AI cho nhà quản lý sản phẩm: nghiên cứu, đặc tả và khả năng phán đoán

Có thể sử dụng AI trong quản lý sản phẩm như thế nào?

Với người quản lý sản phẩm, AI hữu ích nhất trong vai trò đọc nhanh, không mệt mỏi và viết bản nháp đầu tiên. Công cụ có thể xử lý một tập ghi chú, phân nhóm phản hồi và tạo khung tài liệu đặc tả trong vài phút. Công cụ yếu nhất ở những điều làm nên giá trị của người quản lý sản phẩm: biết bằng chứng nào mang tính đại diện, khách hàng nào quan trọng với chiến lược và doanh nghiệp có thể chấp nhận đánh đổi điều gì.

Đây là những nhiệm vụ mà trợ lý đa năng có thể hỗ trợ, sử dụng tài liệu công ty cho phép bạn chia sẻ:

Những lỗi nào xảy ra khi AI tóm tắt các cuộc phỏng vấn khách hàng?

Vấn đề thường gặp là diễn đạt quá mức. Khi được yêu cầu nêu 'các chủ đề chính', mô hình trình bày một ý kiến của hai người thành điều mà 'người dùng mong muốn', làm mờ đi những bất đồng và có thể tạo ra một câu trích dẫn mà không ai từng nói. Quyết định sản phẩm dựa trên bản tóm tắt đó sẽ dựa vào bằng chứng không tồn tại.

Ví dụ giả định. Ledgerly là một ứng dụng lập hóa đơn nhỏ. Người quản lý sản phẩm có ghi chú từ sáu cuộc phỏng vấn khách hàng. Hai khách hàng đề nghị thêm tính năng tự động nhắc thanh toán. Một người cho rằng lời nhắc sẽ làm phiền khách hàng của họ và họ sẽ tắt tính năng này. Ba người không nhắc đến lời nhắc mà chủ yếu nói về việc đối soát ngân hàng chậm.

Một câu lệnh thiếu chặt chẽ, 'Tóm tắt các chủ đề chính từ những cuộc phỏng vấn này', tạo ra kết quả: 'Người dùng rất muốn có tính năng tự động nhắc thanh toán. Như một khách hàng đã nói, “Tôi sẵn sàng trả thêm tiền để được nhắc thanh toán.” Đối soát là mối quan tâm thứ yếu.' Không ai nói câu được trích dẫn đó. Chủ đề có nhiều bằng chứng ủng hộ nhất là đối soát lại bị hạ xuống thứ yếu. Ý kiến phản đối đã biến mất.

Câu lệnh tốt hơn: 'Với mỗi chủ đề, hãy cho biết số cuộc phỏng vấn có đề cập đến chủ đề đó, mã các cuộc phỏng vấn và một trích dẫn nguyên văn từ ghi chép. Liệt kê mọi cuộc phỏng vấn có ý kiến trái với chủ đề đó. Không xếp hạng các chủ đề theo mức độ quan trọng.' Bản tóm tắt đã kiểm tra sau đó ghi: đối soát, được nêu trong 3 trên 6 cuộc phỏng vấn (I2, I4, I6); nhắc thanh toán, được đề nghị trong 2 trên 6 cuộc phỏng vấn (I1, I3), với một ý kiến phản đối (I5). Người quản lý sản phẩm đã đối chiếu từng trích dẫn với ghi chép trước khi chia sẻ bản tóm tắt.

Làm thế nào để dùng AI viết bản đặc tả tốt hơn?

Dùng AI để tìm ra những gì còn thiếu trong bản đặc tả thay vì để AI viết thay bạn. Người quản lý sản phẩm tự viết phần mô tả vấn đề và mục tiêu sẽ hiểu rõ chúng; người chấp nhận phiên bản do AI tạo ra thường không bảo vệ được nội dung đó khi được xem xét.

Tiếp nối ví dụ Ledgerly, giả sử nhóm thực sự xây dựng tính năng nhắc thanh toán. Quản lý sản phẩm viết một đoạn mô tả và yêu cầu: 'Liệt kê các trường hợp ngoại lệ mà tính năng này phải xử lý. Nhóm chúng theo việc lập hóa đơn, thời điểm và trải nghiệm của khách hàng.' Một danh sách hữu ích bao gồm hóa đơn đã thanh toán một phần, hóa đơn đang bị khách hàng khiếu nại, khách hàng ở múi giờ khác, lời nhắc được lên lịch vào ngày nghỉ lễ, khách hàng đã yêu cầu không liên hệ và hóa đơn được chỉnh sửa sau khi lời nhắc đã gửi đi.

