AIが自動化しない10の製品管理スキルtl;dv

ああ、AI。誰もが口にする頭字語だ。アナログ・バブルの時代に生きていた人のために説明しておくと、AIとはArtificial Intelligence（人工知能）のことで、高度なマシン・プログラミングによって生み出される知能のことで、マシンは通常人間の知能を必要とするタスクの実行、情報の合成、意思決定の能力を発揮する。

AI、特にジェネレーティブAIは、ジェネレーティブAIプラットフォーム以来、世間の注目を飛躍的に高めている。チャットGPTが2022年末にバイラル・センセーションを巻き起こした。インターネット上ではこの話題で持ちきりだ。ミームから、LinkedInの「25の見逃せないGenAI製品！」という投稿、イノベーターからの興奮に満ちた発表、未来学者や哲学者による真面目な考察記事まで、それは避けられない。

好きでも嫌いでも、怖くてもワクワクしても構わないが、それはここにとどまり、無数の業界を破壊する。問題は、AIがプロダクト・マネジメントをどのように破壊するかということだ。そしてもっと重要なのは、AIはプロダクト・マネジャーに取って代わるのか、ということだ。(少なくとも今のところはそうだ😉）。

AIが自動化しない10の製品管理スキル

AIは多くのことができる。しかし、プロダクト・マネジャーの中核的な機能には、AIが十分に果たせないものもある。人間は常に不完全なインプットで行動しなければならない。AIは不完全なインプットをうまく扱うことができない。

だからこそ、これら10のプロダクト・マネジメント・スキルは、AIによる自動化が難しいのだ：

1.戦略ビジョンとロードマップの作成

プロダクトマネージャーは、顧客のニーズをビジネスニーズや市場の現実に結びつける。AIはプロダクトマネジャーがデータを選別し、パターンを特定するのをサポートすることはできるが、製品戦略について最終的な判断を下すべきではない。私たちは慎重に戦略的決定を下す必要がある。AIは状況の背景を完全に理解するのは難しいだろう。

プロダクトマネージャーは長期的な視点で考えるのに向いている。プロダクトマネージャーもAIも未来を語ることはできないが、人間は仮定の中で考えることに長けている。戦略的でハイレベルなビジョンを設定するには、エビデンスに基づく必要がある。しかし、2～5年先の計画を立てる際には、ある程度の想像力が必要だ。

プロダクトマネジャーはまた、次のような短期的な実行を作成し、維持するのにも適している。製品戦略製品ロードマップの作成と維持にも適しています。人間的なタッチは、製品チームが製品開発の紆余曲折をナビゲートするのに役立ちます。開発のピボットは普通であり、プロダクトマネジャーの強力なリーダーシップがチームを成功に導く。

2.ステークホルダー・マネジメント

チームの連携製品戦略とロードマップは、間違いなくプロダクトマネージャーの仕事の中で最も重要な部分である。素晴らしい戦略を設定しても、それを実行できなければ何の意味もない。プロダクトチーム、リーダーシップ、そして時には社外のステークホルダーからの賛同が必要だ。

AIは人間の感情やニーズのニュアンスを理解するのに苦労する。内向的なリード・エンジニアの意見を開発前に聞くことが不可欠であることも知らないだろう（たとえ彼らが共有するのを恥ずかしがるとしても）。大きな賭けのリスクを取り除き、革新的なアイデアに投資するようリーダーを説得する方法や、意見は多いが誤った情報を持つ利害関係者からの雑音を遮断する方法を知らないだろう。

声のトーン、ボディーランゲージ、利害関係者の動機を理解する利害関係者の動機関係性を理解することは、今のところ、AIよりも人間の方が得意とするところである。

繰り返しになるが、AIはデータ分析のための貴重な支援システムとなりうる。データを使って意思決定を裏付けることは、ステークホルダー・マネジメントの重要な部分である。しかし、人間関係構築というパズルの同様に重要な部分においては、AIは不十分である。

3.チームを作り、モチベーションを高める

プロダクトマネージャーは、自分の仕事をうまくこなすために、多くの人々と交流する必要がある。部門横断的な利害関係者、リーダーシップ、ユーザーなど、利用すべき動きや意見、情報はたくさんある。しかし、プロダクトマネージャーのコミュニケーションの核となるのは、プロダクトチームだ。

すべてのステークホルダーの中で、プロダクトマネージャーが他のすべての考慮事項の中で優先させる必要があるのは、これらのステークホルダーである。現実的な問題についての調整とコミュニケーションはもちろんのこと、プロダクトマネージャーはチームのモチベーションと結束力を把握している。

