AI สำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์: การวิจัย ข้อกำหนด และการใช้วิจารณญาณ

จะใช้ AI ในการบริหารผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร?

สำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มีประโยชน์ที่สุดในฐานะผู้อ่านที่รวดเร็ว ไม่รู้จักเหนื่อย และผู้เขียนร่างแรก มันประมวลผลบันทึกจำนวนมาก จัดกลุ่มข้อเสนอแนะ และสร้างโครงร่างข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ได้ภายในไม่กี่นาที แต่จุดที่มันทำได้ไม่ดีที่สุดกลับเป็นสิ่งที่สร้างคุณค่าให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ นั่นคือการรู้ว่าหลักฐานใดสะท้อนภาพรวมได้ ลูกค้ารายใดสำคัญต่อกลยุทธ์ และธุรกิจยอมแลกอะไรกับอะไรได้บ้าง.

ต่อไปนี้คืองานที่ผู้ช่วยอเนกประสงค์ช่วยได้ โดยใช้ข้อมูลที่บริษัทอนุญาตให้คุณแบ่งปัน:

มักเกิดข้อผิดพลาดอะไรเมื่อ AI สรุปบทสัมภาษณ์ลูกค้า?

ปัญหาที่พบบ่อยคือการกล่าวเกินจริง เมื่อขอให้โมเดลหา 'ประเด็นหลัก' โมเดลกลับนำสิ่งที่คนสองคนพูดมาเสนอว่าเป็นสิ่งที่ 'ผู้ใช้ต้องการ' ลบเลือนความเห็นที่ไม่ตรงกัน และอาจสร้างคำพูดอ้างอิงที่ไม่มีใครพูด การตัดสินใจเรื่องผลิตภัณฑ์โดยอาศัยบทสรุปนั้นจึงตั้งอยู่บนหลักฐานที่ไม่มีอยู่จริง

ตัวอย่างสมมติ Ledgerly เป็นแอปออกใบแจ้งหนี้ขนาดเล็ก ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มีบันทึกจากการสัมภาษณ์ลูกค้าหกคน ลูกค้าสองคนขอระบบเตือนชำระเงินอัตโนมัติ หนึ่งคนบอกว่าการแจ้งเตือนจะรบกวนลูกค้าของตนและจะปิดฟังก์ชันนี้ อีกสามคนไม่ได้พูดถึงการแจ้งเตือน แต่พูดถึงการกระทบยอดธนาคารที่ล่าช้าเป็นหลัก

คำสั่งกว้าง ๆ ว่า 'สรุปประเด็นหลักจากบทสัมภาษณ์เหล่านี้' ให้ผลลัพธ์ว่า: 'ผู้ใช้ต้องการการแจ้งเตือนชำระเงินอัตโนมัติอย่างมาก ดังที่ลูกค้ารายหนึ่งกล่าวว่า “ฉันยอมจ่ายเพิ่มเพื่อให้มีการแจ้งเตือน” ส่วนการกระทบยอดเป็นข้อกังวลรองลงมา' ไม่มีใครพูดประโยคที่ยกมานั้น ประเด็นที่มีหลักฐานสนับสนุนมากที่สุดคือการกระทบยอดกลับถูกลดความสำคัญลง ส่วนข้อคัดค้านหายไป

คำสั่งที่ดีกว่า: 'สำหรับแต่ละประเด็น ให้ระบุจำนวนบทสัมภาษณ์ที่กล่าวถึง รหัสบทสัมภาษณ์ และข้อความอ้างอิงหนึ่งข้อความที่คัดลอกตรงจากบันทึก ระบุบทสัมภาษณ์ใดก็ตามที่ขัดแย้งกับประเด็นนั้น อย่าจัดอันดับประเด็นตามความสำคัญ' จากนั้นสรุปที่ตรวจสอบแล้วระบุว่า การกระทบยอด มีการกล่าวถึงใน 3 จาก 6 บทสัมภาษณ์ (I2, I4, I6); การแจ้งเตือนการชำระเงิน มีผู้ขอใน 2 จาก 6 บทสัมภาษณ์ (I1, I3) และมีผู้คัดค้านหนึ่งราย (I5) ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ตรวจสอบข้อความอ้างอิงทุกข้อความเทียบกับบันทึกก่อนแชร์สรุป

จะใช้ AI ช่วยเขียนข้อกำหนดให้ดีขึ้นได้อย่างไร?

