Cum AI va revoluționa dezvoltarea de produse și cum să se pregătească [Insights of AWS' Senior Advisor to Startups]

După cum știe orice proprietar de afaceri, potrivirea produs-piață este unul dintre cele mai provocatoare aspecte ale începerii unei afaceri.

A prezice produsul potrivit de construit – și a investi în construirea de prototipuri, experimentare și testare – este un proces obositor de lung și de costisitor și, de multe ori, proprietarii de afaceri rămân fără bani înainte de a fi capabili să-și testeze produsele.

Din fericire, așa cum mi-a spus consilierul senior AWS pentru startup-uri și expertul în inteligență artificială Deepam Mishra, „Acest proces este pe cale să fie răsturnat cu cele mai noi progrese în inteligența artificială”.

M-am întâlnit cu Mishra pentru a discuta cum AI va revoluționa fiecare aspect al procesului de dezvoltare a produsului și cum ar trebui să se pregătească startup-urile și IMM-urile pentru asta.

Cum va revoluționa AI dezvoltarea de produse, potrivit consilierului principal al AWS pentru startup-uri

1. Predicțiile de potrivire produs-piață vor fi mai precise.

Din experiența lui Mishra, el a văzut multe startup-uri eșuând din cauza unei potriviri proaste a produsului-piață.

Acest lucru corespunde cu tendințele mai largi. 35% dintre IMM-uri și startup-uri eșuează din cauza lipsei de nevoie a pieței.

Din fericire, AI poate ajuta la rezolvarea acestui lucru. Analiza datelor alimentată de inteligență artificială poate ajuta startup-urile să colecteze o imagine mai precisă și mai bine rotunjită a datelor cantitative și calitative de care vor avea nevoie pentru a determina dacă produsul lor satisface cu adevărat nevoile clienților lor – sau chiar dacă au selectat publicul potrivit în locul intai.

Folosirea AI atunci când colectează și analizează date poate ajuta, de asemenea, echipele să-și înțeleagă clienții la un nivel mai profund.

După cum mi-a spus Mishra, „AI poate facilita înțelegerea nevoilor reale ale clienților care se ascund în spatele problemelor cunoscute. Adesea, inginerii încep să construiască prototipuri fără o înțelegere profundă a nevoilor cantitative și calitative ale clienților. Înainte de AI generativă, existau instrumente mai puțin capabile pentru a analiza astfel de informații.”

2. AI va spori foarte mult viteza de iterare și timpul de lansare pe piață.

Crearea de machete și prototipuri ale unui produs pe care doriți să-l testați este unul dintre aspectele cele mai consumatoare de timp ale ciclului de viață al dezvoltării produsului. De obicei, este nevoie de patru până la 12 săptămâni pentru a crea un prototip electronic și de una până la patru săptămâni pentru o machetă imprimată 3D.

„Timpul necesar pentru a genera o încarnare fizică – sau chiar o încarnare 3D sau vizuală a unui produs – necesită o fizică reală în spate”, explică Mishra.

„Este un proces destul de lung pentru managerii de produs, designeri și ingineri de software pentru a construi un produs într-un model tridimensional.”

Cu alte cuvinte: tot timpul și banii pe care îi puneți în crearea și testarea unui prototip ar putea ajunge să vă coste afacerea.

Imaginează-ți, așadar, puterea unei lumi în care AI te poate ajuta să creezi machete și prototipuri în doar câteva ore.

Această viteză este mai mult decât convenabilă: ar putea salva vieți pentru IMM-urile și startup-urile care nu au timpul sau resursele de pierdut cu caracteristicile produsului care nu vor genera profituri puternice.

Pentru Mishra, este una dintre cele mai interesante zone de oportunitate din spațiul produselor.

După cum spune el, „Faptul că poți crea conținut de la zero cu o viteză atât de rapidă și că poți atinge un nivel mai ridicat de precizie, este una dintre cele mai interesante componente ale tuturor acestor lucruri.”

3. AI va schimba modul în care colectați feedback-ul clienților.

Odată ce aveți un prototip, sau chiar un produs minim viabil, nu vă puteți opri din repetarea acolo. Va trebui să îl testați cu clienții potențiali sau actuali pentru a afla cum să îl îmbunătățiți sau să repetați în continuare.

Și, până acum, analiza produselor a fost în mare măsură limitată la date structurate sau numerice.

Dar datele structurate au limitele lor.

Mishra mi-a spus: „Majoritatea informațiilor despre întreprinderi sunt nestructurate, deoarece se află sub formă de documente și e-mailuri și discuții pe rețelele sociale. Aș presupune că mai puțin de 20% din datele unei afaceri sunt date structurate. Deci, există un cost de oportunitate imens în a nu analiza acele 70% până la 80% din informații.”

Cu alte cuvinte, nu există multe soluții scalabile pentru colectarea și analiza datelor cantitative pentru a analiza modul în care clienții răspund la produsul dvs.

