كيف سيحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في تطوير المنتجات ، وكيفية التحضير [رؤى من كبار مستشاري AWS للشركات الناشئة]

كما يعلم أي صاحب عمل ، فإن ملاءمة المنتج للسوق هو أحد أكثر الجوانب صعوبة في بدء عمل تجاري.

إن توقع المنتج المناسب للبناء - والاستثمار في بناء النماذج الأولية والتجربة والاختبار - هي عملية طويلة ومكلفة للغاية ، وفي كثير من الأحيان ، ينفد أصحاب الأعمال من أموالهم قبل أن يتمكنوا حتى من اختبار منتجاتهم.

لحسن الحظ ، كما أخبرني كبير مستشاري AWS للشركات الناشئة وخبير الذكاء الاصطناعي ديبام ميشرا ، "هذه العملية على وشك أن تنقلب رأسًا على عقب مع أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي."

جلست مع ميشرا لمناقشة كيف سيحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في كل جانب من جوانب عملية تطوير المنتج ، وكيف يجب على الشركات الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة الاستعداد لذلك.

كيف سيحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في تطوير المنتجات ، وفقًا لكبير مستشاري AWS للشركات الناشئة

1. ستكون التوقعات الملائمة لسوق المنتج أكثر دقة.

من تجربة ميشرا ، رأى أن العديد من الشركات الناشئة تفشل بسبب ضعف ملاءمة المنتج للسوق.

هذا يتوافق مع الاتجاهات الأوسع. 35٪ من الشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات الناشئة تفشل بسبب عدم وجود حاجة في السوق.

لحسن الحظ ، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في حل هذه المشكلة. يمكن أن يساعد تحليل البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي الشركات الناشئة في جمع رؤية أكثر دقة وشاملة للبيانات الكمية والنوعية التي سيحتاجون إليها لتحديد ما إذا كان منتجهم يلبي بالفعل احتياجات عملائهم - أو ما إذا كانوا قد اختاروا الجمهور المناسب في المكان الأول.

يمكن أن تساعد الاستفادة من الذكاء الاصطناعي عند جمع البيانات وتحليلها أيضًا الفرق على فهم عملائها على مستوى أعمق.

كما أخبرتني ميشرا ، "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسهل فهم احتياجات العملاء الحقيقية من الاختباء وراء المشاكل المعروفة. غالبًا ما يبدأ المهندسون في بناء نماذج أولية دون فهم عميق لاحتياجات العملاء الكمية والنوعية. قبل الذكاء الاصطناعي التوليدي ، كانت هناك أدوات أقل قدرة على تحليل مثل هذه المعلومات ".

2. سيعزز الذكاء الاصطناعي بشكل كبير سرعة التكرار ووقت التسويق.

يعد إنشاء نماذج بالأحجام الطبيعية ونماذج أولية لمنتج تريد اختباره أحد أكثر الجوانب التي تستغرق وقتًا طويلاً في دورة حياة تطوير المنتج. عادة ما يستغرق الأمر من أربعة إلى 12 أسبوعًا لإنشاء نموذج أولي للإلكترونيات ، ومن أسبوع إلى أربعة أسابيع للحصول على نموذج بالحجم الطبيعي المطبوع ثلاثي الأبعاد.

يوضح ميشرا: "الوقت الذي يستغرقه إنشاء تجسد مادي - أو حتى تجسد ثلاثي الأبعاد أو مرئي لمنتج - يتطلب بعض الفيزياء الحقيقية وراءه".

"إنها عملية طويلة إلى حد ما بالنسبة لمديري المنتجات والمصممين ومهندسي البرمجيات لبناء منتج في نموذج ثلاثي الأبعاد."

بمعنى آخر: كل هذا الوقت والمال الذي تضعه في إنشاء نموذج أولي واختباره قد يكلفك عملك.

تخيل إذن قوة العالم الذي يمكن أن يساعدك فيه الذكاء الاصطناعي في إنشاء نماذج بالأحجام الطبيعية ونماذج أولية في غضون ساعات قليلة.

هذه السرعة أكثر من مجرد مريحة: فقد تكون منقذة للحياة للشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات الناشئة التي ليس لديها الوقت أو الموارد لتضييعها على ميزات المنتج التي لن تحقق عوائد كبيرة.

بالنسبة لـ Mishra ، يعد هذا أحد أكثر مجالات الفرص إثارة في مساحة المنتج.

على حد تعبيره ، "إن حقيقة أنه يمكنك إنشاء محتوى من البداية بهذه السرعة السريعة ، والوصول إلى مستوى أعلى من الدقة ، هو أحد أكثر المكونات إثارة في كل هذا."