ใช้ AI ค้นหาว่าข้อกำหนดขาดอะไร แทนที่จะให้เขียนข้อกำหนดแทนคุณ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่เขียนปัญหาและเป้าหมายด้วยตนเองย่อมเข้าใจสิ่งเหล่านั้น ส่วนผู้ที่รับฉบับที่เครื่องมือสร้างให้มักอธิบายเหตุผลรองรับไม่ได้เมื่อต้องทบทวน

ต่อจากตัวอย่าง Ledgerly สมมติว่าทีมพัฒนาระบบแจ้งเตือนขึ้นมาจริง ผู้จัดการผลิตภัณฑ์เขียนคำอธิบายหนึ่งย่อหน้า แล้วถามว่า 'ระบุกรณีเฉพาะที่ฟีเจอร์นี้ต้องรองรับ จัดกลุ่มตามการเรียกเก็บเงิน เวลา และประสบการณ์ของลูกค้า' รายการที่มีประโยชน์ควรครอบคลุมใบแจ้งหนี้ที่ชำระแล้วบางส่วน ใบแจ้งหนี้ที่ลูกค้าโต้แย้ง ลูกค้าที่อยู่คนละเขตเวลา การแจ้งเตือนที่ตั้งเวลาไว้ตรงกับวันหยุดราชการ ลูกค้าที่ขอไม่ให้ติดต่อ และใบแจ้งหนี้ที่มีการแก้ไขหลังส่งการแจ้งเตือนแล้ว

จากนั้นผู้จัดการผลิตภัณฑ์จะตัดสินใจว่ากรณีเฉพาะใดอยู่ในขอบเขตของรุ่นแรก กรณีใดระบุชัดเจนว่าไม่ใช่เป้าหมาย และกรณีใดต้องขอความเห็นจากฝ่ายวิศวกรรม การตัดสินใจนั้นและเหตุผลประกอบเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ และไม่ใช่สิ่งที่ควรมอบให้ผู้อื่นตัดสินใจแทน.

AI ออกแบบผลิตภัณฑ์หรือทำงานของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ได้หรือไม่?

AI ช่วยงานบางส่วนของทั้งสองอย่างได้ โดยร่างข้อความบนส่วนติดต่อผู้ใช้ เสนอทางเลือกในการจัดวาง สร้างต้นแบบคร่าว ๆ ในเครื่องมือบางตัว และสร้างรูปแบบที่แตกต่างกันได้อย่างรวดเร็ว สิ่งเหล่านี้มีประโยชน์ต่อการสำรวจแนวทาง แต่นักออกแบบหรือผู้จัดการผลิตภัณฑ์ยังต้องตัดสินว่าทางเลือกใดเหมาะกับผู้ใช้ แบรนด์ และข้อจำกัด

งานหลักของผู้จัดการผลิตภัณฑ์คือการเลือก: จะแก้ปัญหาใด ให้ลูกค้ากลุ่มไหน ยอมแลกอะไร และจะไม่สร้างอะไร ทางเลือกเหล่านี้ขึ้นอยู่กับบริบทที่โมเดลไม่มี เช่น กลยุทธ์ของบริษัท สิ่งที่บริษัทรับปากไว้กับลูกค้าบางราย และสิ่งที่ทีมวิศวกรรมรองรับได้อย่างต่อเนื่อง เราไม่คาดการณ์ว่าบทบาทใดจะเปลี่ยนไปและจะเปลี่ยนเร็วเพียงใด.

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI เหมือนกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI หรือไม่?

