Les chefs de produit ont toujours été le pont entre la technologie et les affaires. Mais maintenant, ce pont évolue rapidement, gracieuseté - AI génératif. Dans le cas où vous êtes dans la profession de gestion des produits et que vous considérez Genai comme ?juste une autre tendance?, vous êtes déjà assez loin derrière. Genai pour les chefs de produit aujourd'hui remodèle comment les produits sont imaginés, construits et mis à l'échelle.

La bonne nouvelle pour vous? Il est plus facile pour vous de devenir prêt pour le Genai que vous ne le pensez, sans plonger profondément dans les techniques des choses. Ici, nous décomposons exactement comment faire cela.

Commen?ons par la nécessité de tout l'exercice - pourquoi une IA générative est nécessaire pour la gestion des produits.

Table des matières

• AI générative - La nouvelle norme pour les chefs de produit
• Comprendre Genai comme votre propre produit
  • Quel genai fait vraiment bien?
  • Qu'est-ce que ?a ne peut pas bien faire?
• Apprenez la langue Genai (pas de doctorat requis)
  • Ingénierie rapide
  • Découvrez les LLM
  • Conna?tre le jargon de l'IA
• Repenser l'expérience utilisateur avec Genai à l'esprit
• Prototypes rapides de la foudre: avec API
• Commencez à poser des questions sur les produits AI-First
• être l'éthique et le gardien UX
• Conclusion

AI générative - La nouvelle norme pour les chefs de produit

Pourquoi Gen-AI est-il nécessaire pour la gestion des produits après tout? Permettez-moi de vérifier la nécessité avec un exemple ici.

Coca-Cola, la boisson la plus populaire au monde, utilise désormais l'IA dans tous les opérations. La marque utilise l'IA non seulement pour les campagnes de marketing, mais aussi pour guider les décisions des produits grace à l'analyse des sentiments des consommateurs en temps réel. Pour vous donner un GIST, il analyse désormais les données des médias sociaux, des commentaires des clients et des tendances régionales de vente.

Cela signifie que l'IA aide Coca-Cola à identifier les préférences de saveurs, et donc à lancer des produits hyper-localisés et même à optimiser l'inventaire par géographie. Un chef de produit chez Coca-Cola peut prendre des décisions plus rapides et plus confiantes car AI leur alimente constamment des informations exploitables.

Il s'agit d'une norme dans toutes les industries maintenant. Les utilisateurs s'attendent à des fonctionnalités améliorées en AI par défaut. Les parties prenantes demandent ?quelque chose de semblable à un chatpt?. Et surtout, vos concurrents expérimentent déjà des copilotes, des assistants intelligents et des fonctionnalités de génération automatique.

Imaginez qu'une entreprise de boissons concurrente qui compose toujours uniquement sur des rapports de vente trimestriels et des enquêtes manuelles. Leur boucle de rétroaction est lente, leur temps de réponse est dépassé et leurs lancements de produits manquent souvent la marque. Dans un monde où l'IA peut vous aider à repérer, valider et agir sur les tendances en temps réel, ne pas l'utiliser, c'est comme se présenter à une course de Formule 1 avec un vélo.

Vous ne voulez pas faire du vélo sur la piste, n'est-ce pas? Plongeons donc directement dans votre prochaine voiture de course - AI générative.

Comprendre Genai comme votre propre produit

Considérez Genai comme votre propre produit. Vous ne l'expériveriez pas sans savoir exactement ce que c'est génial, où il bat la compétition et à quoi il n'est tout simplement pas destiné. Permettez-moi de briller de la lumière dans ce domaine pour vous.

Quel genai fait vraiment bien?

