ഉൽപ്പന്ന മാനേജർമാർക്കുള്ള AI: ഗവേഷണം, ആവശ്യകതാ രേഖകൾ, വിവേചനബുദ്ധി

ഉൽപ്പന്ന നടത്തിപ്പിൽ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം?

ഒരു ഉൽപ്പന്ന മാനേജർക്ക് AI ഏറ്റവും ഉപകാരപ്പെടുന്നത് വേഗത്തിലും മടുപ്പില്ലാതെയും വായിക്കുന്ന സഹായിയായും ആദ്യ കരട് എഴുതുന്ന സംവിധാനമായുമാണ്. ധാരാളം കുറിപ്പുകൾ പരിശോധിക്കാനും പ്രതികരണങ്ങൾ കൂട്ടങ്ങളാക്കാനും ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ വിശദീകരിക്കുന്ന രേഖയുടെ അടിസ്ഥാനരൂപം മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ തയ്യാറാക്കാനും അതിന് കഴിയും. എന്നാൽ ഒരു ഉൽപ്പന്ന മാനേജരെ വിലപ്പെട്ടതാക്കുന്ന കാര്യങ്ങളിലാണ് അത് ഏറ്റവും ദുർബലമാകുന്നത്: ഏതൊക്കെ തെളിവുകൾ മൊത്തത്തിലുള്ള അവസ്ഥയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഏത് ഉപഭോക്താവാണ് തന്ത്രപരമായി പ്രധാനപ്പെട്ടത്, ഏതൊക്കെ വിട്ടുവീഴ്ചകൾ സ്ഥാപനത്തിന് സ്വീകരിക്കാനാകും എന്നിവ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ.

പങ്കിടാൻ നിങ്ങളുടെ കമ്പനി അനുവദിക്കുന്ന സാമഗ്രികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പൊതുസഹായിക്ക് സഹായിക്കാനാകുന്ന പ്രവൃത്തികളാണിവ:

ഉപഭോക്താക്കളുമായുള്ള അഭിമുഖങ്ങൾ AI സംഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ എന്തൊക്കെ പിഴവുകൾ സംഭവിക്കാം?

സാധാരണ പ്രശ്നം അതിശയോക്തിയാണ്. 'പ്രധാന ആശയങ്ങൾ' ചോദിക്കുമ്പോൾ, രണ്ട് പേർ പറഞ്ഞ ഒരു കാര്യം 'ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വേണ്ടത്' എന്ന രീതിയിൽ മാതൃക അവതരിപ്പിക്കുകയും അഭിപ്രായവ്യത്യാസങ്ങൾ മായ്ച്ചുകളയുകയും ആരും പറയാത്ത ഒരു ഉദ്ധരണി സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്തേക്കാം. ആ സംഗ്രഹത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉൽപ്പന്ന തീരുമാനം നിലനിൽക്കാത്ത തെളിവിനെയാണ് ആശ്രയിക്കുന്നത്.

ഒരു സാങ്കൽപ്പിക ഉദാഹരണം. Ledgerly ഇൻവോയ്സ് തയ്യാറാക്കാനുള്ള ഒരു ചെറിയ ആപ്പാണ്. ആറ് ഉപഭോക്തൃ അഭിമുഖങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള കുറിപ്പുകൾ ഉൽപ്പന്ന മാനേജരുടെ കൈയിലുണ്ട്. രണ്ട് ഉപഭോക്താക്കൾ സ്വയമേവയുള്ള പണമടയ്ക്കൽ ഓർമപ്പെടുത്തലുകൾ ആവശ്യപ്പെട്ടു. ഓർമപ്പെടുത്തലുകൾ തങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കളെ അലോസരപ്പെടുത്തുമെന്നും അവ പ്രവർത്തനരഹിതമാക്കുമെന്നും ഒരാൾ പറഞ്ഞു. മൂന്ന് പേർ ഓർമപ്പെടുത്തലുകളെക്കുറിച്ച് ഒന്നും പറഞ്ഞില്ല; അവർ കൂടുതലും സംസാരിച്ചത് ബാങ്ക് ഇടപാടുകൾ കണക്കുകളുമായി ഒത്തുനോക്കുന്നതിലെ കാലതാമസത്തെക്കുറിച്ചാണ്.