ไม่ใช่ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มักหมายถึงผู้ที่พัฒนาความสามารถด้าน AI เช่น กำหนดว่าโมเดลควรทำงานอย่างไร ออกแบบการประเมิน จัดการกรณีที่ระบบทำงานผิดพลาด และบริหารต้นทุนการประมวลผลคำตอบ ซึ่งเป็นสาขาเฉพาะทางที่มีหลักสูตรและตลาดการจ้างงานของตนเอง.

คู่มือนี้เกี่ยวกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์กลุ่มที่ใหญ่กว่ามาก ซึ่งใช้เครื่องมือ AI เพื่อทำงานเดิมของตนให้ดีขึ้น หากคุณกำลังพัฒนาคุณสมบัติ AI คุณต้องมีทั้งสองอย่าง คือทักษะในงานประจำวันตามหน้านี้ และพื้นฐานด้านการประเมินและพฤติกรรมของโมเดลเพิ่มเติม ซึ่งหน้านี้ไม่ได้ครอบคลุม

หลักฐานเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใดไม่ควรนำเข้าเครื่องมือ AI?

ข้อมูลใดก็ตามที่บริษัทยังไม่ได้อนุมัติให้ใช้กับเครื่องมือที่คุณกำลังใช้ บันทึกการสัมภาษณ์มักมีชื่อ นายจ้าง และรายละเอียดที่ระบุตัวบุคคลได้ ให้ลบข้อมูลเหล่านี้ก่อนวางข้อความ และใช้รหัสผู้ให้สัมภาษณ์แทน รายการในแผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ยังไม่เปิดเผย แผนราคา และเงื่อนไขสัญญาอาจถูกจำกัดการใช้งานตามนโยบาย

ใช้พื้นที่ทำงานที่บริษัทอนุมัติแทนบัญชีส่วนตัว และตรวจสอบนโยบาย AI ขององค์กรก่อนอัปโหลดไฟล์บันทึกเสียงหรือวิดีโอการวิจัยหรือบทถอดความ เมื่อมีข้อมูลส่วนบุคคลเข้ามาเกี่ยวข้อง องค์กรมีหน้าที่คุ้มครองข้อมูลไม่ว่าจะใช้เครื่องมือใดก็ตาม

ทีมผลิตภัณฑ์ควรฝึกใช้ AI อย่างไร?

ฝึกกับการตัดสินใจในอดีตที่คุณทราบหลักฐานและผลลัพธ์อยู่แล้ว

เมื่อไรแนวทางนี้จึงไม่ใช่คำตอบที่เหมาะสม?

หากงานวิจัยของคุณมีบทสัมภาษณ์เพียงไม่กี่รายการ ให้อ่านเอง เวลาที่ประหยัดได้จากการใช้ AI สังเคราะห์ข้อมูลมีไม่มาก และการอ่านบันทึกจะให้บริบทที่บทสรุปให้ไม่ได้ AI มีประโยชน์เมื่อมีข้อมูลมากเกินกว่าที่คนคนเดียวจะอ่านอย่างละเอียดได้ และแม้ในกรณีนั้น AI ก็ควรชี้ให้คุณเห็นว่าควรอ่านอะไร แทนที่จะมาแทนการอ่าน.

Tosheo.ai ไม่ใช่หลักสูตรการจัดการผลิตภัณฑ์ AI หรือการประเมินโมเดล แต่มีแผนพัฒนามาเพื่อสอนให้ผู้คนใช้เครื่องมือ AI ทั่วไปในงานประจำวัน โดยวางแผนให้มีเส้นทางบทบาทผลิตภัณฑ์ บทเรียนสั้น และงานฝึกที่ให้คะแนนตามเกณฑ์ที่เห็นได้ หากคุณต้องการหลักสูตรเพื่อประกอบอาชีพด้านการสร้างผลิตภัณฑ์ AI หลักสูตรเฉพาะทางเป็นทางเลือกที่เหมาะกว่า