Deocamdată, multe echipe de produse se bazează pe grupuri de focalizare pentru a colecta feedback, dar grupurile de discuție nu sunt întotdeauna reprezentări exacte ale sentimentului clienților, ceea ce face ca echipa de produse să fie vulnerabilă la crearea unui produs care nu îi servește de fapt clienții.

Din fericire, „IA generativă poate ajuta la transformarea feedback-ului clienților în date pentru afacerea dvs.”, explică Mishra. „Să presupunem că primești o mulțime de feedback pe rețelele de socializare sau comentarii despre utilizarea produselor sau discuții pe forumurile clienților. Acum, puteți converti aceste informații în diagrame și linii de tendințe și le puteți analiza în același mod în care ați analizat întotdeauna datele structurate.”

El adaugă: „În esență, vă puteți da seama despre ce caracteristici vorbesc cel mai mult clienții dvs. Sau ce emoții au clienții când vine vorba de anumite caracteristici ale produsului. Acest lucru vă ajută să determinați potrivirea produsului-piață sau chiar ce caracteristici să adăugați sau să eliminați din produsul dvs..”

Impactul potențial al capacității de a converti feedback-ul cantitativ în puncte de date acționabile este enorm.

Cu ajutorul AI, echipa ta se poate simți mai încrezătoare că investești cu adevărat timp și energie în caracteristicile produsului care contează cel mai mult pentru clienții tăi.

4. AI va redefini modul în care inginerii și managerii de produs interacționează cu software-ul.

Dincolo de dezvoltarea unui produs, AI poate inova și echipele care îl dezvoltă.

Până acum, am avut roluri întregi definite în jurul instruirii oamenilor pentru o anumită suită de produse. Au devenit experți într-un anumit software și înțeleg cum funcționează fiecare piesă.

În viitor, vom începe să vedem cum AI vă poate ajuta echipa să crească noi angajați fără a avea neapărat nevoie de acești experți în software pentru a găzdui cursuri.

Poate că aveți un programator junior în echipa dvs. cu experiență limitată. Pentru a vă asigura că aderă la disciplina specifică a companiei dvs. de codificare software, puteți avea o mulțime de ele preprogramate și sistematizate prin instrumente de generare a codului AI.

Pentru procese mai intensive, cum ar fi prototiparea, Mishra explică că unele sarcini de formare ar putea fi chiar înlocuite cu IA bazată pe chat. „Am ajuns să realizăm că interfețele de tip chat mai naturale pot înlocui modalități foarte complexe de a solicita ajutor de la instrumente software și hardware.”

Să presupunem că compania dvs. trebuie să creeze un widget. În loc să cheltuiți timp și resurse pentru ridicarea unui prototip, ați putea cere unui chatbot să producă câteva exemple de design și să ofere constrângeri.

„Nu trebuie să știți nici măcar ce instrumente de învățare automată sunt folosite”, adaugă Mishra, „doar vorbiți cu o interfață de chat și poate că există cinci produse diferite în spatele chatului. Dar, ca oameni, ne pasă mai puțin de instrument și mai mult de rezultate.”

5. AI va ridica creativitatea umană în spațiul produsului.

Învățarea automată există de aproape două decenii și a fost deja folosită de mult timp în spațiul de dezvoltare a produselor.

Dar este pe cale să se schimbe drastic.

După cum mi-a explicat Mishra, vechii algoritmi de învățare automată ar putea învăța modele de transformare a intrărilor în ieșiri și apoi ar putea aplica acel model datelor nevăzute.

Dar noile modele de mașini generative duc acest proces un pas mai departe: pot aplica în continuare modele datelor nevăzute, dar pot, de asemenea, obține o înțelegere mai profundă a gândirii din spatele procesului creativ.

„Ei pot înțelege cum un programator de software creează software, sau cum un designer creează un design sau cum un artist creează artă”, mi-a spus Mishra.

El adaugă: „Aceste modele încep să înțeleagă gândirea din spatele creației, care este atât o parte interesantă, cât și înfricoșătoare a acesteia. Dar acolo unde acest lucru se aplică aproape tuturor etapelor de dezvoltare a produsului este că acum puteți supraalimenta componenta creativității umane.”

Cu alte cuvinte: AI va deveni copilotul oricărui manager de produs, inginer sau designer, pe măsură ce navighează pe un teren nou, în care acțiunile memorabile și repetabile vor fi înlocuite cu timpul petrecut pentru proiectarea și iterarea produselor mai bune și mai puternice.

În cele din urmă, AI va schimba complet experiența clientului

Există o conversație separată, mai profundă, despre ramificațiile pe termen lung ale inteligenței artificiale și ale spațiului de produs.

Deocamdată, conducerea produselor s-a concentrat în mare măsură pe modul în care își pot îmbunătăți în mod eficient produsele adăugând AI în funcțiile lor existente.

După cum spune Mishra, „Majoritatea liderilor în acest moment spun: „Lasă-mă să schimb ceea ce aveam cu IA generativă”. Deci s-ar putea să vă gândiți la aceste produse ca la versiunea 2.0 a unui model anterior.”