3. سيغير الذكاء الاصطناعي كيفية جمع ملاحظات العملاء.

بمجرد أن يكون لديك نموذج أولي ، أو حتى منتج قابل للتطبيق على الأقل ، لا يمكنك التوقف عن التكرار هناك. ستحتاج إلى اختبارها مع العملاء المحتملين أو الحاليين لمعرفة كيفية تحسينها أو تكرارها بعد ذلك.

وحتى الآن ، اقتصرت تحليلات المنتج إلى حد كبير على البيانات المنظمة أو الرقمية.

لكن البيانات المنظمة لها حدودها.

أخبرني ميشرا: "معظم معلومات المؤسسة غير منظمة ، حيث توجد في أشكال المستندات ورسائل البريد الإلكتروني ومحادثات وسائل التواصل الاجتماعي. أعتقد أن أقل من 20٪ من بيانات الشركة هي بيانات منظمة. لذلك هناك تكلفة فرصة ضخمة في عدم تحليل 70٪ إلى 80٪ من المعلومات ".

بمعنى آخر ، لا توجد العديد من الحلول القابلة للتطوير لجمع البيانات الكمية وتحليلها لتحليل كيفية استجابة العملاء لمنتجك.

في الوقت الحالي ، تعتمد العديد من فرق المنتجات على مجموعات التركيز لجمع التعليقات ، لكن المجموعات المركزة ليست دائمًا تمثيلات دقيقة لمشاعر العملاء ، مما يجعل فريق المنتج الخاص بك عرضة لإنشاء منتج لا يخدم العملاء فعليًا.

لحسن الحظ ، يوضح ميشرا أن "الذكاء الاصطناعي العام يمكن أن يساعد في تحويل ملاحظات العملاء إلى بيانات لشركتك". "لنفترض أنك تلقيت الكثير من تعليقات الوسائط الاجتماعية أو تعليقات استخدام المنتج أو الأحاديث في منتديات العملاء. الآن ، يمكنك تحويل هذه المعلومات إلى مخططات وخطوط اتجاه وتحليلها بنفس الطريقة التي تحلل بها البيانات المنظمة دائمًا ".

ويضيف: "بشكل أساسي ، يمكنك معرفة الميزات التي يتحدث عنها عملاؤك أكثر من غيرها. أو ما هي المشاعر التي يشعر بها العملاء عندما يتعلق الأمر بميزات منتج معين. يساعدك هذا في تحديد ملاءمة المنتج للسوق ، أو حتى الميزات التي يجب إضافتها أو إزالتها من منتجك ".

التأثير المحتمل للقدرة على تحويل الملاحظات الكمية إلى نقاط بيانات قابلة للتنفيذ هائل.

بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن لفريقك أن يشعر بمزيد من الثقة في أنك تستثمر حقًا الوقت والطاقة في ميزات المنتج الأكثر أهمية لعملائك.

4. سيعيد الذكاء الاصطناعي تحديد كيفية تفاعل المهندسين ومديري المنتجات مع البرامج.

بالإضافة إلى تطوير منتج ما ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا ابتكار الفرق التي تقوم بتطويره.

حتى الآن ، كان لدينا أدوار كاملة محددة حول تدريب الأشخاص على مجموعة منتجات معينة. لقد أصبحوا خبراء في برنامج معين ، ويفهمون كيفية عمل كل قطعة.

في المستقبل ، سنبدأ في رؤية كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فريقك على زيادة عدد الموظفين الجدد دون الحاجة بالضرورة إلى خبراء البرمجيات هؤلاء لاستضافة التدريبات.

ربما لديك مبرمج مبتدئ في فريقك بخبرة محدودة. للتأكد من أنها تلتزم بالانضباط الخاص بشركتك في ترميز البرامج ، يمكنك الحصول على الكثير منه مبرمجًا ومنظمًا مسبقًا من خلال أدوات إنشاء أكواد الذكاء الاصطناعي.

لمزيد من العمليات المكثفة ، مثل النماذج الأولية ، يوضح ميشرا أنه يمكن حتى استبدال بعض مهام التدريب بالذكاء الاصطناعي القائم على الدردشة. "لقد انتقلنا إلى إدراك أن الواجهات الأكثر طبيعية من نوع الدردشة يمكن أن تحل محل طرق معقدة للغاية لطلب المساعدة من أدوات البرامج والأجهزة."

لنفترض أن شركتك بحاجة إلى تصميم عنصر واجهة مستخدم. بدلاً من إنفاق الوقت والموارد في محاكاة نموذج أولي ، يمكنك أن تطلب من روبوت الدردشة إنتاج بعض أمثلة التصميم وتوفير قيود.

