Возвышение менеджера по продуктам с искусственным интеллектом

Новые требования к руководству продуктами

Искусственный интеллект стоит на пороге преобразования целых отраслей. Скоро ваш холодильник будет автоматически заказывать молоко, когда оно закончится, а ваша программа электронной почты будет отвечать на сообщения за вас. Компании спешат внедрить искусственный интеллект в свои продукты, чтобы опередить конкурентов.

Но кто управляет этой революцией ИИ? Появилась новая порода менеджеров по продукту, которые свободно владеют наукой о данных и умеют направлять своего "второго пилота" ИИ.

Менеджеры по продукту всегда отстаивали потребности клиентов. Но с появлением ИИ эта работа требует новых технических и этических навыков. Чтобы создавать ответственные ИИ-продукты, приносящие реальную пользу, менеджеры по продукту должны быть одновременно инженером, этиком и переводчиком.

Этот сдвиг уже происходит. В компаниях, выигрывающих гонку за ИИ, есть PM, которые могут говорить как на "человеческом", так и на "машинном" языке. Они направляют своих партнеров по ИИ, объединяют их взаимодополняющие сильные стороны и согласовывают их с потребностями клиентов.

В этом смелом новом мире повышение квалификации руководителей является обязательным. В этом руководстве вы найдете стратегии, которые помогут вам:

Освоить концепции ИИ и машинного обучения.
Принимать решения на основе данных, опираясь на знания ИИ.
Поддерживать этику, прозрачность и объяснимость в ИИ.
Внедрять ИИ на протяжении всего жизненного цикла продукта.
Развить навыки использования специализированных инструментов и платформ ИИ.

Давайте рассмотрим, как менеджеры по управлению продуктами могут эффективно работать в паре с ИИ и создавать продукты. Будущее управления продуктами начинается сейчас.

Сдвиг в парадигме управления продуктами

На протяжении десятилетий менеджеры по продуктам служили голосом потребителя. Они выявляли потребительские интересы, направляли стратегическое планирование и сплачивали команды для достижения соответствия продукта рынку.

Но развитие искусственного интеллекта кардинально меняет роль менеджера по продукту. Компании назначают специализированных "ИИ-руководителей" для руководства разработкой интеллектуальных продуктов. Что же именно меняется?

Владение технологиями стало обязательным

В новую эпоху руководителям подразделений требуется знание ключевых концепций машинного обучения. Знание алгоритмов, обучающих данных, нейронных сетей - все это теперь обязательно.

Не понимая, как функционируют модели ИИ, PM не смогут направлять их развитие и обеспечивать их соответствие потребностям клиентов. Они также не смогут задавать правильные стратегические вопросы или выявлять предвзятость.

Как дрессировщик осваивает повадки собак, так и руководители подразделений должны свободно владеть языком ИИ.

Интеграция искусственного интеллекта

По мере того, как ИИ проникает в продукты, руководители подразделений должны руководить его интеграцией. Это означает контроль над такими компонентами ИИ, как системы прогнозирования, алгоритмы персонализации и разговорные интерфейсы.

Вместо того чтобы просто передавать обратную связь от клиентов, специалисты по управлению персоналом теперь являются одним из пилотов разработки продуктов вместе с системами ИИ. Они должны согласовывать потребности людей и возможности машин, направляя одно с помощью мудрости другого.

Следующее поколение PM-ов

Компании, стремящиеся стать лидерами революции ИИ, повышают квалификацию своих руководителей или нанимают тех, кто уже свободно ориентируется в этом будущем. Им нужны руководители, которые могут говорить как на человеческом, так и на машинном языке.

Следующее поколение менеджеров по продукту объединит свои интуитивные человеческие навыки с мастерством ИИ в обработке чисел. С такими компетентными вторыми пилотами компании смогут ответственно преобразовывать целые отрасли. Захватывающие времена впереди!

А теперь давайте разберёмся, как руководители высшего звена могут подготовиться к будущему, основанному на искусственном интеллекте. Машины наступают, так что вам лучше быть готовыми!

