การฝึกอบรม AI สำหรับทีมผลิตภัณฑ์

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ควรใช้ AI สังเคราะห์ข้อมูลจากการสัมภาษณ์อย่างไร?

ใช้ผู้ช่วยจัดระเบียบบันทึก แล้วตรวจสอบแต่ละประเด็นกับบันทึกต้นฉบับ โดยนับว่ามีคนพูดถึงประเด็นนั้นจริงกี่คน ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างพร้อมวิธีทำจากแอปจัดตารางนัดหมายสมมติชื่อ Tandem ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มีบันทึกการสัมภาษณ์ลูกค้าหกคนที่ลบชื่อออกแล้ว ผู้ให้สัมภาษณ์หนึ่งคนขอโหมดมืด สี่คนเล่าถึงปัญหาในการเลื่อนเวลาการประชุมที่เกิดซ้ำเป็นประจำ สองคนพูดถึงราคา

คำสั่ง: "จัดกลุ่มบันทึกการสัมภาษณ์เหล่านี้ตามประเด็น สำหรับแต่ละประเด็น ให้ระบุจำนวนผู้เข้าร่วมที่พูดถึงและยกคำพูดสั้น ๆ หนึ่งข้อความ ห้ามสรุปเหมารวมเกินกว่าสิ่งที่บันทึกระบุไว้"

บทสังเคราะห์ที่มีข้อบกพร่องจากคำสั่งที่ขอเพียงประเด็นสำคัญ เปิดด้วย "ผู้ใช้ต้องการโหมดมืดอย่างมาก" และ "ราคาเป็นข้อกังวลหลักของลูกค้าส่วนใหญ่" การกล่าวถึงหนึ่งครั้งกลายเป็นความต้องการอย่างมาก สองครั้งกลายเป็นคนส่วนใหญ่ หากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่มีเวลาน้อยอ่าน บทสรุปนี้อาจเปลี่ยนทิศทางแผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้

ข้อสรุปจากข้อมูลที่ผ่านการตรวจทานระบุว่า: "การเปลี่ยนเวลาประชุมที่จัดเป็นประจำ (4 จาก 6) พร้อมคำพูดอ้างอิง; ราคา (2 จาก 6); โหมดมืด (1 จาก 6)" ดูน่าตื่นเต้นน้อยลง แต่มีประโยชน์มากขึ้นมาก ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ยังเก็บบันทึกต้นฉบับไว้ควบคู่กัน เพื่อให้ใครก็ตามที่สงสัยประเด็นใดสามารถอ่านแหล่งข้อมูลได้

มักเกิดข้อผิดพลาดอะไรเมื่อทีมผลิตภัณฑ์พึ่งพา AI?

ปัญหาที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุดมีสามอย่าง ได้แก่ บทสรุปกล่าวเกินกว่าหลักฐาน ข้อความกล่าวอ้างเกี่ยวกับคู่แข่งหรือตลาดถูกแต่งขึ้น และข้อมูลลับถูกนำไปใส่ในเครื่องมือที่ไม่ได้รับอนุมัติ เอกสาร Generative AI Profile ของ NIST อธิบายการแต่งข้อมูลว่าเป็นเนื้อหาที่กล่าวอย่างมั่นใจแต่เป็นเท็จ ซึ่งเป็นอันตรายโดยเฉพาะในการสำรวจตลาดที่อ้างตัวเลขหรือคุณสมบัติที่ผู้ช่วยไม่สามารถตรวจสอบได้.

นิสัยที่ช่วยได้เป็นสิ่งที่ลงมือทำได้จริง นับจำนวนครั้งที่มีการกล่าวถึง แทนที่จะยอมรับคำบรรยายลอย ๆ เปิดแหล่งข้อมูลที่รองรับข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับตลาดหรือคู่แข่งก่อนนำไปใส่ในสไลด์ ลบชื่อลูกค้าและรายละเอียดแผนงานที่เป็นความลับออก เว้นแต่เครื่องมือและแผนบริการที่ใช้จะได้รับอนุมัติให้จัดการข้อมูลเหล่านั้น

ทีมผลิตภัณฑ์ควรฝึกเรื่องใดก่อน?

เริ่มจากการสังเคราะห์ข้อมูล เพราะช่วยฝึกนิสัยการอ้างอิงหลักฐานที่งานอื่นทุกงานต้องใช้ ลำดับนี้เป็นข้อเสนอแนะ ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ได้จากการวัด

เมื่อไรการฝึกอบรมนี้จึงไม่เหมาะกับทีมผลิตภัณฑ์?

ไม่เหมาะหากเป้าหมายของคุณคือการเรียนรู้วิธีสร้างฟีเจอร์ AI ประเมินโมเดล หรือเขียนโค้ด การฝึกวิศวกรรมแบบลงมือปฏิบัติอยู่นอกขอบเขต แม้จะมีแผนเพิ่มพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องก็ตาม และไม่เหมาะกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่เรียนคนเดียว เพราะแพ็กเกจออกแบบมาสำหรับทีม โดยมีขั้นต่ำห้าสิทธิ์ผู้ใช้.

เมื่อเปิดตัว จะยังไม่มีการลงชื่อเข้าใช้ครั้งเดียว การเชื่อมต่อกับระบบจัดการการเรียนรู้ หรือส่วนขยายเบราว์เซอร์ และบทเรียนมีเฉพาะภาษาอังกฤษ เนื่องจากผลิตภัณฑ์ยังไม่ได้เริ่มพัฒนา ทีมที่ต้องการเนื้อหาตอนนี้ควรเริ่มจากคู่มือฟรีสำหรับบทบาทด้านการจัดการผลิตภัณฑ์