Yapay Zeka Ürün Yönetimini Yeniden Şekillendirecek mi?

Azure Optimizasyon ekibinde çalışan Microsoft Ürün Yöneticisi Aveneel Waadhwa, yapay zeka çağında ürün yönetimi hakkındaki düşüncelerini paylaşıyor.

Ürün yöneticilerinin, yapay zekanın dönüştürücü gücü sayesinde müşteri ihtiyaçlarını kesin doğrulukla tahmin etme, iş akışlarını zahmetsizce kolaylaştırma ve gerçek zamanlı olarak veriye dayalı kararlar alma süper gücüne sahip olduğu bir dünya hayal edin.

Bu makalede, yapay zekanın ürün yönetiminde nasıl devrim yarattığını, verimliliği nasıl artırdığını ve bu ilerlemelere eşlik eden etik sorumlulukları keşfederken nasıl yeni fırsatlar yarattığını ele alacağım.

Yapay Zeka Ürün Yöneticilerinin Yerini Alabilir mi?

Odadaki file değinelim: Yapay zeka, ürün yöneticilerinin (PM'ler) yerini alabilir mi? Şimdilik cevap hayır. Ürün yöneticileri, teknik ve teknik becerilerin benzersiz karışımıyla teknolojiye yeri doldurulamaz bir insani dokunuş getiriyor. Sistemleri iyileştirebilecek veya bozabilecek kararlar alma gücüne sahipler; bu, yapay zekanın kopyalayamayacağı bir sorumluluk. Bu güvence, ürün yöneticilerine yapay zeka çağında becerilerinin değeri konusunda güven aşılamalıdır.

Yapay zeka, veri analizi ve otomasyon gibi ürün yönetiminin çeşitli yönlerine yardımcı olabilirken, etkili ürün yönetimi için vazgeçilmez olan insan yaratıcılığı, duygusal zeka ve "sosyal beceriler" gerektiren alanlarda yetersiz kalıyor. Örneğin, sunumlar için Gamma AI veya toplantı notları için Otter.ai gibi araçlar görevlerimizi kolaylaştırırken, ürün yöneticileri güçlü ekipler oluşturmak için gerekli olan empatiyi ve müşteri ihtiyaçlarının incelikli bir şekilde anlaşılmasını benzersiz bir şekilde sağlar.

Bununla birlikte, bu yeni yapay zeka dalgasının ürün yöneticilerini her zamankinden daha kritik hale getireceğini savunuyorum. Proje Yöneticileri, ürün portföyleri genelinde sorumlu kararlar almaktan sorumludur ve aynı zamanda yapay zeka ürünlerinin ve dolayısıyla dünyamızın geleceğini şekillendirme gücüne de sahiptir. Büyük güç, büyük sorumluluğu da beraberinde getirir; bu da ürün yöneticilerinin işlerinde yapay zekanın etik kullanımı konusunda kendilerini eleştirel, etkili ve sorumlu hissetmelerini sağlamalıdır.

İşyerinde Yapay Zekadan Yararlanmak

Microsoft'taki görevim gereği karar alma sürecini geliştirmek ve süreçleri kolaylaştırmak için düzenli olarak yapay zekadan yararlanıyorum. Örneğin, Azure Machine Learning, ürün stratejilerimizi bilgilendiren kalıpları ve öngörüleri ortaya çıkarmak için büyük miktarda veriyi analiz eder.

Yakın zamanda ekibim, şirket içi müşteriler için bir Copilot eklentisi kullanıma sunarak Azure bütçelerini, tahminlerini ve tahminlerini görüntülemek ve düzenlemek için erişim süresini yaklaşık yüzde 50 oranında azalttı. Bu eklenti aynı zamanda müşterilere maliyet tasarrufu sağlayan önerilerin sunulmasını kolaylaştırır ve onların SSS ve ürün sorgularının yanıtlanmasına yardımcı olur.

Kuruluşumuzun Azure hizmetlerini optimize etmeye yönelik bir proje sırasında yapay zekayla ilgili en etkili deneyimlerden birini yaşadım. Azure Machine Learning'i entegre ederek, aksi takdirde gözden kaçıracağımız ince müşteri tercihlerini belirledik. Bu, daha kişiselleştirilmiş bir ürün deneyimine ve daha yüksek müşteri memnuniyetine yol açtı. Gerçek zamanlı veri görselleştirme için Power BI'ı kullanmak, hızlı bir şekilde bilinçli kararlar almamıza ve stratejilerimizi pazar değişikliklerine neredeyse anında uyarlamamıza olanak tanır. Copilot, ilk belge versiyonlarının taslağını hazırlarken bana sayısız saatler kazandırdı ve stratejik planlamaya ve ekip koordinasyonuna odaklanmamı sağladı.

