, что ИИ используется ответственно, минимизируя риски и максимизируя выгоды для общества. Вот несколько конкретных примеров того, как руководители проектов могут этично использовать ИИ в своей работе:

• Прозрачность и объяснимость: убедитесь, что модели ИИ прозрачны, а их решения можно объяснить. Использование инструментов искусственного интеллекта, таких как объяснимый искусственный интеллект (XAI), может помочь менеджерам по продуктам понять и сообщить, как искусственный интеллект принимает решения, что имеет решающее значение для поддержания доверия пользователей. Отсутствие прозрачности может привести к недоверию среди пользователей и заинтересованных сторон, что потенциально может привести к отказу от решений ИИ. Например, отсутствие прозрачности в алгоритмах искусственного интеллекта, используемых при приеме на работу, может привести к юридическим проблемам и репутационному ущербу для компаний.
• Смягчение предвзятости: активно работайте над выявлением и смягчением предвзятостей в моделях ИИ. Это включает в себя использование разнообразных наборов данных и регулярный аудит систем искусственного интеллекта на предмет дискриминационных моделей. В этом процессе могут помочь такие инструменты, как AI Fairness 360 от IBM . Неспособность устранить предубеждения может привести к дискриминационной практике, ведущей к несправедливому обращению с определенными группами. Это может нанести значительный вред пострадавшим лицам и подвергнуть компанию юридическим и нормативным последствиям. Например, предвзятый ИИ в системах кредитного скоринга привел к несправедливым отказам в кредитах и усилению контроля со стороны регулирующих органов.
• Конфиденциальность данных: уделяйте приоритетное внимание конфиденциальности и защите данных. Убедитесь, что системы искусственного интеллекта соответствуют таким нормам, как GDPR и CCPA, и внедрите надежные методы анонимизации данных для защиты информации пользователей. Пренебрежение конфиденциальностью данных может привести к серьезной утечке данных, что приведет к существенным финансовым штрафам и потере доверия клиентов. Например, GDPR наложил огромные штрафы на компании за нарушение конфиденциальности данных, подчеркивая важность соблюдения требований.
• Политика этического использования ИИ: разрабатывайте и внедряйте в организации этическую политику использования ИИ. Это включает в себя установление четких руководящих принципов приемлемого использования ИИ и обучение сотрудников этическим практикам ИИ. Без четкой политики компании рискуют неэтичным использованием ИИ, что может привести к негативной реакции общественности и нанести ущерб репутации компании. Этические нарушения при развертывании ИИ также могут привести к долгосрочным негативным последствиям для восприятия бренда и лояльности клиентов.
• Вовлечение заинтересованных сторон. Привлекайте различные заинтересованные стороны к разработке и развертыванию систем искусственного интеллекта. Это гарантирует, что будут рассмотрены различные точки зрения, а система искусственного интеллекта будет соответствовать ценностям и потребностям различных групп пользователей. Игнорирование вклада заинтересованных сторон может привести к тому, что решения ИИ не будут соответствовать потребностям пользователей или этическим стандартам, что приведет к плохому внедрению и потенциальным неудачам. Вовлечение заинтересованных сторон имеет решающее значение для разработки эффективного и этически обоснованного ИИ.

Будущее искусственного интеллекта в управлении продуктами

По мере развития ИИ его влияние на управление продуктами и более широкий технологический ландшафт будет глубоким. Ожидается, что ужесточение регулирования технологий искусственного интеллекта обеспечит этичное и ответственное использование. Например, Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте направлен на создание правовой базы для искусственного интеллекта, уделяя особое внимание прозрачности, подотчетности и этичному использованию. Этот закон будет классифицировать системы искусственного интеллекта на основе уровней риска, гарантируя, что приложения с более высоким уровнем риска будут подвергаться тщательной проверке. Аналогичным образом, Соединенные Штаты рассматривают Закон об алгоритмической ответственности , который потребует от компаний оценивать влияние своих систем искусственного интеллекта и смягчать любые потенциальные предубеждения или вред. Обнаружение дипфейков и контента, созданного искусственным интеллектом, также является непростой задачей, и такие компании, как Reality Defender и GPTZero, работают над ее решением совместно с правительствами и университетами.

