Đào tạo AI cho đội ngũ sản phẩm

Quản lý sản phẩm nên dùng AI để tổng hợp phỏng vấn như thế nào?

Dùng trợ lý để sắp xếp ghi chú, sau đó đối chiếu từng chủ đề với chính các ghi chú và đếm xem thực sự có bao nhiêu người đã đề cập. Dưới đây là ví dụ minh họa từ một ứng dụng lên lịch giả định có tên Tandem. Một quản lý sản phẩm có ghi chú từ sáu cuộc phỏng vấn khách hàng, đã xóa tên. Một người tham gia yêu cầu chế độ tối. Bốn người mô tả khó khăn khi đổi lịch một cuộc họp định kỳ. Hai người nhắc đến giá.

Câu lệnh: "Nhóm các ghi chép phỏng vấn này theo chủ đề. Với mỗi chủ đề, nêu số người tham gia đã đề cập đến chủ đề đó và một trích dẫn ngắn. Không khái quát vượt quá nội dung ghi chép."

Một bản tổng hợp kém, từ câu lệnh chỉ yêu cầu nêu những nhận định chính, mở đầu bằng "Người dùng rất muốn có chế độ tối" và "Giá cả là mối quan tâm lớn của phần lớn khách hàng." Một lượt đề cập biến thành mong muốn mạnh mẽ, hai lượt biến thành phần lớn. Khi được một bên liên quan bận rộn đọc, bản tóm tắt đó có thể làm thay đổi lộ trình sản phẩm.

Bản tổng hợp đã rà soát ghi: "Đổi lịch họp định kỳ (4 trên 6), kèm một trích dẫn; giá (2 trên 6); chế độ tối (1 trên 6)." Nội dung ít gây hào hứng hơn nhưng hữu ích hơn nhiều. Quản lý sản phẩm cũng giữ các ghi chép gốc bên cạnh để bất kỳ ai nghi ngờ một chủ đề đều có thể đọc nguồn.

Những vấn đề nào xảy ra khi nhóm sản phẩm dựa vào AI?

Ba vấn đề thường gặp nhất là: bản tóm tắt khẳng định quá mức so với bằng chứng, thông tin về đối thủ hoặc thị trường bị bịa ra, và tài liệu mật bị đưa vào công cụ chưa được phê duyệt. Hồ sơ AI tạo sinh của NIST mô tả hiện tượng bịa thông tin là nội dung sai nhưng được trình bày đầy tự tin, và đó chính là mối nguy trong các bản khảo sát thị trường trích dẫn số liệu hoặc tính năng mà trợ lý không thể xác minh.

Những thói quen hữu ích đều rất cụ thể. Đếm số lượt đề cập thay vì chấp nhận những tính từ mô tả. Mở nguồn của bất kỳ nhận định nào về thị trường hoặc đối thủ trước khi đưa vào bài trình bày. Loại bỏ tên khách hàng và các chi tiết mật trong lộ trình phát triển, trừ khi công cụ và gói sử dụng đã được phê duyệt để xử lý những thông tin đó.

Bộ phận sản phẩm nên thực hành nội dung gì trước?

Hãy bắt đầu bằng việc tổng hợp thông tin, vì việc này rèn thói quen dựa vào bằng chứng mà mọi công việc khác đều cần. Trình tự này là một đề xuất, không phải kết quả đã được đo lường.

Khi nào chương trình đào tạo này không phù hợp với đội ngũ sản phẩm?

Nền tảng này không phù hợp nếu mục tiêu của bạn là học cách xây dựng tính năng AI, đánh giá mô hình hoặc viết mã; thực hành kỹ thuật nằm ngoài phạm vi đào tạo, dù kiến thức nền tảng về học máy đã được lên kế hoạch. Nền tảng không phù hợp với một người quản lý sản phẩm tự học một mình, vì các gói được thiết kế cho nhóm với tối thiểu năm giấy phép người dùng.

Khi ra mắt, sản phẩm không có đăng nhập một lần (SSO), tích hợp hệ thống quản lý học tập (LMS) hay tiện ích mở rộng trình duyệt, và các bài học chỉ có bằng tiếng Anh. Vì sản phẩm chưa được xây dựng, nhóm cần tài liệu ngay nên bắt đầu với hướng dẫn miễn phí dành cho vai trò quản lý sản phẩm.