İşyerinde sıklıkla kullandığım bazı yapay zeka araçları şunlardır:

• Azure Machine Learning: Veri analizi ve trend tanımlama.
• Microsoft 365'te Copilot : Ürün Gereksinim Belgeleri (PRD'ler) gibi belgelerin hazırlanmasına yardımcı olmak.
• Power BI : Gerçek zamanlı içgörüler için etkileşimli panolar oluşturma.
• Dynamics 365 AI : Müşteri geri bildirimlerini anlama ve pazar eğilimlerini tahmin etme.
• Yardımcı pilot eklentileri: Başlattığım eklentinin test sürümünün uygulanması da dahil olmak üzere dahili görevleri ve araçları yönetmek.

Microsoft'un yapay zeka araçlarını iş akışıma entegre etmek üretkenliği artırıyor ve inovasyon ve yaratıcı problem çözmeye zaman kazandırıyor, bu da ürün sonuçlarının iyileşmesini sağlıyor.

PM'leri Yapay Zeka Devrimi için donatmak

Yapay zekanın temelleri ve temel makine öğrenimi konseptlerindeki yeterlilik artık her zamankinden daha önemli.Dünya Ekonomik Forumu'na göre, yapay zeka ve diğer metin, görüntü ve ses işleme teknolojilerindeki gelişmelerin etkisiyle küresel işlerin yüzde 23'ü önümüzdeki beş yıl içinde değişecek.

Veri Bilimi alanında uzmanlaşma kararımı göz önünde bulundurarak, makine öğrenimi modellerini çalıştırmaktan ve yapay zeka kitaplıklarını ve çerçevelerini keşfetmekten elde edilen uygulamalı deneyime değer veriyorum. Bu bilgi, yapay zeka araçlarının yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamada çok değerli olmuştur.

Gelecekteki bilgisayar bilimi ve veri bilimi müfredatları muhtemelen sorumlu yapay zeka gerekliliklerini içerecektir. Teknik becerileri beşeri bilimlerle harmanlayan Stanford'un Sembolik Sistemleri veya mezun olduğum UC Berkeley'in Bilişsel Bilimi gibi programlar daha alakalı hale gelecek. Bu programlar, ürün geliştirmede mahremiyet, veri koruma ve önyargıların azaltılmasına öncelik verilmesini sağlayarak Yapay Zekanın etik hususlarını yönlendirmek için Proje Yöneticilerini hazırlar.

Önceliklendirme, herhangi bir ürün yöneticisi için, özellikle de yapay zeka ürünleriyle ilgilenenler için önemli bir sorumluluktur. Hızın ötesinde gizlilik, veri koruma, etik ve önyargı hususları ürün yol haritalarının hazırlanmasında bilgi sahibi olmalıdır. Zihniyetteki bu değişim bazı Başbakanlar için zaman alsa da gerekli bir değişikliktir. Yapay zekanın sorumlu kullanımı geçici bir eğilim değildir; ürün yönetiminin geleceği için bir ön koşuldur. Sorumluluğu vurgulamak, ürün yöneticilerini güçlendirmeli ve işlerinde yapay zekanın etik kullanımı konusunda sorumluluklarının altını çizmelidir.

Yapay Zekanın Etik Kullanımı

Yapay zekanın etik kullanımı günümüzün teknolojik ortamında çok önemlidir. Ürün yöneticileri yapay zekanın sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamalı, riskleri en aza indirip toplum için faydaları en üst düzeye çıkarmalıdır. Proje Yöneticilerinin işlerinde yapay zekayı etik bir şekilde nasıl kullanabileceğine dair bazı somut örnekler:

• Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: Yapay zeka modellerinin şeffaf olduğundan ve kararlarının açıklanabildiğinden emin olun. Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) gibi yapay zeka araçlarını kullanmak, ürün yöneticilerinin yapay zekanın kararları nasıl verdiğini anlamasına ve iletişim kurmasına yardımcı olabilir; bu, kullanıcı güvenini korumak için çok önemlidir. Şeffaflığın olmaması, kullanıcılar ve paydaşlar arasında güvensizliğe yol açabilir ve bu da potansiyel olarak yapay zeka çözümlerinin reddedilmesine yol açabilir. Örneğin, işe alım uygulamalarında kullanılan yapay zeka algoritmalarında şeffaflığın bulunmaması, şirketler için yasal zorluklara ve itibar kaybına yol açabilir.
• Önyargı Azaltma: Yapay zeka modellerindeki önyargıları belirlemek ve azaltmak için aktif olarak çalışın. Buna, çeşitli veri kümelerinin kullanılması ve yapay zeka sistemlerinin ayrımcı kalıplar açısından düzenli olarak denetlenmesi de dahildir. IBM'in AI Fairness 360 gibi araçlar bu süreçte yardımcı olabilir. Önyargıların ele alınmaması, ayrımcı uygulamalara yol açabilir ve bu da belirli gruplara adil olmayan muameleye yol açabilir. Bu, etkilenen kişilere ciddi zararlar verebilir ve şirketi yasal ve düzenleyici etkilere maruz bırakabilir. Örneğin, kredi puanlama sistemlerindeki taraflı yapay zeka, haksız kredi reddine ve düzenleyici incelemelerin artmasına yol açtı.
• Veri Gizliliği: Veri gizliliğine ve korumaya öncelik verin. Yapay zeka sistemlerinin GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere uygun olduğundan emin olun ve kullanıcı bilgilerini korumak için güçlü veri anonimleştirme teknikleri uygulayın. Veri gizliliğinin ihmal edilmesi ciddi veri ihlallerine yol açabilir, bu da önemli mali cezalara ve müşteri güveninin kaybına yol açabilir. Örneğin, GDPR, veri gizliliği ihlalleri nedeniyle şirketlere yüksek para cezaları uygulayarak uyumluluğun önemini vurguladı.
• Etik Yapay Zeka Kullanım Politikaları: Kuruluş içinde etik yapay zeka kullanım politikaları geliştirin ve uygulayın. Bu, yapay zekanın kabul edilebilir kullanımına ilişkin net kuralların belirlenmesini ve çalışanların etik yapay zeka uygulamaları konusunda eğitilmesini içerir. Açık politikalar olmadan şirketler, kamuoyunun tepkisine yol açabilecek ve şirketin itibarına zarar verebilecek yapay zekanın etik olmayan şekilde kullanılması riskiyle karşı karşıya kalır. Yapay zeka dağıtımındaki etik hatalar, marka algısı ve müşteri sadakati üzerinde uzun vadeli olumsuz etkilere de neden olabilir.
• Paydaş Katılımı: Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtımına çeşitli paydaşları dahil edin. Bu, farklı bakış açılarının dikkate alınmasını ve yapay zeka sisteminin çeşitli kullanıcı gruplarının değerleri ve ihtiyaçları ile uyumlu olmasını sağlar. Paydaş girdilerinin göz ardı edilmesi, kullanıcı ihtiyaçlarını veya etik standartları karşılamayan yapay zeka çözümleriyle sonuçlanabilir, bu da benimsenmenin zayıf olmasına ve potansiyel hatalara yol açabilir. Paydaş katılımı, etkili ve etik açıdan sağlam yapay zeka geliştirmek için çok önemlidir.

Ürün Yönetiminde Yapay Zekanın Geleceği

Yapay zeka geliştikçe ürün yönetimi ve daha geniş teknoloji ortamı üzerindeki etkisi derin olacaktır. Yapay zeka teknolojilerine yönelik artan düzenlemelerin etik ve sorumlu kullanımı sağlaması bekleniyor. Örneğin, Avrupa Birliği'nin Yapay Zeka Yasası , şeffaflığa, hesap verebilirliğe ve etik kullanıma odaklanarak yapay zeka için yasal bir çerçeve oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu yasa, yapay zeka sistemlerini risk seviyelerine göre sınıflandıracak ve yüksek riskli uygulamaların sıkı bir incelemeye tabi tutulmasını sağlayacak. Benzer şekilde ABD, şirketlerin yapay zeka sistemlerinin etkisini değerlendirmesini ve olası önyargıları veya zararları azaltmasını gerektiren Algoritmik Sorumluluk Yasası'nı düşünüyor. Reality Defender ve GPTZero gibi şirketlerin bunu çözmek için hükümetler ve üniversitelerle birlikte çalışması nedeniyle, deepfake'leri ve yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği tespit etmek de bir zorluktur.

Ürün yöneticilerinin, uyumluluğu ve etik ürün geliştirmeyi sağlamak için bu düzenlemeler konusunda bilgi sahibi olmaları gerekir. Bu, yeni yasal gerekliliklere ve toplumsal beklentilere uyum sağlamak için bilgilerinin sürekli güncellenmesini gerektirir. Yapay zeka araçları daha karmaşık hale geldikçe, PM'ler yapay zeka tarafından oluşturulan içgörülerin yorumlanmasında ve bu teknolojilerin kullanıcılara ve topluma fayda sağlamasını sağlamada önemli bir rol oynayacaktır.