„Dar”, continuă el, „următoarea generație de soluții, la care unii dintre cei mai ambițioși inovatori încep să lucreze, reimaginează complet experiența clienților. Ei nu spun doar: „Adăugăm AI unui produs”, ci, în schimb, spun: „Să reimaginam întregul produs în sine, având AI ca fundament”. Vor reimagina interfețele dintre om și tehnologie.”

În prezent, consumatorii aleg între o varietate de servicii de streaming, cum ar fi Netflix sau Amazon Prime, iar apoi serviciul de streaming oferă recomandări bazate pe inteligență artificială, bazate pe comportamentul anterior al utilizatorului.

După cum explică Mishra, „Primul val de startup-uri va spune: „Bine, să facem acele predicții mai bune”. Dar al doilea val de startup-uri sau inovatori va spune: „Așteaptă o secundă... De ce trebuie să fii îngrijorat doar pentru o singură platformă? De ce să nu gândești mai mare?”

„Așa că vom avea companii care spun: „Permiteți-mi să generez conținut pe diverse platforme, în funcție de starea dumneavoastră de spirit și de alte 10.000 de comportamente, față de cele trei genuri pe care știu că vă plac.”

Cum se încadrează acest lucru în procesul actual de dezvoltare a produsului? Nu este.

În schimb, îl întoarce complet cu susul în jos. Și asta este atât terifiant, cât și palpitant.

Mishra sugerează: „Cum reimaginați experiența produsului? Cred că acolo se va aplica creativitatea umană.”

Cum să începeți cu AI și dezvoltarea de produse

1. Începeți să experimentați.

Mishra recunoaște că, pe cât este o perioadă interesantă în spațiul produselor, este și o perioadă provocatoare, iar multe IMM-uri și startup-uri se întreabă dacă ar trebui să investească chiar în AI.

Schimbarea are loc rapid și poate fi dificil să determinați în ce aspecte ale IA ar trebui să investiți sau cum ar trebui să abordați implementarea acesteia în procesele dvs. actuale.

Sfatul lui Mishra? „Începeți să experimentați, pentru că vă va fi mult mai ușor odată ce începeți. Și există câteva domenii care vă vor oferi valoare, indiferent dacă puneți AI în producție sau nu, inclusiv analizarea informațiilor și feedback-ul clienților sau efectuarea de lucruri precum căutarea întreprinderilor - veți începe să vedeți o valoare revelatoare din aceste experimente. , care te va călăuzi pe calea cea bună.”

Din fericire, nu trebuie să-ți angajezi propriul inginer de învățare automată pentru a crea ceva de la zero. În schimb, ați putea lua în considerare instrumente precum Bedrock recent lansat de Amazon, care oferă modele AI generative prefabricate pe care le puteți adăuga la o aplicație existentă cu un API. Acest lucru vă permite să renunțați la orice formare AI și să limitați riscurile de încălcare a datelor și să fiți în funcțiune în câteva minute.

2. Identificați unde AI vă poate ajuta echipa.

Mishra recomandă să găsiți cazurile de utilizare potrivite care vor avea un ROI pozitiv pentru afacerea dvs.

În cele din urmă, este esențial să vă faceți timp pentru a determina care domenii ale afacerii ar putea obține cea mai mare valoare din AI și să începeți de acolo.

De exemplu, el sugerează: „Văd o mulțime de lucru în domeniile activităților adresate clienților, deoarece asta generează venituri, deci este potențial de mare valoare.”

Dacă nu ești sigur de unde să începi cu propria ta echipă, nu este nevoie să reinventezi roata. Luați în considerare să contactați experți în cloud sau startup-uri care vă pot ghida prin câteva soluții comune deja explorate de alte companii.

3. Obțineți acceptarea părților interesate.

Există o altă cerință la fel de vitală pentru experimentare: acceptarea părților interesate și a conducerii.

Mishra spune: „Cred că alinierea culturală și alinierea părților interesate este un domeniu important la care companiile trebuie să înceapă să lucreze. Dacă conducerea de top se teme din motive greșite, asta le-ar putea inhiba creșterea.”

Cu siguranță există probleme legate de confidențialitate și scurgeri de date atunci când vine vorba de AI. În plus, AI nu este perfectă: poate să halucineze sau să ofere informații inexacte sau părtinitoare atunci când oferă rezultate.

Ceea ce înseamnă că, atunci când convingi conducerea să investească în AI, este esențial să subliniezi că AI nu va conduce nava. În schimb, va fi copilotul de încredere al echipei tale.

De asemenea, este important de reținut: dacă conducerea consideră că este riscant să investească în AI, ar trebui să ia în considerare și riscurile de a nu investi în aceasta.

După cum spune Mishra, „Acesta este un moment fundamental și puteți rămâne în urmă, pe măsură ce alte startup-uri și companii încep să se miște mai repede în ciclurile lor de inovare a produselor.”