Перейти до змісту
О, ШІ. Абревіатура, яка на вустах у всіх. Для тих, хто жив в аналоговій бульбашці, ШІ означає штучний інтелект – інтелект, створений за допомогою сучасного машинного програмування, в якому машина демонструє здатність виконувати завдання, синтезувати інформацію та приймати рішення, що зазвичай вимагають людського інтелекту.
Штучний інтелект, а саме генеративний штучний інтелект, набув експоненціального поширення в суспільстві з моменту появи платформи генеративного штучного інтелекту ChatGPT стала вірусною сенсацією наприкінці 2022 року. Про це говорить весь інтернет. Від мемів до публікацій у LinkedIn із переліком «25 продуктів GenAI, які не можна пропустити!», від захоплених оголошень інноваторів до серйозних роздумів футурологів і філософів — це неминуче.
Ви можете його любити або ненавидіти, боятися або захоплюватися ним, але він тут, щоб залишитися і зруйнувати незліченні галузі. Питання полягає в тому: як він вплине на професію менеджера з управління продуктами? І, що ще важливіше... Чи замінить ШІ менеджерів з управління продуктами? (Все вказує на те, що ні! Принаймні, поки що 😉)
10 навичок управління продуктом, які штучний інтелект ніколи не зможе автоматизувати
Штучний інтелект може багато чого, і з кожним днем його можливості розширюються. Але є деякі основні функції продуктового менеджера, які штучний інтелект не може повністю виконувати. Люди постійно змушені діяти, маючи неповну інформацію, а продуктові менеджери — більше за інших. Штучний інтелект не дуже добре справляється з неповною інформацією.
Ось чому ці 10 навичок управління продуктом важко автоматизувати за допомогою штучного інтелекту:
1. Створення стратегічних візій та дорожньої карти
Менеджери продуктів пов'язують потреби клієнтів з потребами бізнесу та реаліями ринку. ШІ може допомагати менеджерам продуктів сортувати дані та виявляти закономірності, але не повинен приймати остаточне рішення щодо стратегії продукту. Ми повинні приймати стратегічні рішення на власний розсуд; ШІ буде важко зрозуміти весь контекст ситуації.
Продукт-менеджери краще пристосовані до довгострокового мислення. Ні продукт-менеджери, ні штучний інтелект не можуть передбачити майбутнє, але люди набагато краще вміють мислити гіпотетично — звичайно, на основі глибокого знання ринку. Визначення стратегічного бачення високого рівня має ґрунтуватися на фактах. Але при плануванні на 2–5 років уперед необхідна певна уява.
Менеджери продуктів також краще підходять для створення та підтримки короткострокової реалізації стратегії та бачення продукту та бачення: дорожню карту продукту. Людський фактор допомагає команді продукту орієнтуватися у звивистих шляхах розробки продукту. Зміни у розробці є нормальним явищем, і сильне лідерство менеджера продукту веде команду до успішного запуску.
2. Управління зацікавленими сторонами
Узгодження команди щодо стратегії продукту та дорожню карту — це, мабуть, найважливіша частина роботи менеджера продукту. Ви можете розробити неймовірну стратегію, але це не матиме значення, якщо ви не зможете її реалізувати. Вам потрібна підтримка команди продукту, керівництва, а іноді й зовнішніх зацікавлених сторін.
Штучний інтелект не може зрозуміти нюанси людських емоцій і потреб. Він не знає, що перед початком розробки важливо дізнатися думку інтровертного головного інженера (навіть якщо той соромиться її висловлювати), оскільки це зазвичай скорочує процес розробки на 2–3 тижні. Він не знає, як зменшити ризики великих ставок і переконати керівництво інвестувати в інноваційні ідеї, або як блокувати шум від упереджених, але дезінформованих зацікавлених сторін.
Розуміння інтонації, мови тіла та мотивації зацікавлених сторін та їхні взаємовідносини — це те, з чим на даний момент люди справляються краще, ніж штучний інтелект.
Знову ж таки, ШІ може бути цінною системою підтримки для аналізу даних – використання даних для обґрунтування рішень є важливою частиною управління зацікавленими сторонами. Але він не справляється з побудовою відносин, що є не менш важливою частиною загальної картини.
3. Створіть і мотивуйте команду
Продукт-менеджери повинні взаємодіяти з великою кількістю людей, щоб добре виконувати свою роботу. Міжфункціональні зацікавлені сторони, керівництво, користувачі — є багато змінних факторів, думок та інформації, які потрібно враховувати. Але основним об'єктом комунікації продукт-менеджера є команда продукту.
З усіх зацікавлених сторін саме цим продуктовим менеджерам слід надавати пріоритет серед усіх інших міркувань. Окрім узгодження та комунікації з практичних питань, продуктові менеджери тримають руку на пульсі мотивації та згуртованості команди.
Якщо команда не працює злагоджено, завданням менеджера продукту є з'ясувати причину цього та повернути команді ефектив ність.
4. Просування продукту та комунікація
А щоб команда працювала ефективно, важливо, щоб її члени були захоплені тим, що вони створюють.
Штучний інтелект може мати переконання, як це видно з того, що він вперто захищає галюцинації. Але ця сліпа впевненість не є тим видом впевненості, який потрібен менеджерам продуктів.
