ఉత్పత్తి నిర్వాహకుల కోసం AI: పరిశోధన, నిర్దేశాలు, వివేచన

ఉత్పత్తి నిర్వహణలో AIని ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?

ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడికి AI వేగంగా, అలసట లేకుండా చదివే సాధనంగా, తొలి చిత్తుప్రతి రాసే సాధనంగా అత్యంత ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. అది అనేక గమనికలను విశ్లేషించి, అభిప్రాయాలను వర్గీకరించి, నిమిషాల్లో అవసరాల పత్రానికి ప్రాథమిక నిర్మాణాన్ని తయారుచేయగలదు. ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడికి విలువ తెచ్చే విషయాల్లోనే అది అత్యంత బలహీనంగా ఉంటుంది: ఏ ఆధారాలు మొత్తం పరిస్థితికి ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయో, వ్యూహానికి ఏ కస్టమర్ ముఖ్యమో, ఒక ప్రయోజనం కోసం దేన్ని వదులుకోవడం వ్యాపారానికి ఆమోదయోగ్యమో తెలుసుకోవడం.

మీ సంస్థ పంచుకోవడానికి అనుమతించిన సమాచారాన్ని ఉపయోగించి, సాధారణ సహాయకం ఈ పనుల్లో సహాయపడగలదు:

కస్టమర్ ఇంటర్వ్యూలను AI సంక్షిప్తీకరించినప్పుడు ఏం తప్పులు జరుగుతాయి?

సాధారణ సమస్య అతిశయోక్తి. 'ముఖ్య ఇతివృత్తాలు' అడిగితే, ఇద్దరు చెప్పిన విషయాన్ని నమూనా 'వినియోగదారులు కోరుకునేది'గా చూపిస్తుంది, అభిప్రాయభేదాలను మరుగుపరుస్తుంది, ఎవరూ చెప్పని మాటలను ఉల్లేఖనంగా ఇవ్వవచ్చు. ఆ సారాంశం ఆధారంగా తీసుకున్న ఉత్పత్తి నిర్ణయం, అసలు లేని ఆధారాలపై నిలుస్తుంది.

ఒక కల్పిత ఉదాహరణ. లెడ్జర్లీ ఒక చిన్న ఇన్వాయిస్ యాప్. ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడి వద్ద ఆరుగురు కస్టమర్లతో చేసిన ఇంటర్వ్యూల నోట్స్ ఉన్నాయి. ఇద్దరు కస్టమర్లు ఆటోమేటిక్ చెల్లింపు రిమైండర్లు కావాలని అడిగారు. అవి తమ క్లయింట్లకు చికాకు కలిగిస్తాయని, వాటిని నిలిపివేస్తామని ఒకరు చెప్పారు. ముగ్గురు రిమైండర్ల ప్రస్తావనే చేయకుండా, ఎక్కువగా బ్యాంకు లావాదేవీల సరిపోలిక నెమ్మదిగా జరగడం గురించి మాట్లాడారు.

'ఈ ఇంటర్వ్యూలలోని ముఖ్య అంశాలను సంగ్రహించు' అనే అస్పష్టమైన ప్రాంప్ట్‌కు వచ్చిన ఫలితం: 'వినియోగదారులు స్వయంచాలక చెల్లింపు రిమైండర్‌లను బలంగా కోరుకుంటున్నారు. ఒక కస్టమర్ చెప్పినట్లుగా, “రిమైండర్‌ల కోసం అదనంగా చెల్లిస్తాను.” ఖాతాల సరిపోలిక ద్వితీయ ప్రాధాన్య అంశం.' ఉటంకించిన వాక్యాన్ని ఎవరూ చెప్పలేదు. అత్యధిక ఆధారం ఉన్న ఖాతాల సరిపోలిక అంశం ప్రాధాన్యాన్ని తగ్గించారు. అభ్యంతరం కనిపించకుండా పోయింది.

మెరుగైన ప్రాంప్ట్: 'ప్రతి అంశాన్ని ప్రస్తావించిన ఇంటర్వ్యూల సంఖ్య, ఆ ఇంటర్వ్యూల గుర్తింపు సంఖ్యలు, నోట్స్ నుంచి యథాతథంగా తీసుకున్న ఒక ఉల్లేఖనం ఇవ్వండి. ఆ అంశానికి విరుద్ధంగా ఉన్న ఇంటర్వ్యూలను జాబితా చేయండి. అంశాలను ప్రాముఖ్యత ఆధారంగా క్రమబద్ధీకరించవద్దు.' తనిఖీ చేసిన సారాంశం ఇలా ఉంది: ఖాతాల సరిపోలికను 6 ఇంటర్వ్యూలలో 3 ప్రస్తావించాయి (I2, I4, I6); చెల్లింపు గుర్తుచేయింపులను 6లో 2 కోరాయి (I1, I3), ఒక అభ్యంతరం ఉంది (I5). సారాంశాన్ని పంచుకునే ముందు ఉత్పత్తి మేనేజర్ ప్రతి ఉల్లేఖనాన్ని నోట్స్‌తో సరిపోల్చి తనిఖీ చేశారు.