يضيف ميشرا: "لا تحتاج حتى إلى معرفة أدوات التعلم الآلي المستخدمة ، فأنت تتحدث فقط إلى واجهة دردشة ، وربما تكون هناك خمسة منتجات مختلفة وراء الدردشة. ولكن كبشر ، نحن أقل اهتمامًا بالأداة ونهتم أكثر بالنواتج ".

5. سوف يرفع الذكاء الاصطناعي الإبداع البشري في فضاء المنتج.

كان التعلم الآلي موجودًا منذ ما يقرب من عقدين من الزمن ، وقد تم الاستفادة منه بالفعل لفترة طويلة في مجال تطوير المنتجات.

لكنها على وشك أن تتغير بشكل جذري.

كما أوضح لي ميشرا ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي القديمة أن تتعلم أنماط تحويل المدخلات إلى مخرجات ، ويمكنها بعد ذلك تطبيق هذا النمط على البيانات غير المرئية.

لكن نماذج الآلة التوليدية الجديدة تأخذ هذه العملية خطوة إلى الأمام: لا يزال بإمكانهم تطبيق الأنماط على البيانات غير المرئية ، لكن يمكنهم أيضًا الحصول على فهم أعمق للتفكير الكامن وراء العملية الإبداعية.

أخبرني ميشرا: "يمكنهم فهم كيفية إنشاء مبرمج البرامج للبرامج ، أو كيف ينشئ المصمم تصميمًا ، أو كيف يخلق الفنان الفن".

ويضيف: "بدأت هذه النماذج في فهم التفكير الكامن وراء الخلق ، والذي يعد جزءًا مثيرًا ومخيفًا منه. ولكن حيث ينطبق هذا إلى حد كبير على جميع مراحل تطوير المنتج ، يمكنك الآن تعزيز عنصر الإبداع البشري ".

بعبارة أخرى: سيصبح الذكاء الاصطناعي أي مدير منتج أو مهندس أو مساعد طيار للمصممين أثناء تنقلهم في تضاريس جديدة ، حيث سيتم استبدال الإجراءات الروتينية القابلة للتكرار بالوقت الذي يقضيه في التصميم والتكرار على منتجات أفضل وأكثر قوة.

في النهاية ، ستغير منظمة العفو الدولية تجربة العميل تمامًا

هناك محادثة منفصلة وأعمق حول التداعيات طويلة المدى للذكاء الاصطناعي ومساحة المنتج.

في الوقت الحالي ، ركزت قيادة المنتجات بشكل كبير على كيفية تحسين منتجاتها بشكل فعال عن طريق إضافة الذكاء الاصطناعي إلى ميزاتها الحالية.

على حد تعبير ميشرا ، "يقول معظم القادة الآن ،" اسمحوا لي أن أبادل ما لدي مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. " لذلك قد تفكر في هذه المنتجات كإصدار 2.0 من طراز سابق ".

ويتابع قائلاً: "لكن ، الجيل القادم من الحلول ، الذي بدأ بعض المبتكرين الطموحين بالعمل عليه ، يعيد تصور تجربة العملاء بالكامل. إنهم لا يقولون فقط ، "نحن نضيف الذكاء الاصطناعي إلى منتج" ، ولكن بدلاً من ذلك ، يقولون ، "دعونا نعيد تصور المنتج بأكمله ، مع الذكاء الاصطناعي كأساس له." سيعيدون تخيل الواجهات بين الإنسان والتكنولوجيا ".

في الوقت الحالي ، يختار المستهلكون بين مجموعة متنوعة من خدمات البث ، مثل Netflix أو Amazon Prime ، ثم تقدم خدمة البث توصيات تستند إلى الذكاء الاصطناعي بناءً على سلوك المستخدم السابق.

كما يوضح ميشرا ، "ستقول الموجة الأولى من الشركات الناشئة ،" حسنًا ، لنجعل هذه التوقعات أفضل. " لكن الموجة الثانية من الشركات الناشئة أو المبتكرين ستقول ، "انتظر ثانية ... لماذا تحتاج حتى إلى القلق بشأن منصة واحدة فقط؟ لماذا لا تفكر بشكل أكبر؟ "

"لذلك سيكون لدينا شركات تقول ،" اسمح لي بإنشاء محتوى على منصات مختلفة اعتمادًا على حالتك المزاجية و 10000 سلوك آخر ، مقابل الأنواع الثلاثة التي أعلم أنك تحبها. "

كيف يتناسب هذا مع عملية تطوير المنتج الحالية؟ لا.