Менеджеры по продуктам должны хорошо разбираться в этих правилах, чтобы обеспечить их соответствие и этическую разработку продукции. Это требует постоянного обновления их знаний, чтобы они соответствовали новым законодательным требованиям и ожиданиям общества. По мере того как инструменты ИИ становятся все более совершенными, менеджеры по проектам будут играть решающую роль в интерпретации результатов, полученных с помощью ИИ, и обеспечении того, чтобы эти технологии приносили пользу пользователям и обществу.

Хотя инструменты искусственного интеллекта могут предполагать снижение спроса на менеджеров по продуктам из-за повышения эффективности, реальность более тонкая. ИИ упростит многие задачи, но роль менеджеров по проектам также расширится и будет включать в себя новые обязанности, такие как обеспечение соответствия ИИ нормативным требованиям и интерпретация результатов, полученных с помощью ИИ. Это, вероятно, увеличит потребность в квалифицированных менеджерах по проектам, которые смогут ориентироваться в этой сложной ситуации.

Инструменты искусственного интеллекта для менеджеров по продуктам

Вот некоторые инструменты искусственного интеллекта, которые менеджеры по продуктам могут использовать для оптимизации своих повседневных задач:

• Гамма AI : для презентаций с использованием искусственного интеллекта.
• Второй пилот в Word или Notion AI : для составления документов.
• ChatPRD или WriteMyPRD : для создания одностраничных страниц и PRD.
• ClickUp : для автоматизации рабочих процессов.
• Mixpanel : для аналитики продуктов на основе искусственного интеллекта.
• Productroadmap.ai : для эффективного создания дорожных карт продукта.
• Второй пилот в Teams или Otter.ai : для удобного ведения заметок на собраниях.
• Enterpret : для анализа отзывов клиентов по различным каналам.

Эти инструменты значительно экономят время и позволяют заглянуть в захватывающее будущее, где руководители проектов смогут больше сосредоточиться на принятии стратегических решений, а не на рутинных задачах.

ИИ и технооптимизм

Технооптимизм — это вера в то, что технологии, особенно новые технологии, такие как искусственный интеллект, в конечном итоге улучшат нашу жизнь и решат многие проблемы человечества. Я с оптимизмом смотрю на потенциал ИИ, позволяющий сбалансировать технические и мягкие навыки в технологической отрасли. Развитие навыков эмпатии и сотрудничества будет иметь решающее значение в эпоху искусственного интеллекта. Технологические компании, которых часто критикуют за недостаток человечности, могут извлечь выгоду из этого сдвига, поскольку ИИ поощряет принятие решений, более ориентированных на человека.

Отличным примером этого является кофе Blank Street Coffee . Компания использует автоматизацию для решения рутинных задач, освобождая своих обслуживающих работников, чтобы они могли сосредоточиться на взаимодействии с клиентами и улучшении их опыта. Вместо того, чтобы просто готовить кофе, сотрудники могут уделять больше времени налаживанию отношений с клиентами, повышая общую удовлетворенность. Эта модель показывает, как ИИ может способствовать улучшению взаимодействия между людьми, позволяя работникам сосредоточиться на том, что они делают лучше всего, — обеспечивая превосходное обслуживание клиентов.

Поскольку мы стоим на пороге революции искусственного интеллекта, становится ясно, что менеджеры по продуктам имеют уникальную возможность использовать эту технологию для достижения глубоких результатов. ИИ изменит управление продуктами, технологии и мир. Ответственно принимая искусственный интеллект и руководствуясь сочувствием и инновациями, менеджеры по продуктам могут формировать будущее, в котором технологии будут служить человечеству значимым и этическим образом. Давайте отстаивать решения серьезных проблем и гарантировать, что по мере того, как ИИ становится более интеллектуальным, он улучшает наш человеческий опыт и ведет нас к лучшему и светлому будущему.

Авинил Ваадхва — менеджер по продукту в Microsoft из Нью-Йорка, работающий в команде оптимизации Azure. Он также является соучредителем Aspiring Product Manager, некоммерческой организации, которая помогает начинающим менеджерам по продуктам проникнуть в технологическую индустрию посредством наставничества, рекомендаций и обратной связи при приеме на работу. Имея опыт работы в области науки о данных в Калифорнийском университете в Беркли, Авинил хорошо разбирается в искусственном интеллекте и его применении в управлении продуктами. Помимо работы Авенил любит путешествовать по новым странам, ходить в походы, устраивать кофейные мероприятия, играть в футбол и смотреть фильмы.