उत्पाद प्रबंधकों के लिए AI: शोध, विनिर्देश और विवेकपूर्ण निर्णय

उत्पाद प्रबंधन में AI का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है?

उत्पाद प्रबंधक के लिए AI तेज़, बिना थके पढ़ने वाले सहायक और शुरुआती मसौदे के लेखक के रूप में सबसे उपयोगी है। यह ढेर सारे नोट पढ़ सकता है, प्रतिक्रियाओं को समूहों में बाँट सकता है और कुछ ही मिनटों में उत्पाद की आवश्यकताओं की रूपरेखा तैयार कर सकता है। यह उन कामों में सबसे कमज़ोर है जो उत्पाद प्रबंधक को मूल्यवान बनाते हैं: यह समझना कि कौन-से प्रमाण समग्र स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हैं, कौन-सा ग्राहक रणनीति के लिए महत्त्वपूर्ण है और व्यवसाय कौन-सा समझौता स्वीकार कर सकता है।

ये ऐसे काम हैं जिनमें एक सामान्य सहायक आपकी कंपनी की ओर से साझा करने की अनुमति वाली सामग्री का उपयोग करके मदद कर सकता है:

जब AI ग्राहकों के साक्षात्कारों का सारांश बनाता है, तो क्या गलतियाँ होती हैं?

आम समस्या बढ़ा-चढ़ाकर कहना है। 'मुख्य विषय' पूछे जाने पर मॉडल दो लोगों की कही बात को 'उपयोगकर्ता क्या चाहते हैं' के रूप में पेश करता है, मतभेदों को मिटा देता है और ऐसा उद्धरण तैयार कर सकता है जो किसी ने कहा ही नहीं। उस सारांश पर आधारित उत्पाद संबंधी निर्णय ऐसे प्रमाण पर टिका होता है जिसका अस्तित्व ही नहीं है।

एक काल्पनिक उदाहरण। लेजरली बिल बनाने वाला एक छोटा ऐप है। उत्पाद प्रबंधक के पास छह ग्राहक साक्षात्कारों के नोट हैं। दो ग्राहकों ने भुगतान के लिए अपने-आप अनुस्मारक भेजने की सुविधा माँगी। एक ने कहा कि अनुस्मारकों से उनके ग्राहक परेशान होंगे और वे उन्हें बंद कर देंगे। तीन ने अनुस्मारकों का ज़िक्र नहीं किया और मुख्य रूप से बैंक लेनदेन के धीमे मिलान पर बात की।

एक अस्पष्ट प्रॉम्प्ट, 'इन साक्षात्कारों के मुख्य विषयों का सारांश दें', से यह जवाब मिला: 'उपयोगकर्ता भुगतान के स्वचालित अनुस्मारक बहुत चाहते हैं। जैसा कि एक ग्राहक ने कहा, “मैं अनुस्मारकों के लिए अतिरिक्त भुगतान करूँगा।” खातों का मिलान एक गौण चिंता है।' उद्धृत वाक्य किसी ने नहीं कहा था। जिस विषय के पक्ष में सबसे अधिक साक्ष्य थे, यानी खातों का मिलान, उसे कम महत्त्व दिया गया। आपत्ति गायब हो गई।

बेहतर प्रॉम्प्ट: 'हर विषय के लिए बताएँ कि कितने साक्षात्कारों में उसका उल्लेख हुआ है, उन साक्षात्कारों की पहचान संख्याएँ दें और नोट्स से हूबहू लिया गया एक उद्धरण दें। विषय का खंडन करने वाले हर साक्षात्कार की सूची दें। विषयों को महत्त्व के क्रम में न रखें।' जाँच के बाद सारांश यह था: खातों का मिलान, 6 में से 3 साक्षात्कारों में उठाया गया (I2, I4, I6); भुगतान के रिमाइंडर, 6 में से 2 में माँगे गए (I1, I3), और एक आपत्ति थी (I5)। उत्पाद प्रबंधक ने सारांश साझा करने से पहले हर उद्धरण को नोट्स से मिलाकर सत्यापित किया।

आप AI की मदद से आवश्यकताओं और विशेषताओं का बेहतर विवरण कैसे लिखते हैं?

AI से अपने लिए आवश्यकताओं का विवरण लिखवाने के बजाय यह पता लगाएँ कि उसमें क्या छूटा है। जो उत्पाद प्रबंधक समस्या का विवरण और लक्ष्य खुद लिखता है, वह उन्हें समझता है; जो तैयार किया गया संस्करण स्वीकार कर लेता है, वह अक्सर समीक्षा में उसका बचाव नहीं कर पाता।

लेजरली के उदाहरण को आगे बढ़ाते हुए, मान लें कि टीम अनुस्मारक सुविधा बना देती है। उत्पाद प्रबंधक एक अनुच्छेद में उसका विवरण लिखता है और पूछता है: 'उन असामान्य स्थितियों की सूची बनाएँ जिन्हें इस सुविधा को संभालना होगा। उन्हें बिलिंग, समय और ग्राहक के अनुभव के आधार पर समूहों में बाँटें।' एक उपयोगी सूची में आंशिक भुगतान वाले बिल, ग्राहक द्वारा विवादित बिल, अलग समय क्षेत्र में रहने वाले ग्राहक, सार्वजनिक अवकाश के दिन भेजने के लिए तय अनुस्मारक, संपर्क न करने का अनुरोध कर चुका ग्राहक और अनुस्मारक भेजे जाने के बाद संशोधित बिल शामिल हैं।

इसके बाद उत्पाद प्रबंधक तय करता है कि पहले संस्करण के दायरे में कौन-सी अपवाद स्थितियाँ आएँगी, कौन-सी स्पष्ट रूप से लक्ष्य नहीं हैं और किन पर अभियांत्रिकी टीम की राय चाहिए। यह निर्णय और उसके पीछे का तर्क, विनिर्देश का सबसे अहम हिस्सा है, और इसे किसी दूसरे को नहीं सौंपना चाहिए।

क्या AI उत्पाद का डिज़ाइन बना सकता है या उत्पाद प्रबंधक का काम कर सकता है?

