ang pangalan Kahit na itinuturing ito sa pangunahing halimbawa ng low-quality digital content, ang nominasyon ay nagpapakita ng mas mataas na opinyon ng publiko sa pamamagitan ng AI. Walang gusto ng AI slope, at mga kumpanya na ang ganap na naghihintay upang i-push ang mga tampok ng AI sa mga kasalukuyang mga produkto ay may karaniwang pagsisikap. Mga pahinang tumuturo sa Webster ang slope Mga pahinang tumuturo sa Webster Tingnan kung paano nilikha ng Microsoft ang commitment sa mga tampok ng AI Nagsimula ang pag-iisip sa pag-iisip ng kompanya sa Maaari ito lamang ang isang maliit na grupo ng Reddit nerds na nag-iisip, o isang kampanya ng mga competitor, o isang kombinasyon ng parehong. ang backlash ang microscope ang backlash Gayunpaman, ang ilang mga tampok ng AI ay patuloy na mapagkukunan. Ang mga challenge para sa mga managers ng produkto, CEO, o lahat sa digital na negosyo ay malaman kung bakit ang iyong produkto ay kinakailangan ng AI. Ang mga produkto ay may problemang solusyon Nagsasalita ko na ang importance ng Kapag bumalik na ako sa UP, i'll start building a new me. i'll start building a new me. hype resilience ang resilience Ang maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( Ang mga application ng Large Language Model (LLM) sa pagdokumento ng mga pakikipagsapalaran, mag-writing ng corporate emails, lumikha ng mga prototype ng disenyo o code, pagbutihin ang customer service chatbots, at maraming iba pang katulad na mga application ay lumabas. Gayunpaman, ang maraming generative AI pilot initiatives ay hindi nagbibigay ng anumang meaningful impact.Ang pangunahing dahilan ay karaniwang ang pag-aalok ng mga problema na may karaniwang impormasyon sa mga gumagamit o mga empleyado, ngunit kahit na kung ito ay kaso, ang iba pang mga problema ay dapat na tumutulong. 
 
 
 
 
 
 
 Mga teknikal na limitasyon. Karamihan sa mga tampok ng AI ay nangangailangan ng malaking, mataas na kalidad, at domain-specific data. Proxy servers at web scrapers para sa pagkuha ng mga data na ito ay mahal, at pag-integrate ito sa mga kasalukuyang mga sistema ay nangangailangan ng oras. Ito ay kahit na mas mahalaga para sa mga produkto sa finance, health, at related areas, ngunit ang lahat ng mga produkto ay kinakailangan upang matugunan na ang mga tampok ng AI ay reliable. Data privacy concerns. Ipadala ng mga log at data ng user sa third-party APIs ay lumikha ng mga risk ng unauthorized access o data collection. Ang ilang mga kumpanya ay kahit na ban ang paggamit ng mga tool ng AI para sa sensitive data. Ang implementation ng AI ay maaaring simpleng maging isang mababang User Experience (UX) pagpipilian para sa isang produkto na hindi nilikha para sa kanya. Panatilihin ang pagpapatala para sa isang minimum na dalawang magkasunod na semestre. Generative AI ay pa rin kaya bagong na maraming mga problema at mga problema na ito ay maaaring gumawa ay hindi kilala, kaya may isang inherentong pang-risiko sa pag-implementasyon nito. Ang karamihan ng mga problema na ito ay walang bagong para sa mga entrepreneur na mag-scale digital na mga produkto. Karamihan sa anumang tampok, AI o hindi, ay kinakailangan upang matulungan ang parehong mga punto ng sakit. Ang pagkakaiba ay sa pag-manage ng mga pangangailangan na dumating sa AI label. Ang competitive FOMO Ang Fear of Missing Out (FOMO) ay gumagamit para sa mga CEO at iba pang mga decision maker tulad ng ito ay gumagana para sa mga consumers. Kapag ang ChatGPT ay inilabas, maraming karaniwang-planned na mga strategya ay inihahanda upang ipatupad ang visibility ng pag-stay ahead. Ang competitive pressure para sa mga tampok ng AI ay tulad ng isang kapangyarihan ng armas. Ang isang kumpanya ay inihayag ng integration ng AI, at ang iba ay dapat tumugon sa isang bagay na katulad o nangangahulugan ay may risk na ang kanilang produkto ay nakikita na outdated. Huwag mag-alala na ang tulad ng feedback loop ay maaaring hindi nagpapakita ng mga pangangailangan ng consumers. Ang kalkulasyon ay nagpapakita na ang isang kritikal na massa ay magsimula upang piliin ang mga produkto nangangahulugan para sa kanilang mga tampok ng AI. Ito ay hindi kinakailangang katotohanan para sa mga investors, dahil ang AI ay naging ang dominant na pag-unlad narrative sa mga merkado. Any public or venture-capital-backed company now faces pressure to implement at least ilang mga tampok ng AI. Investors expect AI initiatives, at analysts track AI announcements. Ang katotohanan ay ipinapakita sa marketing dahil ang mga kumpanya ay mabilis na i-rebrand ang mga kasalukuyang automation o machine learning workflows bilang AI-powered. Bakit ang mga gumagamit ay maaaring gusto ng mga produkto na may AI? Kung ang mga pananaliksik ay nagpapakita na ang mga tao ay nagtatagumpay sa pagpipilian ng mga produkto na may higit sa mga tampok, kahit na hindi nila gumagamit ang mga ito sa katotohanan. Kung ang gastos ay hindi isang problema, ang mga consumers halos lahat ay pumili ng isang produkto na maaaring gawin ang higit pa, at ang AI label ay ang pangunahing sinyal para sa ito. Gayunpaman, ang mga consumer ay nakakaalam ng feature fatigue, isang frustration na nagsisimula mula sa feature overload. Feature fatigue ay kilala mula sa halimbawa mula kapag ang mga common household appliances, tulad ng refrigerators at TV, ay naging mas karaniwang. Ang isang AI-powered browser, tulad ng sa kaso ng mga nakaraang pag-update ng Microsoft Edge, ay isang madaling paraan upang i-market ang produkto bilang mas kapangyarihan kaysa sa mga competitors. Ang mga gumagamit na nakakaalam sa privacy ay may suspicion sa mga tampok ng AI bilang isang iba pang paraan upang makuha ang data ng gumagamit para sa kapangyarihan ng kumpanya. That's where the "AI slop" label comes from, at bakit ito ay nangangahulugan ng higit pa kayong mas mababang usability. Ang ilang mga produkto ay nagtatrabaho upang ibalik ang trend, nangangahulugan na walang mga tampok ng LLM AI na mag-sign para sa kanilang mga user segment. Vivaldi, isang privacy-focused web browser, ay nagtatrabaho lamang na ito sa pamamagitan ng pag-reklamo ng kanilang mga pananampalataya sa Sa tingin ko, hindi pa rin siya nakikita sa mga viewers niya. Huwag isipin ang mga character Huwag isipin ang mga character Ang solusyon ay maaaring maging mas ekstreme, dahil ang karamihan ng mga gumagamit ay patuloy na piliin ang mga produkto na may kapangyarihan sa AI, halimbawa sa unang pagkakataon. Does Your Product Need AI Features? Kailangan ba ang iyong produkto ng mga characteristic? Ang maliliit na negosyo sa mga sumusunod ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( ), ay na-adaptado upang tingnan ang mga challenge na ibinibigay ng AI. Nag-aalok ng isang RICE-A framework na tinanggap ng mga tampok ng AI na ibinibigay sa pag-unlad ng produkto. Paliwanag ang Impact x Confidence Maryl Nika Si Maryl Nika Ang mga teknikal na limitasyon, user confidence erosion, adoption, monitoring, at data privacy concerns na inilagay namin na nakalipas ay kinakailangan na ibinigay sa mga tipikal na kalkulasyon ng RICE. Ito ay maaaring mahirap din upang magbigay ng higit pa sa mga ito sa pamamagitan ng paggamit ng isang multiplier para sa AI complexity. Mga pahinang tumuturo sa stage ng development. ang as Ang pag-aayos ng mga kakayahan ng pag-implementasyon ng AI ay hindi mapagkukunan kung ang mga tampok ng AI ay nagbibigay-daan sa pagbabago ng satisfaction ng consumer. Ang modelo ng Kano ay tumutulong sa ito sa pamamagitan ng pag-definisya ng tatlong uri ng mga tampok ng produkto. 
 