もしチームがうまく機能していないのなら、その理由を理解し、チームに効率を取り戻すのがプロダクトマネージャーの仕事だ。

4.製品エバンジェリズムとコミュニケーション

そして、効率的なチームを作るには、彼らが自分たちが作っているものに興奮していることが助けになる。

AIは信念を持つことができる。幻覚を頑なに守る.しかし、この盲目的な信念は、プロダクトマネージャーが必要とする信念とは異なる。

プロダクトマネージャーは、自分たちが作り上げた長期的な戦略とビジョンを信じ、それを社内の他のメンバーに広める必要がある。これは、プロダクトマネージャーが常に正しいということではなく、プロダクトにおける意思決定で100％確実なものはほとんどない。

しかし、優柔不断な人とどのレストランに行くか選ぼうとしたことがある人なら、確実性を求めることがいかに逆効果な時間の浪費になるかがわかるだろう。昼休みが終わる前に実際に食事ができるように、「このレストランに行こうよ、おいしいよ」と言ってくれる人が必要なこともある。

不確実性に直面したときの確信が、行動を後押しする。そこには、ビジョンに自信を持ち、皆を説得して軌道を維持し、気が散ったり優先順位が競合したりする中で、軌道に戻るよう後押ししてくれる人物が必要だ。プロダクトマネージャーは、チームや他のステークホルダーのためにこの機能を果たす。

プロダクトマネジャーが「この方向で行こう」と言い、チームが一緒にその方向に進んでいくことを気持ちよく感じられるようにする必要がある。たとえ間違った方向に進んでしまったとしても、ビジョンと結果をチームと共有することで、必要なときにチーム一丸となってピボットすることができる。そうすれば、新たなデータが戦略の変更につながったとき、全員がその変更の理由を理解することができる。

プロダクト・エバンジェリズムにおける確信とは、プロダクトマネージャーが常に正しいという意味ではなく、プロダクト・ビジョンとその背後にある理由を伝えることである。 伝えることはチームはそのビジョンに向かって効果的に働くことができる。

AIにはこのような文脈が欠けている。ストーリーテリングそして、プロダクトマネージャーがチームとコミュニケーションをとるために毎日使う、ストーリーテリングと説得力がない。

5.リーダーシップとチームコラボレーション

プロダクトマネジャーが自分のチームとコミュニケーションをとることの重要性を強調してきたが、彼らには部門を超えたコミュニケーションの責任もある。AIがステークホルダー管理やプロダクト・エバンジェリズムで苦労するのと同じような理由で、チーム間のコラボレーションでも苦労することになるだろう。

感情知能は、AIが得意とする知能ではない。AIに部門を超えた利害関係者の動機や感情をインプットしても、製品について彼らとのインパクトのあるコミュニケーションは難しいだろう。成功するリーダーは、同僚が自分の話を聞いてくれていると感じられるようにし、その人について知っていることに基づいてコミュニケーションのスタイルを変える。AIは100万のブログ記事を書くことができるが、それでも人間的な方法で従業員と121のコミュニケーションをとるのは難しい。AIは管理職をなくすことはできるかもしれないがリーダーシップ.

デザイナー、エンジニア、カスタマーサクセス、マーケティング、セールスの製品の見方はまったく異なる。彼らのインプットはすべて貴重であり、あなたのインプットも同様です。カスタマーサクセス、マーケティング、セールスは、より良い仕事をするために製品を理解する必要がある。そして、製品ライフサイクル全体を通して、デザイナーやエンジニアが製品に関わる必要がある。製品ライフサイクル.プロダクトマネージャーは、このような部門横断的なコラボレーションをリードし、製品が可能な限り最高品質であることを確認します。

6.適応性と創造性

AIはアルゴリズムによって実行される。開発者は膨大なデータセットと人間のフィードバックからの強化学習を使用する。人間のフィードバックによる強化学習開発者は、膨大なデータセットと人間のフィードバックによる強化学習を使ってこれらのアルゴリズムを訓練する。さらに、あなたが独自のAIを開発しない限り、あなたの仕事を引き継ごうとしている（と言われている）AIソリューションは他社の製品だ。つまり、ボンネットを開けて自分のニーズに合わせてアルゴリズムを調整することはできず、AIプロバイダーからの製品アップデートに依存することになる。

AIが導き出すアウトプットはデータセットに限定されるため、AIが常に最新であるとは限らないという問題にもぶつかる。グーグルのチャットボットGenAI Bardは例外だ。常にインターネットから情報を収集しアルゴリズムを更新している。しかし、一般的にほとんどのAIは、グーグルの製品のようなリーチと情報へのアクセスを持っていない。

以上のことから、プロダクトマネジャーは、市場の変化や新たなテクノロジーに対応できるユニークな立場にあると言える。彼らは迅速に対応し、必要なところに製品を方向転換させることができる。新たな課題に直面したとき、人間は創造的な解決策を考え出すことができる。

7.意思決定とトレードオフ

意思決定は難しいものである。 困難であるべきだもちろん、簡単な決断もある。もちろん簡単な決断もあるが、大きな賭けや革新を追求する決断は軽々しく下すべきものではない。