• Générez du contenu: il est juste dans le nom - considérons cela comme la principale force de l'IA générative. Il peut éventuellement produire du contenu sur n'importe quel sujet, entre les formats. Pensez aux e-mails, aux info-bulleurs, aux notes de publication, à la copie de l'interface utilisateur, aux FAQ, même au SEO. En tant que PM, vous pouvez l'utiliser pour vous déplacer plus rapidement à travers la documentation, le prototypage et la communication des utilisateurs, ce qui permet d'économiser un temps massif de l'idéation au déploiement et à la rétroaction.
• IDEATION RAPIDE: Vous ne trouverez guère personne aussi intelligent (certainement pas aussi rapide) un partenaire pour l'idéation. Une question ou une invite simple peut vous donner des tonnes d'idées dans des domaines où vous cherchez une nouvelle perspective. C'est comme avoir un copain de brainstorming toujours sur des post-its infini.
• Recherche profonde: les outils modernes du Genai peuvent effectuer des recherches approfondies en quelques minutes. Lorsque vous vous préparez à présenter votre prochain produit sur le marché, il peut éventuellement vous dire n'importe quel déploiement de produit similaire dans toute l'histoire, vous donnant des informations clés sur les meilleures pratiques et les échecs que vous pouvez apprendre.
• Simulation et tests: L'IA générative peut imiter des personnages. Cela signifie essentiellement qu'il peut participer à un jeu de premier temps confus ou à un utilisateur de puissance essayant de briser le système, vous aidant à tester le stress UX avant qu'il n'atteigne vos vrais utilisateurs.
• Assistant personnel: Il s'agit de l'utilisation la plus recherchée de l'IA générative, pour gérer les taches subalternes et fastidieuses qui mangent votre temps précieux. Dans vos taches quotidiennes en tant que chef de produit, vous pouvez l'utiliser pour organiser des notes de réunion désordonnées, des entretiens clients, des journaux de support et ainsi de suite, des heures d'économie de bande passante mentale. Ce qui signifie que vous vous concentrez sur les décisions, il s'occupe de la documentation.

Qu'est-ce que ?a ne peut pas bien faire?

Avec tous les avantages, il y a quelques lacunes. L'IA générative, dans son état actuel, fait face à quelques difficultés, par exemple:

• Il ne peut pas effectuer un raisonnement complexe et étape par étape ainsi que les humains.
• Il ne comprend pas vraiment l'intention de votre utilisateur. Il peut deviner, mais pas de penser comme ils le font.

Cela signifie essentiellement qu'en tant que chef de produit, vous pouvez traiter Genai comme un partenaire de produit. Vous devez savoir quand vous appuyer dessus et quand mettre en place des garde-corps.

Apprenez la langue Genai (pas de doctorat requis)

Maintenant que vous savez à quel point l'IA génératrice peut vous aider, vous devrez apprendre comment le mettre à utiliser. Pour cela, l'apprentissage de la langue du Genai est super important. Voici ce sur quoi vous devez vous concentrer:

Ingénierie rapide

Par exemple, au niveau le plus élémentaire, vous devrez apprendre l'ingénierie rapide. Contexte - Une invite est la requête ou la direction que vous fournissez à votre outil d'IA. Par exemple, vous pouvez demander à Chatgpt de ?rédiger un e-mail à l'équipe pour une réunion à 17 heures?. Bien que ce soit un exemple très basique, vos invites deviendront de plus en plus techniques à mesure que vous augmentez votre utilisation de l'IA générative.

C'est à ce moment que vous aurez besoin de savoir comment rédiger votre requête, pour que l'IA donne les meilleurs résultats. Voici un exemple d'une mauvaise invite et d'une très bonne invite du contexte d'un chef de produit:

Mauvaise invite:

?écrivez quelques suggestions pour améliorer l'expérience utilisateur.?

Excellente invite:

?Vous êtes un chercheur UX pour un tableau de bord SaaS Analytics. Suggérez 5 améliorations UX pour le flux d'intégration d'un premier directeur marketing. Gardez les données informatiques et axées sur la réduction de la baisse.?