 
 
 Ang mga must-be features ay mga pangunahing functionalities ng produkto. Ang lahat ng mga gumagamit ay nangangailangan ng mga ito sa default, at ang pagkuha ng mga ito ay nagpapakita ng isang negatibong reaksyon mula sa mga customer. Ang mga tampok ng pagganap ay mas mahusay na pagkuha ng customer satisfaction sa isang pagkakataon. mas mabilis na oras ng pag-load, higit pa ng storage, o katulad na mga pag-uugali ay lumaki ng customer feedback hanggang sa isang punto. Sa mga mas mababang posisyon ay may mga species ng Eurobond fauna, at ang mga altitude ng bundok ay dumarami sa pagtaas ng altitude. Sa e-commerce, customer support chatbots, contextual product summaries, at mga katulad na mga tampok ay maaaring mapabuti ang appeal o mapabuti ang pagganap, ngunit hindi nila nahahati ang mahusay na seleksyon ng produkto at UI. Hindi na sabihin na ang ilang mga tampok ng AI ay hindi may potensyal na maging must-have. AI search na may halimbawa pang mga pangunahing check sa e-commerce ay halos isang kinakailangan ngayon. Halimbawa, AI-powered web unblockers para sa online data collection ay maging mas mahalaga, din. Tulad ng mga website na i-block ang access sa data sa pamamagitan ng mga tool ng AI, ang mga web scrapers ay kinakailangan upang gamitin ang mga tool ng AI upang i-manage proxy pools, browser fingerprints, at iba pang mga detalye. Maghanap ng mga must-have na halimbawa sa iyong niche ay pangunahing upang matukoy kung ang iyong produkto ay kinakailangan ng mga tampok ng AI sa lahat. Conclusion Konklusyon Ang isang produkto na nagsimula sa teknolohiya at pagkatapos ay nag-iisip tungkol sa kung ano ang maaaring mag-solve ay malamang na mag-fail. Ang parehong katumbas sa lahat ng mga tampok ng AI. Kailangan namin mag-asawa kung ano ang mga problema ng AI ay maaaring mag-solve para sa aming mga gumagamit at i-implementate ito lamang kapag ito ay isang pasyente. Ibig sabihin, not counted... hindi ibig sabihin kapuri-puri ka dahil marami kang tinapos na kurso.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Kapag ang isang produkto ay kinakailangan ng AI (At kapag ito ay lamang Slop)

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

Getting intimate with Ethereum tokens

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Getting intimate with Ethereum tokens

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps