製品マネージャーは、常にハイテクとビジネスの間の橋渡しでした。しかし今、その橋は速く進化し、禮儀正しく、生成的AIです。あなたが製品管理の専門職にいて、Genaiを「ちょうど別のトレンド」と考えている場合、あなたはすでにかなり遅れています。今日の製品マネージャー向けのGenaiは、製品の想像、構(gòu)築、および拡張方法を再構(gòu)築しています。

あなたにとって良いニュース？物事の技術(shù)に深く飛び込むことなく、それもあなたが思っているよりもgenai対応になるのは簡単です。ここでは、その方法を正確に分解します。

演習(xí)全體の必要性から始めましょう。なぜ製品管理に生成AIが必要なのか。

目次

• 生成AI - 製品マネージャーの新しい規(guī)範
• genaiを自分の製品として理解してください
  • どのgenaiが本當にうまくやっていますか？
  • 何がうまくいかないの？
• genai言語を?qū)Wぶ（博士號は必要ありません）
  • 迅速なエンジニアリング
  • LLMSについて學(xué)びます
  • ai lingoを知っています
• Genaiを念頭に置いてユーザーエクスペリエンスを再考します
• 稲妻速いプロトタイプ：APIで
• AIファースト製品の質(zhì)問を始めます
• 倫理とUXゲートキーパーになりましょう
• 結(jié)論

生成AI - 製品マネージャーの新しい規(guī)範

結(jié)局、Gen-AIが製品管理に必要なのはなぜですか？ここに例を挙げて必要性を確認しましょう。

世界で最も人気のある飲み物であるコカコーラは、現(xiàn)在、運用全體でAIを採用しています。このブランドは、マーケティングキャンペーンだけでなく、リアルタイムの消費者センチメント分析を通じて製品の決定を?qū)Г郡幛薃Iを使用しています。 GISTを提供するために、ソーシャルメディア、顧客フィードバック、地域の販売動向からのデータを分析します。

これは、AIがCoca-Colaがフレーバーの好みを識別するのに役立つことを意味し、したがって、ハイパーローカライズされた製品を発射し、地理ごとに在庫を最適化することさえできます。 Coca-Colaのプロダクトマネージャーは、AIが常に実用的な洞察を與えているため、より速く、より自信のある決定を下すことができます。

これは現(xiàn)在、業(yè)界全體の標準です。ユーザーは、AI-Enhanced機能をデフォルトとして期待しています。利害関係者は、「チャットグプトのようなもの」を求めています。そして最も重要なことは、競合他社がすでに副操縦士、スマートアシスタント、および自動生成機能を?qū)g験していることです。

まだ四半期ごとの販売レポートと手動調(diào)査のみに依存している競合する飲料會社を想像してください。フィードバックループは遅く、応答時間は時代遅れであり、製品の発売はしばしばマークを逃します。 AIがリアルタイムでトレンドを見つけ、検証し、行動するのに役立つ世界では、それを使用しないことは、自転車でフォーミュラ1レースに表示されるようなものです。

あなたはトラックで自転車に乗りたくないですか？それでは、次のレースカーである生成AIに飛び込みましょう。

genaiを自分の製品として理解してください

genaiを自分の製品と考えてください。それが素晴らしいもの、それが競爭に勝る場所、そしてそれが単に意図されていないことを正確に知らずにそれを出荷することはありません。あなたのためにそのエリアで光を輝かせてください。

どのgenaiが本當にうまくやっていますか？

• コンテンツの生成：それは名前の正しいです - これを生成AIの主な強さと考えてください。フォーマットを越えて、あらゆるトピックでコンテンツを生成する可能性があります。メール、ツールチップ、リリースノート、UIコピー、FAQ、さらにはSEOテキストを考えてください。 PMとして、ドキュメント、プロトタイピング、ユーザー通信を橫切ってより速く移動して、アイデアから展開やフィードバックまで大規(guī)模な時間を節(jié)約できます。
• 迅速なアイデア：あなたは誰もが賢い（間違いなく速くない）アイデアのパートナーとしてほとんど見つけることはほとんどありません。シンプルなクエリまたはプロンプトは、新鮮な視點を求める領(lǐng)域全體にたくさんのアイデアをもたらすことができます。常に無限のポストイットで常にブレーンストーミングバディを持っているように感じます。
• 深い研究：現(xiàn)代のgenaiツールは、數(shù)分で広範な研究を行うことができます。市場で次の製品を紹介するために準備を進めると、歴史全體で類似した製品がすべて展開され、ベストプラクティスと學(xué)習(xí)可能な障害に関する重要な洞察を與える可能性があります。
• シミュレーションとテスト：生成AIはペルソナを模倣できます。これは基本的に、混亂したファーストタイマーまたはシステムを破ろうとするパワーユーザーとしてロールプレイできることを意味し、実際のユーザーに到達する前にUXをストレステストするのに役立ちます。
• パーソナルアシスタント：これは、あなたの貴重な時間を食い盡くす卑劣で退屈なタスクを管理するための生成AIの最も人気のある使用です。プロダクトマネージャーとしての日常のタスクでは、それを使用して、亂雑な會議のメモ、顧客インタビュー、サポートログ、その他のログを整理し、精神的な帯域幅を節(jié)約できます。つまり、決定に焦點を當て、ドキュメントの世話をします。