L'ingénierie rapide n'est rien d'autre que l'apprentissage de l'art de fournir des invites à l'IA générative. Vous n'avez pas vraiment besoin de suivre un cours. Lisez simplement notre guide détaillé sur l'ingénierie rapide ici, et vous serez en bonne voie pour donner des invites très spécifiques et fructueuses avec une certaine pratique.

Découvrez les LLM

Les LLM sont de grands modèles de langage - ce que vous connaissez avidement sous le nom de Chatgpt et Claude. Ce sont des systèmes d'IA formés sur des ensembles de données massifs pour comprendre et générer un langage humain. Vous pouvez lire sur les LLMS en détail ici.

En tant que chef de produit, vous n'avez pas besoin de former un LLM. Bien que vous ayez besoin de comprendre comment ils fonctionnent, quelles sont leurs limites et à quelle vitesse ils évoluent. Conna?tre la différence entre les modèles GPT-4, Claude et open source comme Llama n'est pas un trivia pour vous. Il a une application pratique - il vous aide à choisir le bon modèle pour le bon cas d'utilisation.

Vous voyez, alors que le monde se déroule après les scores de référence de différents LLM, le fait est que chaque LLM a son propre domaine d'expertise. Cela découle simplement des données qui leur sont nourries lors de la formation. Cela signifie qu'un LLM particulier peut être plus adapté à vos besoins que les autres. Lorsque vous essayez les différents modèles disponibles, vous trouverez éventuellement votre costume.

Conna?tre le jargon de l'IA

Une partie du travail d'un chef de produit consiste à se coordonner à travers le leadership et les départements. Lors de ces réunions, vous devriez être en mesure de parler à vos ingénieurs, fournisseurs et à vos leaders sans avoir l'air perdu. C'est exactement pourquoi vous devez savoir, à tout le moins, la signification de certains mots clés associés à une IA générative. Certains d'entre eux sont:

• limites de jeton
• hallucinations
• latence
• réglage fin
• Rag - Génération augmentée de récupération

Ces éléments peuvent avoir un impact direct sur la vitesse, la précision de votre produit et UX. Une fois que vous les connaissez, vous saurez tous les domaines à améliorer.

Repenser l'expérience utilisateur avec Genai à l'esprit

L'IA générative a déjà changé le jeu UX. Au cas où vous pensez différemment, permettez-moi de vous dire honnêtement et hardiment que vous vous trompez! Les anciens flux de produits ne s'appliquent tout simplement pas lorsqu'un utilisateur peut simplement ?demander? ce qu'il veut.

Regardez autour de vous et il est facile de repérer. Les bo?tes de recherche se sont transformées en fenêtres de chat. Au lieu de taper des mots clés, les utilisateurs demandent maintenant: "Quel est le vol le moins cher pour Goa le week-end prochain avec un espace pour les jambes supplémentaire?" Les assistants Genai de Google, Bing et d'innombrables autres services conduisent instantanément les réponses.

Dans Canva, les utilisateurs ne cliquent plus sur les ic?nes. Ils tapent simplement ?faire un logo minimaliste en vert et noir?, et l'IA le crée. L'interface est maintenant conversationnelle.

Le changement n'est pas seulement numérique. Les réfrigérateurs intelligents de Samsung utilisent désormais l'IA pour recommander des recettes en fonction de ce qui se trouve à l'intérieur. Même BMW déploie des expériences vocales propulsées par Genai qui peuvent expliquer les alertes du tableau de bord, répondre aux questions de suivi et gérer la conversation naturelle, bien au-delà de l'ancienne température de 22 ans.

Donc, si votre produit s'attend toujours à ce que les utilisateurs exploitent des onglets ou des menus sans fin pour faire quelque chose, eh bien, je pense que vous pouvez faire une supposition éclairée.

En tant que chef de produit utilisant Genai, vous devrez repenser les interfaces, les parcours utilisateur et la gestion des erreurs dans un monde où les sorties sont probabilistes, pas déterministes.