AI दोनों के कुछ हिस्सों में मदद कर सकता है। यह इंटरफ़ेस पर दिखने वाले पाठ का मसौदा लिख सकता है, लेआउट के विकल्प सुझा सकता है, कुछ टूल में शुरुआती नमूने बना सकता है और जल्दी कई अलग-अलग रूप तैयार कर सकता है। विकल्प तलाशने में यह उपयोगी है, लेकिन कौन-सा विकल्प उपयोगकर्ताओं, ब्रांड और सीमाओं के अनुकूल है, इसका आकलन फिर भी किसी डिज़ाइनर या उत्पाद प्रबंधक को करना होगा।

उत्पाद प्रबंधक का मुख्य काम चुनाव करना है: कौन-सी समस्या, कौन-से ग्राहक, किस समझौते को स्वीकार करना है और क्या नहीं बनाना है। ये चुनाव ऐसे संदर्भ पर निर्भर होते हैं जो मॉडल के पास नहीं होता, जैसे कंपनी की रणनीति, खास ग्राहकों से किए गए वादे और अभियांत्रिकी टीम लंबे समय तक क्या संभाल सकती है। हम यह भविष्यवाणी नहीं करते कि कौन-सी भूमिकाएँ बदलेंगी और कितनी तेज़ी से।

क्या AI उत्पाद प्रबंधक और AI का उपयोग करने वाला उत्पाद प्रबंधक एक ही हैं?

नहीं। AI उत्पाद प्रबंधक का मतलब आम तौर पर ऐसा व्यक्ति होता है जो AI सुविधाएँ बनाता है: मॉडल को कैसे व्यवहार करना चाहिए यह तय करना, मूल्यांकन तैयार करना, विफलता की स्थितियों को सँभालना और मॉडल से परिणाम तैयार करवाने की लागत का प्रबंधन करना। यह एक विशेषज्ञ क्षेत्र है, जिसके अपने पाठ्यक्रम और रोज़गार के अवसर हैं।

यह गाइड उत्पाद प्रबंधकों के उस कहीं बड़े समूह के बारे में है जो अपना मौजूदा काम बेहतर करने के लिए AI टूल इस्तेमाल करते हैं। अगर आप AI सुविधाएँ बना रहे हैं, तो आपको दोनों चाहिए: इस पेज पर दिए गए रोज़मर्रा के कौशल और मॉडल के मूल्यांकन व व्यवहार की अलग बुनियादी समझ, जिसे यह पेज शामिल नहीं करता।

उत्पाद से जुड़े कौन-से साक्ष्य AI साधनों में नहीं डालने चाहिए?

ऐसी कोई भी जानकारी जिसे आपकी कंपनी ने आपके इस्तेमाल किए जा रहे टूल के लिए मंज़ूरी नहीं दी है। साक्षात्कार के नोट्स में अक्सर नाम, नियोक्ता और लोगों की पहचान बताने वाले विवरण होते हैं; चिपकाने से पहले उन्हें हटाएँ और उनकी जगह साक्षात्कार पहचान संख्या डालें। अभी सार्वजनिक न की गई भावी उत्पाद योजनाओं, मूल्य निर्धारण की योजनाओं और अनुबंध की शर्तों पर नीति के तहत प्रतिबंध हो सकता है।

निजी खाते के बजाय कंपनी के स्वीकृत कार्यक्षेत्र का इस्तेमाल करें और शोध की रिकॉर्डिंग या प्रतिलेख अपलोड करने से पहले अपने संगठन की AI नीति जाँचें। जहाँ व्यक्तिगत डेटा शामिल हो, वहाँ डेटा की सुरक्षा के प्रति संगठन की ज़िम्मेदारियाँ लागू होती हैं, चाहे किसी भी टूल का इस्तेमाल किया जाए।

उत्पाद टीम को AI के उपयोग का अभ्यास कैसे करना चाहिए?

किसी पुराने निर्णय पर अभ्यास करें जिसके साक्ष्य और परिणाम आपको पहले से पता हों।

यह तरीका कब सही समाधान नहीं होता?

अगर आपके शोध में गिने-चुने साक्षात्कार हैं, तो उन्हें खुद पढ़ें। AI से उनका संकलित सार बनवाने पर समय की बचत कम होगी, और नोट्स पढ़ने से आपको वह संदर्भ मिलता है जो सार नहीं दे सकता। AI तब उपयोगी होता है जब सामग्री इतनी अधिक हो कि एक व्यक्ति उसे ध्यान से न पढ़ सके। तब भी उसे यह बताना चाहिए कि क्या पढ़ना है, न कि पढ़ने की जगह लेनी चाहिए।

Tosheo.ai AI उत्पाद प्रबंधन या मॉडल मूल्यांकन का पाठ्यक्रम नहीं है। इसे लोगों को रोज़मर्रा के काम में सामान्य AI टूल का इस्तेमाल सिखाने के लिए विकसित करने की तैयारी है। इसमें उत्पाद भूमिका का प्रस्तावित सीखने का क्रम, छोटे पाठ और स्पष्ट मूल्यांकन मानदंडों के आधार पर अंक दिए जाने वाले अभ्यास कार्य होंगे। अगर आपको AI उत्पाद बनाने में करियर के लिए कार्यक्रम चाहिए, तो विशेष पाठ्यक्रम बेहतर विकल्प है।