Sau đó, người quản lý sản phẩm quyết định những trường hợp đặc biệt nào thuộc phạm vi bản phát hành đầu tiên, những trường hợp nào được xác định rõ là không nằm trong mục tiêu và những trường hợp nào cần ý kiến kỹ thuật. Quyết định đó cùng lý do đằng sau là phần quan trọng nhất của bản đặc tả, và không phải việc nên giao cho bên khác.

AI có thể thiết kế sản phẩm hoặc làm công việc của người quản lý sản phẩm không?

AI có thể hỗ trợ một phần công việc của cả hai. AI có thể soạn nội dung giao diện, đề xuất các phương án bố cục, tạo bản mẫu sơ bộ trong một số công cụ và nhanh chóng tạo ra nhiều biến thể. Điều đó hữu ích khi khám phá các phương án, nhưng nhà thiết kế hoặc người quản lý sản phẩm vẫn phải đánh giá phương án nào phù hợp với người dùng, thương hiệu và các ràng buộc.

Công việc cốt lõi của người quản lý sản phẩm là lựa chọn: vấn đề nào, khách hàng nào, đánh đổi điều gì và không xây dựng thứ gì. Những lựa chọn đó phụ thuộc vào bối cảnh mà mô hình không có, chẳng hạn chiến lược của doanh nghiệp, cam kết với từng khách hàng cụ thể và khả năng duy trì của đội ngũ kỹ thuật. Chúng tôi không dự đoán vai trò nào sẽ thay đổi và thay đổi nhanh đến đâu.

Người quản lý sản phẩm AI có giống người quản lý sản phẩm sử dụng AI không?

Không. Người quản lý sản phẩm AI thường là người xây dựng các tính năng AI: xác định cách mô hình cần hoạt động, thiết kế các phép đánh giá, xử lý các trường hợp lỗi và quản lý chi phí suy luận. Đây là lĩnh vực chuyên môn có các khóa học và thị trường tuyển dụng riêng.

Hướng dẫn này dành cho nhóm đông đảo hơn nhiều gồm những người quản lý sản phẩm dùng công cụ AI để làm tốt hơn công việc hiện tại. Nếu đang xây dựng tính năng AI, bạn cần cả hai: các kỹ năng hằng ngày trên trang này và nền tảng riêng về đánh giá mô hình cũng như hành vi của mô hình, là nội dung trang này không đề cập.

Những bằng chứng nào về sản phẩm không nên đưa vào công cụ AI?

Bất cứ nội dung nào công ty chưa cho phép sử dụng với công cụ bạn đang dùng. Ghi chép phỏng vấn thường có tên, nơi làm việc và các chi tiết giúp xác định danh tính; hãy xóa những thông tin này trước khi dán và thay bằng mã phỏng vấn. Các hạng mục chưa công bố trong lộ trình phát triển, kế hoạch giá và điều khoản hợp đồng có thể bị hạn chế theo chính sách.

Dùng không gian làm việc được công ty phê duyệt thay vì tài khoản cá nhân, đồng thời kiểm tra chính sách AI của tổ chức trước khi tải lên bản ghi âm hoặc bản chép lời nghiên cứu. Khi có dữ liệu cá nhân, tổ chức có nghĩa vụ bảo vệ dữ liệu bất kể sử dụng công cụ nào.

Đội ngũ sản phẩm nên thực hành sử dụng AI như thế nào?

Thực hành với một quyết định trong quá khứ mà bạn đã biết rõ căn cứ và kết quả.

Khi nào cách tiếp cận này không phải là giải pháp phù hợp?

Nếu nghiên cứu của bạn chỉ gồm vài cuộc phỏng vấn, hãy tự đọc nội dung. Thời gian tiết kiệm được nhờ AI tổng hợp không nhiều, còn việc đọc ghi chú giúp bạn nắm được bối cảnh mà bản tóm tắt không thể cung cấp. AI thực sự hữu ích khi lượng tài liệu vượt quá khả năng đọc kỹ của một người, và ngay cả khi đó, AI cũng nên chỉ ra những phần cần đọc chứ không thay thế việc đọc.

Tosheo.ai không phải khóa học về quản lý sản phẩm AI hay đánh giá mô hình. Sản phẩm đang được phát triển để dạy mọi người sử dụng các công cụ AI đa dụng trong công việc hằng ngày, với lộ trình Sản phẩm dự kiến, các bài học ngắn và bài thực hành được chấm theo bảng tiêu chí công khai. Nếu bạn cần chương trình phát triển nghề nghiệp về xây dựng sản phẩm AI, khóa học chuyên sâu sẽ phù hợp hơn.