101 навык владения искусственным интеллектом для руководителей

Чтобы не отставать от своих умных вторых пилотов, менеджеры по продуктам должны свободно владеть основными концепциями машинного обучения. Считайте, что это ваш стартовый набор по основам ИИ:

Алгоритмы – код, который позволяет машинам обучаться. Нейронные сети с множеством слоев и параметров обеспечивают глубокое обучение.
Обучающие данные – жизненная сила моделей. Для обучения ИИ с любой степенью точности необходимы качественные наборы данных.
Снижение предвзятости – моральный императив. Стратегии обнаружения и уменьшения несправедливых предубеждений, заложенных в алгоритмы или данные.
Среди других ключевых понятий – избыточная подгонка, обучение с подкреплением, точность и отзыв и многое другое. Сначала вооружитесь основами.

Как руководители могут начать развивать грамотность в области ИИ?

Возьмитесь за книги

Сначала изучите теорию. Платформы онлайн-обучения, такие как Skillbox и Stepik, предлагают базовые курсы по машинному обучению и науке о данных. Если же хотите изучать самостоятельно, вам могут подойти следующие книги:

«Математические основы машинного обучения и прогнозирования» Владимир Вьюгин.
«Верховный алгоритм» Педро Домингос.
«Машинное обучение» Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф.

Испачкать руки

Помимо книжного обучения, такие платформы, как Fast.ai, предлагают практический опыт глубокого обучения. Экспериментируйте с кодом и данными.

Увидеть в действии

Интерактивные веб-инструменты, такие как TensorFlow Playground, позволяют настраивать нейронные сети и наглядно наблюдать за их поведением. Развивайте интуицию.

Выучите жаргон

Овладение терминами и понятиями ИИ позволит вам задавать обоснованные вопросы и принимать стратегические решения при разработке моделей.

Почему это важно?

Владение техническими терминами позволяет руководителям ответственно и эффективно управлять продуктами ИИ. Вы сможете выявлять предвзятость, обеспечивать соответствие моделей потребностям клиентов и грамотно общаться с учеными, изучающими данные.

Принимайте более эффективные решения на основе данных с помощью искусственного интеллекта

ИИ позволяет получить информацию, которая раньше была просто недоступна человеку. Наплыв данных уже наступил, и он требует свободного владения аналитикой.

ИИ открывает доступ к огромному количеству поведенческих данных и возможностей прогнозирования. Менеджеры по продуктам должны научиться использовать эти суперспособности.

Такие инструменты клиентской аналитики, как Яндекс. Метрика и Calltouch, позволяют получить подробную информацию о поведении пользователей в продуктах. Как они перемещаются по потокам? Где они останавливаются? Что вызывает разочарование?

Такие решения, как Heap и Amplitude, позволяют получить подробные данные о поведении пользователей в вашем продукте. Каждое нажатие, смахивание и транзакция регистрируются.

Анализ настроений с помощью MonkeyLearn или Aylien позволяет извлекать ключевые темы из отзывов клиентов в масштабах компании. Какие болевые точки постоянно возникают? Что радует пользователей?

Мощные прогностические модели могут предсказывать тенденции и будущие результаты на основе исторических данных. Платформы прогнозирования, такие как DataRobot, анализируют исторические данные, чтобы предсказать будущие тенденции. Как могут измениться потребности пользователей? Какие функции устареют?

Используйте эти данные, полученные с помощью ИИ, чтобы:

Определить болевые точки пользователей: ИИ выявляет проблемные места клиентов, о существовании которых вы даже не подозревали. Исправьте их.

Предвосхищать потребности: Предсказывать потребности пользователей ещё до того, как они сами об этом узнают. Порадуйте их.

Удваивайте удовольствие: Выявляйте и усиливайте функции, которые способствуют вовлеченности и лояльности.

Избавьтесь от устаревшего: Откажитесь от функций, которые редко используются или имеют низкую рентабельность инвестиций. Наведите порядок.

Благодаря искусственному интеллекту решения о продукте превращаются из догадок в стратегии, основанные на фактах. Интуиция теперь работает в партнерстве с данными. Чтобы создавать выигрышные продукты в эпоху ИИ, научитесь читать чайные листья данных. Пусть эти инструменты предсказывают успех.