何がうまくいかないの？

すべてのプラスがあれば、いくつかの欠點があります。生成AIは、現(xiàn)在の狀態(tài)では、たとえばいくつかの闘爭に直面しています。

• 人間と同様に、複雑で段階的な推論を?qū)g行することはできません。
• ユーザーの意図を本當に理解していません。それは推測することができますが、彼らがそうするように考えていません。

これは基本的に、プロダクトマネージャーとして、Genaiを製品パートナーとして扱うことができることを意味します。いつそれに寄りかかるか、いつガードレールを配置するかを知っておく必要があります。

genai言語を?qū)Wぶ（博士號は必要ありません）

生成的AIがどのように役立つかがわかったので、使用するためにそれを正確にする方法を?qū)Wぶ必要があります。そのため、genaiの言語を?qū)Wぶことは非常に重要です。これがあなたが焦點を合わせる必要があるものです：

迅速なエンジニアリング

たとえば、最も基本的なレベルでは、迅速なエンジニアリングを?qū)Wぶ必要があります。コンテキスト - プロンプトは、AIツールに提供するクエリまたは方向です。たとえば、ChatGptに「午後5時に會議のためにチームにメールを書く」ように依頼することができます。これは非常に基本的な例ですが、生成的AIの使用を増やすにつれて、プロンプトはますます技術(shù)的になります。

それは、AIが最良の結(jié)果をもたらすために、クエリを書くのが最善の方法を知る必要があるときです。これは、製品マネージャーのコンテキストからの悪いプロンプトと非常に良いプロンプトの例です。

悪いプロンプト：

「ユーザーエクスペリエンスを改善するためのいくつかの提案を書いてください。」

素晴らしいプロンプト：

「あなたはSaaS AnalyticsダッシュボードのUX研究者です。初めてのマーケティングマネージャーのオンボーディングフローのための5つのUX改善を提案します。データに情報を提供し、ドロップオフの削減に焦點を當ててください?！?/p>

迅速なエンジニアリングは、生成AIにプロンプトを提供する技術(shù)を?qū)Wぶことに他なりません。あなたは本當にそれのためにコースを受ける必要はありません。ここで迅速なエンジニアリングに関する詳細なガイドを読んでください。あなたは、いくつかの練習(xí)で非常に具體的で実り多いプロンプトを提供するための道を進むことになります。

LLMSについて學(xué)びます

LLMSは大規(guī)模な言語モデルです。ChatGptとClaudeとして熱心に知っていることです。これらは、人間のような言語を理解して生成するために、大規(guī)模なデータセットでトレーニングされたAIシステムです。 LLMSについて詳細に読むことができます。

プロダクトマネージャーとして、LLMをトレーニングする必要はありません。あなたは彼らがどのように機能するか、彼らの限界が何であるか、そして彼らがどれほど速く進化しているかを理解する必要がありますが。 LlamaのようなGPT-4、Claude、およびOpen-Sourceモデルの違いを知ることは、あなたにとってはトリビアではありません。実用的なアプリケーションがあります。適切なユースケースに適したモデルを選択するのに役立ちます。

ご存知のように、世界は異なるLLMのベンチマークスコアの後に実行されますが、実際には、各LLMには獨自の専門分野があります。これは、トレーニング中に彼らに供給されたデータから単に発生します。つまり、特定のLLMは、他のLLMよりもお客様のニーズに適している可能性があります。利用可能なさまざまなモデルで手を試してみると、最終的にスーツを見つけることができます。

ai lingoを知っています

プロダクトマネージャーの仕事の一部は、リーダーシップと部門全體で調(diào)整することです。このような會議では、失われることなく、エンジニア、ベンダー、リーダーシップと話すことができるはずです。それがまさに、少なくとも生成AIに関連付けられたいくつかのキーワードの意味を知る必要がある理由です。これらのいくつかは次のとおりです。

• トークン制限
• 幻覚
• 遅延
• 微調(diào)整
• RAG - 検索拡張生成

これらの要素は、製品の速度、精度、およびUXに直接影響を與える可能性があります。それらを知ったら、改善のためのすべての領(lǐng)域を知ることができます。

Genaiを念頭に置いてユーザーエクスペリエンスを再考します

生成AIはすでにUXゲームを変更しています。あなたが違った方法で考えている場合は、あなたが間違っていることをここで正直かつ大膽に伝えましょう！古い製品の流れは、ユーザーが自分が望むものを「尋ねる」ことができる場合には適用されません。

周りを見回すと、簡単に見つけることができます。検索ボックスはチャットウィンドウになりました。キーワードを入力する代わりに、ユーザーは次のように尋ねます。 Google、Bing、および他の無數(shù)のサービスのGenaiアシスタントは、即座に答えを吐き出します。

Canvaでは、ユーザーはアイコンをクリックしなくなりました。 「緑と黒のミニマリストのロゴを作る」と入力するだけで、AIはそれを作成します。インターフェイスは現(xiàn)在會話型です。

変更は単なるデジタルではありません。サムスンのスマートフリッジは現(xiàn)在、AIを使用して、內(nèi)部に基づいてレシピを推奨しています。 BMWでさえ、ダッシュボードのアラートを説明し、フォローアップの質(zhì)問に答え、自然な會話を処理し、古い「溫度を22の時代に設(shè)定している」ERAをはるかに超えて、Genaiを搭載した音聲體験を展開しています。

したがって、製品がまだ何かを成し遂げるために、ユーザーが無限のタブやメニューをタップすることをまだ期待している場合、私はあなたが教育を受けた推測をすることができると思います。

Genaiを使用しているプロダクトマネージャーとして、出力が確率的であり、決定論的ではない世界でのインターフェイス、ユーザージャーニー、エラー処理を再考する必要があります。

稲妻速いプロトタイプ：APIで

今日アクセス可能なAIは、それ自體がそれ自體のために、それ自體が実裝ツールとして機能することができるという點に進化しました。つまり、完全な技術(shù)チームがAI機能を構(gòu)築するのを待つことはもうありません。 OpenaiのAPI、Claude、Llamaindex Langchainなどのツールでは、Genaiが數(shù)時間でプロトタイプを使用できます。

製品內(nèi)にコンテンツ提案ツールが必要ですか？ GPT-4と概念フロントエンドでデモを作成します。これは、言い訳をしたり、まったく新しい機能をもたらすために忍耐を持っている必要はない場所です。これらのツールを使用してプロトタイプを構(gòu)築するだけで、適切な拍手が得られたら、技術(shù)チームを社內(nèi)で構(gòu)築してください。

AIファースト製品の質(zhì)問を始めます

最高のgenai対応のプロダクトマネージャーは、すでにアプローチをシフトしています。あなたが持っているかどうかはわかりませんが、あなたはあなたの役割で最高のものから學(xué)ぶことを気にしないと確信しています。 Microsoftでは、プロダクトマネージャーは現(xiàn)在、エージェントベースの製品のAIトレーナーとして活動しています。 OreoやCadburyのようなスナックで知られるMondelezは、AIを使用して新しい食品をより速く反復(fù)し、発売しています。 Pepsicoでは、PMSはAIを活用して、運用におけるリアルタイムのデータ駆動型決定を行います。あなたは既知のブランドに名前を付けますが、AIはおそらくすでにその製品の旅の一部です。

このリストに含めたい場合は、自分自身とあなたのブランドについて尋ねることができる質(zhì)問をいくつか紹介します。

• あなたのワークフローのどの部分を自動化またはgenaiによって強化できますか？
• ユーザーデータLLMSを使用してエクスペリエンスをパーソナライズできますか？
• 出力が異なる場合、成功をどのように測定しますか？
• モデルが間違っているときのフォールバックは何ですか？

これらの質(zhì)問は、AIの実裝のロードマップとして機能するか、少なくとも、組織で使用するためにGenaiをどのように使用するかについての公正なアイデアを得るのに役立ちます。

倫理とUXゲートキーパーになりましょう

AIの使用は、バイアス、幻覚、プライバシーなどの新しいリスクをもたらすことを忘れないでください。プロダクトマネージャーとして、あなたは機能を構(gòu)築するよりもはるかに重要な信頼を構(gòu)築することです。このために、genaiに倫理的かつ適切にプロダクトマネージャーとして使用するようにする必要があります。

ユーザーの旅のさまざまな時點で、次のような質(zhì)問自身の質(zhì)問

• ユーザーデータを外部AIモデルに公開していますか？
• AIは攻撃的または誤解を招く何かを言うことができますか？
• ユーザーは、モデルと対話していることを知っている必要がありますか？

genaiに対応することは、機能を超えて考えることを意味します。それは責(zé)任を持って構(gòu)築することを意味します。

結(jié)論

Genai対応のプロダクトマネージャーであることは、モデルをゼロからコーディングする必要があるという意味ではありません。それは、あなたがそれがもたらす可能性、リスク、そしてそれがテーブルにもたらす価値を理解することを意味します。操作でAIを使用すると、AIネイティブの世界で意味のある製品を通じて、高速にテストし、より速く失敗し、スーパービッグを獲得する可能性があります。

したがって、プロダクトマネージャーの場合は、今日の職務(wù)內(nèi)容を変更してください。含める：「aiを賢く使用するのに十分なほど理解してください?！?/p>

最高の製品マネージャーはAIに適応するだけではないからです。彼らはそれを彼らの優(yōu)位にし、製品さえ何を意味するかを再定義します。

以上がプロダクトマネージャーはどのようにしてgenaiの準備ができますか？の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。