W erze sztucznej inteligencji zarządzanie produktami uległego zasadniczej zmianie. Przez dwie dekady plany działania przedsiębiorstw opierały się na platformach, przepływach pracy i automatyzacji. Zadaniem lidera produktu było podejmowanie decyzji dotyczących tego, jakie funkcje należy opracować i kiedy je dostarczyć.

Sztuczna inteligencja zmieniła zasady gry. Nowe pytanie brzmi: w jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić jakość dostarczonych produktów? Nie chodzi tylko o to, że sztuczna inteligencja jest w nich wbudowana, ale o to, że sama w sobie poprawia wyniki.

Ta zmiana wprowadza trzy paradygmaty, które odróżniają przyszłościowe organizacje produktowe od tych, które tkwią w starym sposobie myślenia.

Tradycyjne zarządzanie produktem kataloguje funkcje. Zarządzanie produktem oparte na sztucznej inteligencji na nowo definiuje paradygmaty interakcji.

Weźmy na przykład analitykę. W przeszłości tworzono pulpity nawigacyjne i raporty. Użytkownicy musieli znaleźć odpowiedni raport, udostępnić go innym zespołom i przebudować go, gdy zmieniało się otoczenie biznesowe.

Dzisiaj SugarCRM oferuje analitykę konwersacyjną. Użytkownik, w tym przypadku sprzedawca, po prostu pyta: „Jakie możliwości powinienem dziś potraktować priorytetowo?” i otrzymuje odpowiedź wzbogaconą o kontekst. Sztuczna inteligencja dostosowuje się automatycznie do zmieniających się warunków – nie wymaga ręcznej rekonfiguracji.

Ten paradygmat wykracza poza analitykę. Każda funkcja staje się konwersacyjna. Każdy przepływ pracy staje się inteligentny. Każda interakcja staje się adaptacyjna. Czy znasz dostawcę oprogramowania dla przedsiębiorstw, który chwali się swoją umiejętnością tworzenia pulpitów nawigacyjnych? Powiedz mu, że to już przeżytek.

Wielu dostawców wykorzystuje sztuczną inteligencję innych firm i nazywa to innowacją. Dodają ChatGPT do swoich produktów, generują podsumowania kont i przedstawiają to jako transformację. Nic dziwnego, że wiele ostatnich badań, w tym najnowsze z MIT, wskazuje, że większość sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach to strata pieniędzy, która nie przynosi rzeczywistych rezultatów.

Prawdziwe zarządzanie produktami AI w przedsiębiorstwie wymaga tworzenia własnych modeli, które są dostosowane do danych klientów i oczekiwanych wyników. Modele te rozumieją wyzwania związane z konkretnymi przypadkami użycia i branżą – nadal są to modele LLM, ale rozumieją one samą dziedzinę. Prosta wtyczka GPT tego nie potrafi.

Rozbudowa dużych modeli językowych staje się umiejętnością niezbędną do osiągnięcia rzeczywistych wyników w zakresie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie. Wzbogacenie modeli LLM o kontekst jest czymś, co tylko Ty możesz zrobić – w końcu to Ty najlepiej znasz swoich klientów i problemy, które Twoja firma stara się rozwiązać.

Ceny AI nie są już kwestią wewnętrzną – stanowią prawdziwe wyzwanie dla zarządzania produktem. Nie mowa tu o samej cenie, ale o tym, jak jest ustalana.

Przechodząc do sedna – modele oparte na tokenach tworzą bariery dla wdrożenia: użytkownicy wahają się przed korzystaniem z funkcji, które mogą spowodować wzrost kosztów, a zespoły finansowe mają trudności z prognozowaniem wydatków. Mówiąc prościej, nikt tego nie rozumie, w wyniku czego takie podejście powoduje poważne problemy z wdrożeniem.

Moja rada jest prosta – po prostu usuń te bariery. Jeśli nowa propozycja wartości dla oprogramowania dla przedsiębiorstw jest w dużym stopniu skoncentrowana na sztucznej inteligencji, wydaje się, że AI musi być podstawą tego, co kupujesz na początku. Zasadniczo nie można mi sprzedać produktu, a następnie dodatkowo sprzedawać tokeny wartości AI. W dzisiejszym świecie przedsiębiorstw nie ma to sensu. Zamiast tego należy wbudować AI jako podstawową funkcjonalność, zaprezentować ją w przejrzysty sposób i zachęcić do częstych korzystania z niej.

Te trzy paradygmaty wskazują na większą zmianę: sztuczna inteligencja to nie tylko kolejny zestaw funkcji – to nowa podstawa tego, jak powstają, są budowane i używane programy dla firm. Jeśli tworzysz funkcje AI, musisz zmienić swoje podejście o 180 stopni. Twój produkt powinien być oparty na sztucznej inteligencji, a wokół niego możesz potrzebować zbudować kilka funkcji, które nie są konkretnie związane z AI. Zmuszają się do takiego myślenia.

Firmy, które odniosą sukces w nowej erze, to te, które w pełni zaakceptują te paradygmaty – projektując z myślą o adaptacyjnych doświadczeniach, inwestując we własną inteligencję i udostępniając sztuczną inteligencję poprzez przejrzyste modele biznesowe.

Wyzwanie jest jasne, ale tak samo jasna jest szansa. Liderzy produktowi, którzy dziś podejmują zdecydowane działania, nie tylko ulepszają swoje platformy. Wyznaczają oni standardy tego, jak będzie wyglądało oprogramowanie dla przedsiębiorstw w następnej dekadzie.

Jeśli masz pytania dotyczące tego tematu, skontaktuj się z nami. Chętnie na nie odpowiemy.