Но помните: ИИ предоставляет исходные данные, а человек принимает решение. Пусть данные информируют и расширяют ваши возможности, а не диктуют вам решения. Великие специалисты по управлению ИИ сочетают количественные данные с качественными. Перебирать данные в человеческом вакууме неразумно. Овладейте этим балансом, и ваш второй пилот ИИ будет вести вас к славе.

Двигайтесь быстро, но этично

В условиях экспоненциального роста объёма информации, получаемой с помощью ИИ, руководители должны следить за соблюдением этических норм. Конфиденциальность, безопасность, прозрачность – всё это важно, как никогда.

Ответственный ИИ – единственный путь к укреплению доверия и лояльности клиентов. Следите за тем, чтобы ваш моральный компас указывал на север.

Теперь давайте рассмотрим, как руководители могут поддерживать этику и объяснимость в продуктах ИИ, которые они курируют. С быстро растущими возможностями приходят и обязанности.

Поборник этики в эпоху ИИ

Потенциал ИИ поражает воображение, но он должен развиваться ответственно и этично. Как руководитель отдела ИИ, вы стоите на страже этих принципов.

На что вам следует обратить внимание?

Смягчение предвзятости

ИИ может унаследовать и усилить несправедливые предубеждения, присутствующие в данных или алгоритмах. Проводите тщательный аудит на предмет дискриминации любого рода – и устраняйте её.

Прозрачность

Модели "чёрного ящика" подрывают доверие. Чётко объясните, как системы ИИ принимают решения и какие факторы при этом учитываются.

Защита конфиденциальности

Защищайте личные данные. Используйте их только в интересах людей и с их согласия.

Безопасность

Встраивайте в ИИ надёжную кибербезопасность, обеспечивая защиту от неправомерного использования или злонамеренных атак.

Сотрудничайте с исследователями по вопросам этики для оценки случаев использования с высоким риском. Создайте надзорные процессы, включающие этические проверки в циклы разработки.

Почему это важно

Мы доверяем ИИ огромные и быстро растущие возможности. Без тщательного надзора эти возможности могут быть опасно использованы не по назначению или злоупотреблены.

Неэтичный ИИ отталкивает пользователей, разрушает доверие и наносит ущерб обществу. Ответственный ИИ укрепляет связи, создает ценности и возвышает человечество.

Выбор за нами – во благо или во вред. Ведите свой моральный компас на север.

Осветить путь вперед

Рамочные программы, такие как этические рекомендации Партнерства по ИИ, содержат практические рекомендации по разработке сознательного ИИ.

Такие инициативы, как Model Cards, обеспечивают прозрачность, чётко документируя сильные и слабые стороны модели ИИ.

Процессы надзора, включающие этические проверки в разработку, помогут вашей команде создавать ИИ правильным способом.

Будущее не обязательно должно быть антиутопичным. Как руководитель отдела ИИ вы обладаете огромным влиянием, чтобы изменить его к лучшему. Пришло время стать лидерами.

Укрепляйте объяснимость и доверие

Модели ИИ могут вести себя как непостижимые чёрные ящики. Но пользователи хотят понимать, как они работают, а не слепо доверять им.

Как руководитель отдела ИИ, вы должны поддерживать объяснимость. Сделайте мышление ИИ понятным и прозрачным для пользователей.

С чего начать?

Покажите свою работу

Объясните обоснование прогнозов и рекомендаций, созданных ИИ. Почему он сделал именно такой выбор?

Дайте пользователям возможность ознакомиться с факторами и данными, повлиявшими на конкретные результаты. Расширьте возможности допроса.

Аппроксимация сложных моделей

Используйте такие инструменты, как LIME, которые строят более простые модели локального объяснения, чтобы пролить свет на сложные модели "чёрного ящика".

Визуализация мыслительных процессов

Используйте такие инструменты, как TensorBoard, чтобы буквально визуализировать работу нейронных сетей под капотом.

Документируйте возможности

Создайте "Карточки моделей", в которых чётко описано, что могут и чего не могут ваши системы ИИ. Установите правильные ожидания.