'ഈ അഭിമുഖങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പ്രധാന വിഷയങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുക' എന്ന അവ്യക്തമായ നിർദേശം നൽകിയപ്പോൾ ലഭിച്ചത്: 'പണമടയ്ക്കാനുള്ള ഓർമപ്പെടുത്തലുകൾ സ്വയമേവ ലഭിക്കണമെന്ന് ഉപയോക്താക്കൾ ശക്തമായി ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഒരു ഉപഭോക്താവ് പറഞ്ഞതുപോലെ, “ഓർമപ്പെടുത്തലുകൾക്കായി ഞാൻ അധികം പണം നൽകും.” കണക്കുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നത് രണ്ടാമത്തെ പരിഗണനയാണ്.' ഉദ്ധരിച്ച വാചകം ആരും പറഞ്ഞിട്ടില്ല. ഏറ്റവും കൂടുതൽ പിന്തുണയുണ്ടായിരുന്ന കണക്കുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ എന്ന വിഷയം പിന്നിലേക്ക് മാറ്റപ്പെട്ടു. ഉന്നയിച്ച എതിർപ്പ് അപ്രത്യക്ഷമായി.

മെച്ചപ്പെട്ട നിർദേശം: 'ഓരോ വിഷയവും പരാമർശിക്കുന്ന അഭിമുഖങ്ങളുടെ എണ്ണം, അഭിമുഖ തിരിച്ചറിയൽ കോഡുകൾ, കുറിപ്പുകളിൽനിന്ന് അതേപടി പകർത്തിയ ഒരു ഉദ്ധരണി എന്നിവ നൽകുക. ആ വിഷയത്തിന് വിരുദ്ധമായ കാര്യങ്ങൾ പറയുന്ന അഭിമുഖങ്ങൾ ഏതൊക്കെയെന്ന് പട്ടികപ്പെടുത്തുക. പ്രാധാന്യമനുസരിച്ച് വിഷയങ്ങളെ ക്രമീകരിക്കരുത്.' പരിശോധിച്ച സംഗ്രഹം ഇങ്ങനെയായിരുന്നു: കണക്കുപൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, 6 അഭിമുഖങ്ങളിൽ 3 എണ്ണത്തിൽ പരാമർശിച്ചു (I2, I4, I6); പണമടയ്ക്കാനുള്ള ഓർമപ്പെടുത്തലുകൾ, 6 എണ്ണത്തിൽ 2 എണ്ണത്തിൽ ആവശ്യപ്പെട്ടു (I1, I3), ഒരു എതിർപ്പോടെ (I5). സംഗ്രഹം പങ്കിടുന്നതിന് മുമ്പ് ഉൽപ്പന്ന മാനേജർ ഓരോ ഉദ്ധരണിയും കുറിപ്പുകളുമായി ഒത്തുനോക്കി.

AI ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ മികച്ച ആവശ്യകതാവിവരണം എങ്ങനെ എഴുതാം?

ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ സവിശേഷതാവിവരണം നിങ്ങൾക്കുവേണ്ടി എഴുതാനല്ല, അതിൽ എന്താണ് വിട്ടുപോയതെന്ന് കണ്ടെത്താൻ AI ഉപയോഗിക്കുക. പ്രശ്നവിവരണവും ലക്ഷ്യങ്ങളും എഴുതുന്ന ഉൽപ്പന്ന മാനേജർക്ക് അവ മനസ്സിലായിരിക്കും; സൃഷ്ടിച്ചുകിട്ടിയ പതിപ്പ് സ്വീകരിക്കുന്ന ഒരാൾക്ക് അവലോകനത്തിൽ അത് ന്യായീകരിക്കാൻ പലപ്പോഴും കഴിയില്ല.

ലെഡ്ജർലി ഉദാഹരണം തുടരാം. സംഘം ഓർമപ്പെടുത്തലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു എന്ന് കരുതുക. ഉൽപ്പന്ന മാനേജർ ഒരു ഖണ്ഡികയിൽ വിവരണം എഴുതി ചോദിക്കുന്നു: 'ഈ സവിശേഷത കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട അസാധാരണ സാഹചര്യങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക. ബില്ലിങ്, സമയക്രമം, ഉപഭോക്താവിന്റെ അനുഭവം എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അവയെ തരംതിരിക്കുക.' ഭാഗികമായി പണമടച്ച ബില്ലുകൾ, ഉപഭോക്താവ് തർക്കമുന്നയിച്ച ബില്ലുകൾ, വ്യത്യസ്ത സമയമേഖലയിലുള്ള ഉപഭോക്താക്കൾ, പൊതു അവധിദിനത്തിൽ അയയ്ക്കാൻ നിശ്ചയിച്ച ഓർമപ്പെടുത്തൽ, ബന്ധപ്പെടരുതെന്ന് ആവശ്യപ്പെട്ട ഉപഭോക്താവ്, ഓർമപ്പെടുത്തൽ അയച്ചശേഷം തിരുത്തിയ ബിൽ എന്നിവ ഉപകാരപ്രദമായ ഒരു പട്ടികയിൽ ഉൾപ്പെടും.