AIతో మరింత మెరుగైన అవసరాల వివరణ పత్రాన్ని ఎలా రాస్తారు?

మీ కోసం అవసరాల పత్రాన్ని రాయించుకోవడానికి కాకుండా, అందులో ఏమి లోపించిందో గుర్తించడానికి AIని ఉపయోగించండి. సమస్య వివరణను, లక్ష్యాలను స్వయంగా రాసే ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడికి వాటిపై అవగాహన ఉంటుంది; రూపొందించిన ప్రతిని అలాగే అంగీకరించే వ్యక్తి సమీక్షలో తరచూ దాన్ని సమర్థించలేరు.

లెడ్జర్లీ ఉదాహరణను కొనసాగిస్తూ, బృందం నిజంగానే రిమైండర్లను రూపొందిస్తుందని అనుకుందాం. ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడు ఒక పేరా వివరణ రాసి ఇలా అడుగుతారు: 'ఈ సదుపాయం నిర్వహించగలగాల్సిన అసాధారణ సందర్భాలను జాబితా చేయండి. వాటిని బిల్లింగ్, సమయం, క్లయింట్ అనుభవం ఆధారంగా వర్గీకరించండి.' ఉపయోగకరమైన జాబితాలో పాక్షికంగా చెల్లించిన ఇన్‌వాయిస్‌లు, క్లయింట్ అభ్యంతరం తెలిపిన ఇన్‌వాయిస్‌లు, వేరే సమయ మండలంలో ఉన్న క్లయింట్లు, ప్రభుత్వ సెలవు రోజున పంపేందుకు నిర్ణయించిన రిమైండర్, తమను సంప్రదించవద్దని కోరిన క్లయింట్, రిమైండర్ పంపిన తర్వాత సవరించిన ఇన్‌వాయిస్ ఉంటాయి.

ఆ తర్వాత ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడు అసాధారణ సందర్భాల్లో ఏవి తొలి విడుదల పరిధిలో ఉంటాయో, ఏవి స్పష్టంగా లక్ష్యాలు కావో, వేటికి ఇంజినీరింగ్ అభిప్రాయం అవసరమో నిర్ణయిస్తారు. ఆ నిర్ణయం, దాని వెనుక ఉన్న కారణాలే నిర్దేశాల పత్రంలో అత్యంత ముఖ్యమైన భాగం. ఆ బాధ్యతను ఇతరులకు అప్పగించకూడదు.

AI ఉత్పత్తి రూపకల్పన లేదా ఉత్పత్తి మేనేజర్ పని చేయగలదా?

రెండింటిలోని కొన్ని భాగాలకు AI సహాయపడగలదు. తెరపై కనిపించే పాఠ్యానికి ముసాయిదా రాయగలదు, అమరిక ఎంపికలను సూచించగలదు, కొన్ని సాధనాల్లో ప్రాథమిక నమూనాలను రూపొందించగలదు, అనేక రూపాంతరాలను వేగంగా సృష్టించగలదు. వివిధ అవకాశాలను పరిశీలించడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది. అయినా వినియోగదారులు, బ్రాండ్, పరిమితులకు ఏ ఎంపిక సరిపోతుందో రూపకర్త లేదా ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడే నిర్ణయించాలి.

ఉత్పత్తి నిర్వాహకుడి ప్రధాన పని ఎంపిక చేయడం: ఏ సమస్య, ఏ కస్టమర్లు, ఏ రాజీ, దేన్ని నిర్మించకూడదు అనేవి. సంస్థ వ్యూహం, నిర్దిష్ట కస్టమర్లకు ఇచ్చిన హామీలు, ఇంజినీరింగ్ బృందం కొనసాగించగల పని వంటి, నమూనాకు తెలియని సందర్భంపై ఆ ఎంపికలు ఆధారపడతాయి. ఏ పాత్రలు ఎంత వేగంగా మారతాయనే అంచనాలు మేము చేయము.

AI ఉత్పత్తి మేనేజర్, AI ఉపయోగించే ఉత్పత్తి మేనేజర్ ఇద్దరూ ఒకటేనా?