Почему это важно

Объяснимый ИИ помогает пользователям доверять ИИ. Они видят, что результаты обоснованы, а не произвольны.

Кроме того, он создает ментальные модели, позволяющие пользователям глубже понять эти технологии. Никакой путаницы, никакого страха.

А объяснимость – это ключ к соблюдению таких норм, как GDPR, которые дают пользователям право на объяснения.

Руководите с помощью прозрачности

Как руководитель отдела ИИ, вы должны быть неустанным сторонником объяснимости. Бесстрашно ведите за собой прозрачность.

Запутанность и секретность подрывают доверие к ИИ. Но ясность и понимание прокладывают путь к принятию.

Задайте направление, просветите заинтересованные стороны и снабдите разработчиков инструментами для раскрытия внутреннего устройства ИИ.

Пролейте свет на "чёрный ящик". Заслужите доверие пользователей. И уверенно ведите их в будущее, основанное на ИИ.

Будущее управления продуктами на основе ИИ

ИИ не может быть дополнительным или второстепенным элементом. Чтобы усилить его преимущества, ИИ должен пронизывать весь ваш продукт и процесс.

Вот несколько способов внедрить ИИ на протяжении всего жизненного цикла продукта:

Идея

Используйте генеративный ИИ для анализа рынков, моделирования ценообразования и сравнения конкурентов.

Дизайн

Используйте разговорные интерфейсы, такие как чат-боты, для быстрого изучения клиентов в масштабах компании.

Разработка

Создавайте предиктивные алгоритмы, которые настраивают опыт и рекомендуют релевантный контент.

Тестирование

Экспериментируйте с платформами A/B-тестирования, чтобы определить оптимальные функции и потоки.

Запуск

Внедрение виртуальных агентов, обеспечивающих круглосуточную автоматизированную поддержку клиентов.

Оптимизация

Постоянно совершенствуйте функции на основе аналитики и отзывов пользователей.

Сообщения

Используйте ИИ-копирайтинг для создания маркетингового контента, электронных писем и рекламных креативов.

Целостная интеграция ИИ в полный стек раскрывает экспоненциальную ценность на протяжении всего жизненного цикла продукта. Используйте этот комплексный подход.

Набор инструментов ИИ для руководителей

Чтобы быть впереди, руководители отделов должны активно развивать свои навыки работы с ИИ. Обучение никогда не прекращается.

Вот несколько специализированных инструментов, которыми стоит вооружиться:

Визуализация данных – Tableau, Looker, Power BI
Исследование пользователей – Hotjar, UserTesting
Анализ конкурентов – Semrush, SimilarWeb
A/B-тестирование – Optimizely, Google Optimize
Машинное обучение – TensorFlow, Ludwig
Объясняемость – LIME, SHAP, Model Cards
Проверка на предвзятость – IBM AI Fairness 360, Deon

Кроме того, можно напрямую взаимодействовать с ИИ с помощью:

TensorFlow Playground для развития интуиции через эксперименты.
Блокноты, такие как Yandex Colab, для написания и выполнения кода ИИ
Модели, такие как HuggingFace, чтобы увидеть возможности из первых рук.

Выделите время, чтобы постоянно учиться, экспериментировать и осваивать возможности ИИ. Любопытство и критическое мышление освещают путь впер`д.

Заключение

Интеграция ИИ в управление продуктами – это не просто мимолетная тенденция, а фундаментальный сдвиг в том, как задумываются, разрабатываются и управляются продукты. Специалисты по управлению продуктами должны развиваться, чтобы оставаться актуальными и эффективными в этом ландшафте, ориентированном на ИИ.

ИИ радикально меняет разработку продуктов, и прогрессивные специалисты по управлению продуктами идут впереди. Они:

Повышают свою квалификацию в области ИИ;
Обеспечивают ответственное и этичное внедрение ИИ;
Стать становятся переводчиками с человеческого на машинный;
Руководят внедрением ИИ на протяжении всего жизненного цикла продукта;
Укрепляют доверие, поддерживая объяснимость.

Для руководителей, готовых принять это будущее, наступает эра беспрецедентных возможностей. Инструменты уже здесь. Путь ясен. Ведите за собой.