തുടർന്ന് ഉൽപ്പന്ന മാനേജർ, ആദ്യ പതിപ്പിന്റെ പരിധിയിൽ ഏതൊക്കെ അപൂർവ സാഹചര്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തണം, ഏതൊക്കെ ലക്ഷ്യമല്ലെന്ന് വ്യക്തമായി പറയണം, ഏതൊക്കെയ്ക്ക് എൻജിനീയറിങ് അഭിപ്രായം വേണം എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നു. ആ തീരുമാനവും അതിന് പിന്നിലെ യുക്തിയുമാണ് സവിശേഷതാ രേഖയിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഭാഗം. അത് മറ്റൊരാൾക്ക് ഏൽപ്പിക്കേണ്ട ഒന്നല്ല.

ഉൽപ്പന്ന രൂപകൽപ്പനയോ ഒരു പ്രോഡക്റ്റ് മാനേജറുടെ ജോലിയോ AI-ക്ക് ചെയ്യാനാകുമോ?

രണ്ടിന്റെയും ചില ഭാഗങ്ങളിൽ AI സഹായിക്കും. ഉപയോക്തൃസമ്പർക്കമുഖത്തിനുള്ള വാചകങ്ങൾ എഴുതാനും വിന്യാസങ്ങൾ നിർദേശിക്കാനും ചില ഉപകരണങ്ങളിൽ പ്രാഥമിക മാതൃകകൾ നിർമിക്കാനും പല വകഭേദങ്ങൾ വേഗത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാനും അതിന് കഴിയും. സാധ്യതകൾ പരിശോധിക്കാൻ ഇത് ഉപകാരപ്രദമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഉപയോക്താക്കൾക്കും ബ്രാൻഡിനും പരിമിതികൾക്കും യോജിക്കുന്നതേതെന്ന് ഒരു രൂപകൽപ്പനക്കാരനോ ഉൽപ്പന്ന മാനേജരോ തന്നെ തീരുമാനിക്കണം.

ഉൽപ്പന്ന മാനേജറുടെ പ്രധാന ജോലി തിരഞ്ഞെടുക്കലാണ്: ഏത് പ്രശ്നം, ഏത് ഉപഭോക്താക്കൾ, എന്ത് വിട്ടുവീഴ്ച, എന്ത് നിർമിക്കാതിരിക്കണം. കമ്പനിയുടെ തന്ത്രം, ചില പ്രത്യേക ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് നൽകിയ വാഗ്ദാനങ്ങൾ, എൻജിനീയറിങ് ടീമിന് നിലനിർത്താൻ കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങൾ തുടങ്ങിയ, മോഡലിന് ലഭ്യമല്ലാത്ത പശ്ചാത്തലത്തെ ആശ്രയിച്ചാണ് ആ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ. ഏതൊക്കെ ജോലികൾ എത്ര വേഗത്തിൽ മാറുമെന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നില്ല.

AI ഉൽപ്പന്ന മാനേജരും AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്ന മാനേജരും ഒരേ ജോലിയാണോ ചെയ്യുന്നത്?

ഇല്ല. AI ഉൽപ്പന്ന മാനേജർ എന്നു സാധാരണയായി പറയുന്നത് AI സവിശേഷതകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരാളെയാണ്: ഒരു മാതൃക എങ്ങനെ പെരുമാറണമെന്ന് നിർവചിക്കുക, വിലയിരുത്തലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക, പരാജയപ്പെടുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക, മാതൃക പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് ഫലം ലഭ്യമാക്കുന്നതിനുള്ള ചെലവ് നിയന്ത്രിക്കുക എന്നിവയാണ് ജോലി. പ്രത്യേക കോഴ്‌സുകളും നിയമന വിപണിയുമുള്ള ഒരു വിദഗ്ധ മേഖലയാണത്.

നിലവിലുള്ള ജോലി കൂടുതൽ നന്നായി ചെയ്യാൻ AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന, എണ്ണത്തിൽ ഏറെ കൂടുതലുള്ള ഉൽപ്പന്ന മാനേജർമാരെക്കുറിച്ചാണ് ഈ മാർഗദർശി. നിങ്ങൾ AI സവിശേഷതകൾ നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിൽ രണ്ടും ആവശ്യമാണ്: ഈ പേജിലെ ദൈനംദിന കഴിവുകളും, മോഡലിന്റെ വിലയിരുത്തലിലും പെരുമാറ്റത്തിലും പ്രത്യേകം അടിസ്ഥാനപരിജ്ഞാനവും. രണ്ടാമത്തേത് ഈ പേജ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നില്ല.