కాదు. కృత్రిమ మేధ ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు అంటే సాధారణంగా కృత్రిమ మేధ ఫీచర్లను రూపొందించే వారు: నమూనా ఎలా ప్రవర్తించాలో నిర్వచించడం, మూల్యాంకనాలను రూపొందించడం, విఫలమయ్యే సందర్భాలను నిర్వహించడం, నమూనాతో ఫలితాలు ఉత్పత్తి చేసే ఖర్చును నియంత్రించడం వారి పని. అది ప్రత్యేక కోర్సులు, నియామక మార్కెట్ ఉన్న నిపుణుల రంగం.

తాము ఇప్పటికే చేస్తున్న పనిని మరింత మెరుగ్గా చేయడానికి AI సాధనాలను ఉపయోగించే ఉత్పత్తి మేనేజర్ల పెద్ద సమూహం గురించి ఈ మార్గదర్శిని వివరిస్తుంది. మీరు AI సదుపాయాలను నిర్మిస్తుంటే, మీకు రెండూ అవసరం: ఈ పేజీలోని రోజువారీ నైపుణ్యాలు, మోడల్ మూల్యాంకనం, ప్రవర్తనపై ప్రత్యేక ప్రాథమిక అవగాహన. రెండో అంశాన్ని ఈ పేజీ వివరించదు.

ఉత్పత్తికి సంబంధించిన ఏ ఆధారాలను AI సాధనాల్లో చేర్చకూడదు?

మీరు ఉపయోగిస్తున్న సాధనంలో నమోదు చేయడానికి మీ కంపెనీ ఆమోదించని ఏ సమాచారమైనా. ఇంటర్వ్యూ నోట్స్‌లో తరచుగా పేర్లు, పనిచేసే సంస్థలు, వ్యక్తులను గుర్తించగల వివరాలు ఉంటాయి; పేస్ట్ చేసే ముందు వాటిని తొలగించి, బదులుగా ఇంటర్వ్యూ గుర్తింపు సంఖ్యలను వాడండి. ఇంకా ప్రకటించని ఉత్పత్తి అభివృద్ధి ప్రణాళికలోని అంశాలు, ధరల ప్రణాళికలు, ఒప్పంద నిబంధనలపై కంపెనీ విధానం ప్రకారం పరిమితులు ఉండవచ్చు.

వ్యక్తిగత ఖాతాకు బదులుగా కంపెనీ ఆమోదించిన కార్యస్థలాన్ని ఉపయోగించండి. పరిశోధన రికార్డింగ్‌లు లేదా లిఖిత ప్రతులను అప్‌లోడ్ చేసే ముందు మీ సంస్థ కృత్రిమ మేధ విధానాన్ని తనిఖీ చేయండి. వ్యక్తిగత డేటా ఉన్నప్పుడు, ఏ సాధనాన్ని ఉపయోగించినా సంస్థకు డేటా రక్షణ బాధ్యతలు ఉంటాయి.

ఉత్పత్తి బృందం AI వినియోగాన్ని ఎలా సాధన చేయాలి?

ఆధారాలు, ఫలితం మీకు ఇప్పటికే తెలిసిన గత నిర్ణయంపై సాధన చేయండి.

ఏ సందర్భాల్లో ఈ విధానం సరైన పరిష్కారం కాదు?

మీ పరిశోధనలో కొన్ని ఇంటర్వ్యూలే ఉంటే, వాటిని మీరే చదవండి. AIతో వాటిని క్రోడీకరించడం వల్ల ఆదా అయ్యే సమయం తక్కువ; సారాంశం ఇవ్వలేని సందర్భాన్ని గమనికలు చదవడం మీకు అందిస్తుంది. ఒక వ్యక్తి శ్రద్ధగా చదవగలిగిన దానికంటే ఎక్కువ సమాచారం ఉన్నప్పుడే AI ఉపయోగకరమవుతుంది. అప్పటికీ అది చదవడానికి బదులుగా కాకుండా, ఏమి చదవాలో సూచించాలి.

Tosheo.ai అనేది AI ఉత్పత్తి నిర్వహణ లేదా నమూనాల మూల్యాంకనంపై కోర్సు కాదు. రోజువారీ పనుల్లో సాధారణ AI సాధనాలను ఉపయోగించడం నేర్పేందుకు దీన్ని రూపొందిస్తున్నారు. ఉత్పత్తి విభాగపు పాత్రకు పాఠాల క్రమం, చిన్న పాఠాలు, కనిపించే మూల్యాంకన ప్రమాణాల ఆధారంగా మార్కులు ఇచ్చే సాధన పనులు ప్రణాళికలో ఉన్నాయి. AI ఉత్పత్తులను నిర్మించడంలో వృత్తి విద్యా కార్యక్రమం అవసరమైతే, ప్రత్యేక కోర్సును ఎంచుకోవడం మంచిది.