Yapay zeka araçları artan verimlilik nedeniyle ürün yöneticilerine olan talebin azaldığını öne sürse de gerçek daha incelikli. Yapay zeka birçok görevi kolaylaştıracak ancak PM'lerin rolü, yapay zekanın düzenleyici gerekliliklerle uyumlaştırılmasını sağlamak ve yapay zeka tarafından oluşturulan içgörüleri yorumlamak gibi yeni sorumlulukları da kapsayacak şekilde genişleyecek. Bu, muhtemelen bu karmaşık ortamda gezinebilecek yetenekli PM'lere olan ihtiyacı artıracaktır.

Ürün Yöneticileri için Yapay Zeka Araçları

Ürün yöneticilerinin günlük görevlerini kolaylaştırmak için kullanabileceği bazı yapay zeka araçları şunlardır:

• Gama AI : Yapay zeka destekli sunumlar için.
• Word veya Notion AI üzerinde Yardımcı Pilot: Belge taslağı hazırlamak için.
• ChatPRD veya WriteMyPRD : 1 sayfalık çağrı cihazları ve PRD'ler oluşturmak için
• ClickUp : İş akışlarını otomatikleştirmek için.
• Mixpanel : Yapay zeka odaklı ürün analitiği için.
• Productroadmap.ai : Ürün yol haritalarını verimli bir şekilde oluşturmak için.
• Teams veya Otter.ai'de Copilot: Zahmetsizce toplantı notları almak için.
• Enterpret : Kanallar arası müşteri geri bildirimlerini analiz etmek için.

Bu araçlar önemli ölçüde zaman tasarrufu sağlıyor ve Proje Yöneticilerinin sıradan görevlere daha az, stratejik karar almaya daha fazla odaklanabilecekleri heyecan verici bir geleceğe bir bakış sunuyor.

Yapay Zeka ve Tekno-İyimserlik

Tekno-iyimserlik, teknolojinin, özellikle de yapay zeka gibi yeni teknolojilerin sonuçta yaşamlarımızı iyileştireceğine ve insanlığın birçok sorununu çözeceğine olan inançtır. Yapay zekanın teknoloji endüstrisindeki teknik ve sosyal becerileri dengeleme potansiyeli konusunda iyimserim. Yapay zeka çağında empati ve işbirliği becerilerini geliştirmek çok önemli olacak. Yapay zekanın daha insan odaklı karar almayı teşvik etmesi nedeniyle sıklıkla eleştirilen teknoloji şirketleri bu değişimden yararlanabilir.

Bunun harika bir örneği Blank Street Coffee'dir . Şirket, rutin görevleri yerine getirmek için otomasyonu kullanıyor ve hizmet çalışanlarına müşterilerle etkileşime geçme ve deneyimlerini iyileştirme konusunda zaman kazandırıyor. Çalışanlar yalnızca kahve yapmak yerine müşterilerle ilişkiler kurmaya daha fazla zaman ayırarak genel memnuniyeti artırabilir. Bu model, yapay zekanın, çalışanların en iyi yaptıkları işe, yani mükemmel müşteri hizmeti sağlamaya odaklanmalarına olanak tanıyarak, nasıl daha iyi insan etkileşimlerini teşvik edebileceğini gösteriyor.

Yapay zeka devriminin eşiğinde dururken, ürün yöneticilerinin bu teknolojiden derin bir etki yaratacak şekilde yararlanabilecek benzersiz bir konumda oldukları açıktır. Yapay zeka ürün yönetimini, teknolojiyi ve dünyayı dönüştürecek. Ürün yöneticileri, yapay zekayı sorumlu bir şekilde benimseyerek ve empati ve inovasyonla liderlik ederek, teknolojinin insanlığa anlamlı ve etik yollarla hizmet ettiği bir geleceği şekillendirebilir. Gelin, önemli sorunlara yönelik çözümleri destekleyelim ve yapay zekanın daha akıllı hale gelmesiyle insan deneyimimizi geliştirmesini ve bizi daha iyi ve daha parlak bir geleceğe yönlendirmesini sağlayalım.

Aveneel Waadhwa, New York City merkezli Microsoft'ta Ürün Yöneticisi olup Azure Optimizasyon ekibinde çalışmaktadır. Aynı zamanda, gelecek vaat eden ürün yöneticilerinin mentorluk, rehberlik ve iş başvurusu geri bildirimi yoluyla teknoloji endüstrisine girmesine yardımcı olmayı amaçlayan, kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan Aspiring Product Manager'ın kurucu ortağıdır. UC Berkeley'den Veri Bilimi geçmişine sahip olan Aveneel, yapay zeka ve ürün yönetimindeki uygulamaları hakkında oldukça bilgilidir. Aveneel iş dışında yeni ülkelere seyahat etmekten, yürüyüş yapmaktan, kahve etkinlikleri düzenlemekten, futbol oynamaktan ve film izlemekten hoşlanıyor.