ഉൽപ്പന്നവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഏതൊക്കെ തെളിവുകൾ AI ഉപകരണങ്ങളിൽ നൽകരുത്?

നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉപകരണത്തിൽ നൽകാൻ നിങ്ങളുടെ കമ്പനി അംഗീകരിച്ചിട്ടില്ലാത്ത എന്തും. അഭിമുഖ കുറിപ്പുകളിൽ പലപ്പോഴും പേരുകൾ, തൊഴിൽദാതാക്കൾ, ആളുകളെ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഉണ്ടാകും; ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അവ നീക്കം ചെയ്ത് പകരം അഭിമുഖ തിരിച്ചറിയൽ നമ്പറുകൾ നൽകുക. ഇതുവരെ പുറത്തുവിടാത്ത വികസനപദ്ധതി വിവരങ്ങൾ, വിലനിർണ്ണയ പദ്ധതികൾ, കരാർ വ്യവസ്ഥകൾ എന്നിവയ്ക്ക് നയപ്രകാരം നിയന്ത്രണമുണ്ടാകാം.

വ്യക്തിഗത അക്കൗണ്ടിനു പകരം കമ്പനി അംഗീകരിച്ച പ്രവർത്തനയിടം ഉപയോഗിക്കുക. ഗവേഷണത്തിന്റെ ശബ്ദരേഖകളോ എഴുത്തുപകർപ്പുകളോ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനു മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന്റെ AI നയം പരിശോധിക്കുക. വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നിടത്ത്, ഏത് ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ചാലും സ്ഥാപനത്തിന് വിവരസംരക്ഷണ ബാധ്യതകളുണ്ട്.

ഒരു ഉൽപ്പന്ന ടീം AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് എങ്ങനെ പരിശീലിക്കണം?

തെളിവുകളും ഫലവും നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം അറിയാവുന്ന ഒരു മുൻകാല തീരുമാനത്തിൽ പരിശീലിക്കുക.

ഈ സമീപനം ശരിയായ പരിഹാരമല്ലാതാകുന്നത് എപ്പോൾ?

നിങ്ങളുടെ ഗവേഷണത്തിൽ ഏതാനും അഭിമുഖങ്ങൾ മാത്രമാണുള്ളതെങ്കിൽ, അവ സ്വയം വായിക്കുക. AI ഉപയോഗിച്ച് വിവരങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിലൂടെ ലാഭിക്കുന്ന സമയം കുറവാണ്; സംഗ്രഹത്തിന് നൽകാനാകാത്ത പശ്ചാത്തലബോധം കുറിപ്പുകൾ വായിക്കുന്നതിലൂടെ ലഭിക്കും. ഒരാൾക്ക് ശ്രദ്ധാപൂർവം വായിക്കാവുന്നതിലധികം ഉള്ളടക്കം ഉണ്ടാകുമ്പോഴാണ് AI പ്രയോജനപ്പെടുന്നത്. അപ്പോഴും, വായനയ്ക്ക് പകരമാകാതെ എന്താണ് വായിക്കേണ്ടതെന്ന് ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുകയാണ് അത് ചെയ്യേണ്ടത്.

Tosheo.ai എന്നത് AI ഉൽപ്പന്ന നിർവഹണത്തിലോ മോഡൽ വിലയിരുത്തലിലോ ഉള്ള കോഴ്‌സല്ല. ആസൂത്രണം ചെയ്ത ഉൽപ്പന്ന ജോലിചുമതലാ പഠനപാതയും ഹ്രസ്വപാഠങ്ങളും കാണാവുന്ന മൂല്യനിർണയ മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ മാർക്ക് നൽകുന്ന പരിശീലനപ്രവർത്തനങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച്, ദൈനംദിന ജോലിയിൽ പൊതുവായ AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ആളുകളെ പഠിപ്പിക്കാനാണ് ഇത് ഒരുക്കുന്നത്. AI ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ തൊഴിൽജീവിതത്തിനായുള്ള പഠനപരിപാടിയാണ് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമെങ്കിൽ, അതിൽ പ്രത്യേക പരിശീലനം നൽകുന്ന കോഴ്‌സാണ് മെച്ചപ്പെട്ട തിരഞ്ഞെടുപ്പ്.