Prototypes rapides de la foudre: avec API

L'IA accessible aujourd'hui a évolué au point qu'elle peut elle-même agir comme l'outil d'implémentation, pour lui-même. Ce qui signifie, plus d'attendre une équipe technologique complète pour construire une fonctionnalité d'IA. Des outils comme l'API d'Openai, Claude, Llamaindex Langchain, vous permettent de prototyper les fonctionnalités Genai en heures.

Vous voulez un outil de suggestion de contenu à l'intérieur de votre produit? Construisez une démo avec GPT-4 et une notion de frontend. C'est là que vous n'avez pas besoin de faire une excuse ou de faire de la patience pour apporter une toute nouvelle fonctionnalité. Construisez simplement le prototype via ces outils, et une fois qu'il vous procure les applaudissements bien mérités, amenez votre équipe technologique à la construire en interne.

Commencez à poser des questions sur les produits AI-First

Les meilleurs chefs de produit prêts pour le Genai ont déjà déplacé leur approche. Je ne sais pas si vous l'avez fait ou non, mais je suis s?r que cela ne vous dérangerait pas d'apprendre du meilleur de votre r?le. Chez Microsoft, les chefs de produit agissent désormais en tant que formateurs d'IA pour les produits basés sur des agents. Mondelez, connu pour ses collations comme Oreo et Cadbury, utilise l'IA pour itérer et lancer de nouveaux produits alimentaires plus rapidement. Chez PepsiCo, PMS exploite l'IA pour les décisions en temps réel axées sur les données dans les opérations. Vous nommez une marque connue, et l'IA fait probablement déjà partie de son parcours produit maintenant.

Si vous souhaitez être inclus dans cette liste, voici quelques questions que vous pouvez poser sur vous-même et votre marque qui vous aideront à aligner vos besoins avec Genai:

• Quelle partie de votre flux de travail peut être automatisé ou améliorée par Genai?
• Pouvez-vous personnaliser l'expérience en utilisant des données utilisateur LLMS?
• Comment mesurez-vous le succès lorsque les sorties varient?
• Quel est le repli lorsque le modèle se trompe?

Ces questions serviront de feuille de route pour votre mise en ?uvre de l'IA, ou à tout le moins, vous aideront à avoir une bonne idée de la meilleure fa?on d'utiliser Genai dans votre organisation.

être l'éthique et le gardien UX

N'oubliez pas que l'utilisation de l'IA présente de nouveaux risques - biais, hallucinations et intimité. En tant que chef de produit, vous devez créer une confiance beaucoup plus cruciale que vous pour créer des fonctionnalités. Pour cela, vous devriez mettre Genai à utiliser éthiquement et bien en tant que chef de produit.

à différents moments du parcours d'un utilisateur, possèdent des questions comme:

• Exposons-nous les données utilisateur à un modèle d'IA externe?
• L'IA peut-elle dire quelque chose d'offensant ou trompeur?
• L'utilisateur devrait-il savoir qu'il interagit avec un modèle?

être prêt pour Genai signifie penser au-delà des fonctionnalités. Cela signifie construire de manière responsable.

Conclusion

être un chef de produit prêt pour Genai ne signifie pas que vous devez coder un modèle à partir de zéro. Cela signifie que vous comprenez les possibilités, les risques et la valeur qu'elle apporte à la table. Avec l'utilisation de l'IA dans vos opérations, vous pouvez potentiellement tester rapidement, échouer plus rapidement et gagner Super-Big, tout au long des produits qui ont du sens dans un monde AI-Native.

Donc, si vous êtes un chef de produit, modifiez votre description de poste dès aujourd'hui. Inclure: ?Comprendre assez bien l'IA pour l'utiliser à bon escient?.

Parce que les meilleurs chefs de produit ne s'adapteront pas seulement à l'IA. Ils en feront leur bord et redéfiniront même ce que signifie le produit.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!