AIは大きな決断を下すのが簡単すぎるかもしれない。確かに、決断力があることは美徳だが、AIの冷徹な合理的判断は、製品チームを迷わせるかもしれない。特に不完全な情報で意思決定をする場合、最善の解決策を特定するためにはデータ以上のものが必要なことがある。AIは曖昧さを嫌うが、プロダクトマネージャーはそうでなければならない。

AIプロダクトマネージャーは、優先順位の高い2つの要素の間でどのようにトレードオフをするのか？誰が誤った決断の責任を取り、その対処を通してチームを導くのか？

AIはプロダクト・マネジャーにとって、意思決定におけるかけがえのないパートナーになることは間違いないが、最終的な意思決定において人間の判断に取って代わるべきものではない。人間の直感と経験がデータと組み合わさることで、最良の決断が下されるのだ。

8.ユーザー調査と共感

AIがデータの機微を見抜くのに長けているように、優れたユーザー・リサーチを実施するために必要なスキルはそれだけではない。ユーザーリサーチ.ユーザーニーズやペインポイントの発見は、通常、思いがけない洞察に出くわすことから生まれる。こうした洞察は、定性データから得られることもあれば、定量データのパターンから得られることもある。AIは定量データのパターン、あるいは定性データの概念や語彙のパターンを特定するのに役立つが、それらのパターンを人間が読み取ることこそが、実用的なインサイトをもたらすのだ。

データは一見しただけでは理解できないことが多く、文脈を理解し、ユーザーの立場に立って想像力を働かせる必要がある。この共感構築能力は、まだ人間の知性に限られたものだ。人間の感情、動機、経験を理解する上でのAIの限界は、ここでは障害となる。

9.解決が必要な問題を特定する

同様に、AIはプロダクトマネージャーが市場トレンドのパターンを特定するのに役立つが、問題とソリューションの完全な文脈を想像することはできない。だからこそ、プロダクト・マネージャーはプロダクト・ディスカバリーにおいて必要不可欠なのだ。プロダクトマネジャーは根っからの問題解決者であり、問題を理解することはプロダクトマネジャーの仕事で最も困難な部分の1つである。問題の理解が不十分だと、価値の低い製品になってしまう。

未解決のニーズは、それを取り巻くデータが多くない可能性があるため、新たな問題を早期に（そして競合よりも先に）認識するためには、鋭い目と直感が必要となる。AIは信じられないほど強力で役立つツールになり得るが、それでも効果的な問題認識にはプロダクト・マネージャーの直感が必要だ。

10.解決策の提案と売り込み

プロダクト・ディスカバリーは、問題を特定するだけでは終わりません。それからがエキサイティングな部分です：ソリューション（最終的な製品や機能）を見つけることです！プロダクト・マネジャーは、市場の変化や機会を特定するだけでなく、解決に向けてチームをまとめるためにも、プロダクト・ディスカバリーの段階で必要とされます。

ここで、あなたのコミュニケーション・スキルが発揮される。デザイナー、エンジニア、リーダーシップと話し合い、提案されたソリューションがユーザーに付加価値を与え、技術面およびビジネス面で可能であることを確認する(実現可能、望ましい、実行可能).

魅力的なソリューションを作り上げ、利害関係者に売り込む技術は、依然としてプロダクト・マネージャーの独壇場である。ここでもAIは、推奨事項やデータに基づく洞察を生成することで、大きなサポートとなる。しかし、最終的に利害関係者を納得させるためにソリューションを提案するのはプロダクトマネージャーだ。

結論

AIがプロダクトマネージャーに取って代わることはないだろう。 プロダクトマネージャーはプロダクトマネージャーのプロダクトマネージャーのツールキット- AIはプロダクト・マネジャーのツールキットの一部となり、自らのタスクをこなすため、あるいは彼らが構築するプロダクト・ソリューションの一部となるだろう。

リンクトインのプロダクト担当副社長ジョナサン・ロシェルは、次のように予測している。将来、すべての製品はAI製品になるだろう.最初にソフトウェアが世界を食べました。今はAIがソフトウェアを食べている。

価値のあるプロダクトマネージャーなら誰でも、こうした変化を見て、すぐに戦いに飛び込んでいる。プロダクトマネージャーは結局のところイノベーターであり、ソフトウェアの世界の方向性を1つずつリードしている。彼らには、破壊的なテクノロジーが私たちの未来にどのように現実的にフィットするかを決定する機会があり、また実際にその責任がある。

AIはまだ現実のものではなく、SFの世界のもののように感じられるかもしれないが、これからはプロダクトマネジャーは、私たちの世界を形作るソフトウェアやハードウェアを作る際に、AIソリューションを考慮に入れる必要がある。