بدلا من ذلك ، فإنه يقلبها رأسا على عقب. وهذا مرعب ومثير في نفس الوقت.

تقترح ميشرا ، "كيف تعيد تصور تجربة المنتج؟ أعتقد أن هذا هو المكان الذي سيتم فيه تطبيق الإبداع البشري ".

كيف تبدأ مع الذكاء الاصطناعي وتطوير المنتجات

1. ابدأ التجريب.

يقر ميشرا أنه بقدر ما هو وقت مثير في مساحة المنتج ، فهو أيضًا وقت مليء بالتحديات ، ويتساءل الكثير من الشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات الناشئة عما إذا كان ينبغي عليهم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي على الإطلاق.

يحدث التغيير بسرعة ، وقد يكون من الصعب تحديد جوانب الذكاء الاصطناعي التي يجب أن تستثمر فيها ، أو كيفية التعامل مع تطبيقه في عملياتك الحالية.

نصيحة ميشرا؟ "ابدأ التجربة ، لأنك ستجدها أسهل كثيرًا بمجرد أن تبدأ. وهناك عدد من المجالات التي ستمنحك قيمة بغض النظر عما إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي في الإنتاج أم لا ، بما في ذلك تحليل معلومات العملاء وردود الفعل ، أو القيام بأشياء مثل البحث في المؤسسة - ستبدأ في رؤية قيمة مذهلة من هذه التجارب ، والذي سيرشدك إلى الطريق الصحيح ".

لحسن الحظ ، لا تحتاج إلى توظيف مهندس التعلم الآلي الخاص بك لإنشاء شيء ما من الصفر. بدلاً من ذلك ، قد تفكر في أدوات مثل Bedrock التي تم إصدارها مؤخرًا من Amazon ، والتي توفر نماذج مدمجة مسبقًا للذكاء الاصطناعي يمكنك إضافتها إلى تطبيق موجود باستخدام واجهة برمجة التطبيقات. يمكّنك هذا من التخلي عن أي تدريب على الذكاء الاصطناعي والحد من مخاطر اختراق البيانات ، والعمل في غضون دقائق.

2. حدد أين يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي فريقك.

توصي Mishra بمعرفة حالات الاستخدام الصحيحة التي سيكون لها عائد استثمار إيجابي لعملك.

في النهاية ، من المهم أن تأخذ الوقت الكافي لتحديد مجالات العمل التي يمكن أن تحصل على أعلى قيمة من الذكاء الاصطناعي ، والبدء من هناك.

على سبيل المثال ، يقترح ، "أرى الكثير من العمل في مجالات الأنشطة التي تواجه العملاء لأن ذلك يؤدي إلى زيادة الإيرادات ، ومن المحتمل أن يكون ذلك ذا قيمة عالية".

إذا لم تكن متأكدًا من أين تبدأ العمل في فريقك ، فلا داعي لإعادة اختراع العجلة. ضع في اعتبارك الوصول إلى خبراء السحابة أو الشركات الناشئة التي يمكنها إرشادك عبر بعض الحلول الشائعة التي تم استكشافها بالفعل من قبل شركات أخرى.

3. الحصول على موافقة أصحاب المصلحة.

هناك مطلب آخر لا يقل أهمية عن التجربة: مشاركة أصحاب المصلحة والقيادة.

يقول ميشرا ، "أعتقد أن التوافق الثقافي ومواءمة أصحاب المصلحة هو مجال مهم تحتاج الشركات لبدء العمل فيه. إذا كانت القيادة العليا تخشى الأسباب الخاطئة ، فقد يعيق ذلك نموها ".

هناك بالتأكيد مخاوف تتعلق بالخصوصية وتسرب البيانات عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا: يمكن أن يهلوس أو يقدم معلومات غير دقيقة أو متحيزة عندما يقدم نتائج.

مما يعني أنه عند إقناع القيادة بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي ، من المهم أن تؤكد أن الذكاء الاصطناعي لن يقود السفينة. بدلاً من ذلك ، سيكون المساعد الموثوق به لفريقك.

من المهم أيضًا ملاحظة - إذا شعرت القيادة أنه من الخطر الاستثمار في الذكاء الاصطناعي ، فيجب أن تفكر أيضًا في مخاطر عدم الاستثمار فيه.

كما قال ميشرا ، "هذه لحظة حاسمة ، ويمكنك أن تتخلف عن الركب حيث تبدأ الشركات الناشئة والشركات الأخرى في التحرك بشكل أسرع في دورات ابتكار منتجاتها."