उत्पाद टीमों के लिए AI प्रशिक्षण

उत्पाद प्रबंधक को साक्षात्कारों के निष्कर्ष संकलित करने के लिए AI का उपयोग कैसे करना चाहिए?

नोट्स को व्यवस्थित करने के लिए सहायक का इस्तेमाल करें, फिर हर विषय को मूल नोट्स से मिलाकर जाँचें और गिनें कि वास्तव में कितने लोगों ने उसका ज़िक्र किया था। यहाँ समय तय करने वाले एक काल्पनिक ऐप, Tandem, का हल किया हुआ उदाहरण है। एक उत्पाद प्रबंधक के पास ग्राहकों के छह साक्षात्कारों के नोट्स हैं, जिनसे नाम हटा दिए गए हैं। एक प्रतिभागी ने डार्क मोड माँगा। चार ने बार-बार होने वाली बैठक का समय बदलने में परेशानी बताई। दो ने कीमत का ज़िक्र किया।

प्रॉम्प्ट: "इन साक्षात्कार नोट्स को विषयों के अनुसार समूहों में बाँटें। हर विषय के लिए बताएँ कि कितने प्रतिभागियों ने उसे उठाया और एक छोटा उद्धरण दें। नोट्स में जो कहा गया है, उससे आगे कोई सामान्य निष्कर्ष न निकालें।"

केवल मुख्य निष्कर्ष माँगने वाले प्रॉम्प्ट से बना एक कमज़ोर समेकित सारांश इन बातों से शुरू होता है: "उपयोगकर्ता गहरे रंग वाला दृश्य विकल्प बहुत चाहते हैं" और "अधिकांश ग्राहकों के लिए कीमत एक बड़ी चिंता है।" एक उल्लेख प्रबल इच्छा बन गया और दो उल्लेख अधिकांश लोगों की राय बन गए। कोई व्यस्त हितधारक इसे पढ़े, तो यह सारांश आगे की योजना बदल सकता है।

समीक्षा किए गए संकलित सार में लिखा है: "नियमित बैठकों का समय बदलना (6 में से 4), एक उद्धरण के साथ; कीमत (6 में से 2); डार्क मोड (6 में से 1)।" यह कम आकर्षक लगता है, लेकिन कहीं अधिक उपयोगी है। उत्पाद मैनेजर ने मूल नोट्स भी साथ रखे हैं, ताकि किसी विषय पर संदेह होने पर कोई भी स्रोत पढ़ सके।

जब उत्पाद टीमें AI पर निर्भर होती हैं, तो क्या गलतियाँ होती हैं?

तीन गलतियाँ सबसे आम हैं: सारांश साक्ष्यों से बढ़कर दावा करता है, किसी प्रतिस्पर्धी या बाज़ार से जुड़ा दावा गढ़ लिया जाता है, और गोपनीय सामग्री किसी अस्वीकृत उपकरण में पहुँच जाती है। NIST की जनरेटिव AI प्रोफ़ाइल में मनगढ़ंत जानकारी को आत्मविश्वास के साथ प्रस्तुत की गई लेकिन झूठी सामग्री बताया गया है। बाज़ार के ऐसे विश्लेषणों में यही खास खतरा है, जिनमें ऐसी संख्याओं या विशेषताओं का हवाला दिया जाता है जिनकी पुष्टि सहायक नहीं कर सकता।

मददगार आदतें ठोस होती हैं। विशेषणों को मान लेने के बजाय गिनें कि कोई बात कितनी बार कही गई है। बाज़ार या प्रतिस्पर्धी से जुड़े किसी दावे को प्रस्तुति में डालने से पहले उसका स्रोत खोलें। ग्राहकों के नाम और भविष्य की योजनाओं के गोपनीय विवरण हटा दें, जब तक कि टूल और सदस्यता योजना को उनके इस्तेमाल के लिए मंज़ूरी न मिली हो।

उत्पाद टीम को पहले किस चीज़ का अभ्यास करना चाहिए?

जानकारी को जोड़कर सार निकालने से शुरुआत करें, क्योंकि इससे प्रमाण पर टिके रहने की आदत बनती है, जिस पर हर दूसरा काम निर्भर करता है। यह क्रम एक सुझाव है, मापा गया नतीजा नहीं।

उत्पाद टीम के लिए यह कब सही प्रशिक्षण नहीं होता?

अगर आपका लक्ष्य AI सुविधाएँ बनाना, मॉडलों का मूल्यांकन करना या कोड लिखना सीखना है, तो यह आपके लिए उपयुक्त नहीं है; व्यावहारिक इंजीनियरिंग इसके दायरे में नहीं है, हालाँकि मशीन लर्निंग की बुनियादी समझ देने की योजना है। यह अकेले सीख रहे किसी उत्पाद प्रबंधक के लिए भी उपयुक्त नहीं है, क्योंकि योजनाएँ टीमों के लिए बनाई गई हैं और कम से कम पाँच उपयोगकर्ता लाइसेंस लेना ज़रूरी है।

लॉन्च के समय इसमें SSO, LMS इंटीग्रेशन या ब्राउज़र एक्सटेंशन शामिल नहीं होंगे, और पाठ केवल अंग्रेज़ी में होंगे। उत्पाद अभी बनना बाकी है, इसलिए जिस टीम को अभी सामग्री चाहिए, उसे उत्पाद प्रबंधन की भूमिका के लिए उपलब्ध मुफ़्त गाइड से शुरुआत करनी चाहिए।