Продукт-менеджери повинні вірити в довгострокову стратегію та бачення, які вони створили, і пропагувати їх серед інших співробітників компанії. Це не означає, що продукт-менеджери завжди будуть праві — мало які рішення в продуктовій сфері можна прийняти зі 100% впевненістю.
Але якщо ви коли-небудь намагалися вибрати ресторан разом з людиною, яка не може визначитися, ви зрозумієте, що пошук впевненості може бути марною тратою часу. Іноді потрібно, щоб хтось сказав: «Ходімо в цей ресторан, він чудовий», щоб ви встигли поїсти до закінчення обідньої перерви.
Переконання в умовах невизначеності спонукає до дії. Потрібно, щоб був хтось, хто вірить у бачення, хто переконає всіх дотримуватися курсу і поверне їх на шлях у разі відволікаючих факторів та конкуруючих пріоритетів. Менеджери продуктів виконують цю функцію для команди та інших зацікавлених сторін.
Нам потрібні менеджери продуктів, які скажуть: «Давайте рухатися в цьому напрямку» і допоможуть команді відчути себе комфортно, рухаючись у цьому напрямку разом. Навіть якщо ви зробите неправильний вибір, спілкування з командою про бачення та результати допоможе їм краще адаптуватися разом, коли це буде потрібно. Таким чином, коли нові дані приведуть до зміни стратегії, всі зрозуміють, чому відбувається ця зміна.
Переконання в просуванні продукту не означає, що менеджер продукту завжди буде правий, але донесення бачення продукту та причин, що стоять за ним допоможе допоможе вашій команді ефективно працювати над реалізацією цієї концепції.
Штучному інтелекту бракує цього контексту для їх переконання, а також бракує навичок розповіді та переконливі здібності, які менеджери продуктів використовують щодня для спілкування зі своєю командою.
5. Лідерство та командна співпраця
Хоча ми наголошували на важливості комунікації продуктових менеджерів зі своєю командою, вони також несуть відповідальність за міжфункціональну комунікацію. З тих самих причин, які ускладнюють AI управління зацікавленими сторонами та просування продукту, йому буде складно налагодити міжкомандну співпрацю.
Емоційний інтелект не є тим видом інтелекту, в якому штучний інтелект досягає успіху. Навіть якщо ми надамо йому інформацію про мотивацію та емоції зацікавлених сторін з різних функціональних підрозділів, він матиме труднощі з ефективним спілкуванням з ними щодо продукту. Успішні лідери допомагають своїм колегам відчути, що їх чують, і змінюють свій стиль спілкування на основі того, що вони знають про людину. ШІ може написати мільйон блогів, але все одно буде мати труднощі з людським спілкуванням із співробітниками. ШІ може усунути необхідність в управлінні, але ніколи не замінить лідерство.
Дизайнери, інженери, фахівці з успіху клієнтів, маркетинг та продажі по-різному сприймають продукт. Всі їхні думки є цінними, так само як і ваші думки для них. Фахівці з успіху клієнтів, маркетингу та продажів повинні розуміти продукт, щоб краще виконувати свою роботу. А продукт потребує дизайнерів та інженерів, які беруть участь у всьому життєвого циклу продукту. Менеджери продукту керують цією міжфункціональною співпрацею, щоб забезпечити найвищу якість продукту.
6. Адаптивність та креативність
Штучний інтелект працює на основі алгоритмів; розробники використовують величезні масиви даних і підкріплювальне навчання на основі зворотного зв'язку від людей для навчання цих алгоритмів. Крім того, якщо ви не розробляєте власний ШІ, рішення ШІ, які намагаються перебрати вашу роботу (як стверджується), є продуктами інших компаній. Це означає, що ви не можете відкрити «капот», щоб налаштувати алгоритм відповідно до своїх потреб — ви залежите від оновлень продукту від постачальника ШІ.
Оскільки результати, які надає ШІ, обмежені його набором даних, ви також можете зіткнутися з проблемою, що ШІ не завжди є актуальним. Чат-бот GenAI від Google, Bard, є винятком, оскільки він постійно отримує інформацію з Інтернету для оновлення свого алгоритму. Але в цілому більшість ШІ не мають такого доступу до інформації, як продукт від Google.
Все це означає, що менеджери продуктів мають унікальні можливості реагувати на зміни на ринку та появу нових технологій. Вони здатні швидко реагувати та змінювати напрямок розвитку продукту, якщо це необхідно. Перед обличчям нових викликів люди як і раніше мають унікальні можливості для пошуку креативних рішень.
7. Прийняття рішень та компроміси
Прийняття рішень може бути складним завданням – насправді, деякі рішення повинні складними. Деякі рішення, звичайно, є легкими, але рішення про великі ризики та інновації не слід приймати легковажно.
Штучний інтелект може вважати прийняття важливих рішень занадто простим завданням. Так, рішучість є чеснотою, але холодна раціональність рішень штучного інтелекту може збити з пантелику команди розробників продуктів. Іноді для визначення найкращого рішення потрібно більше, ніж дані, особливо коли рішення приймаються на основі неповної інформації. Штучний інтелект не сприймає неоднозначності, тоді як менеджери продуктів повинні бути готовими до неї.
Як менеджер продукту з штучним інтелектом зробить компроміс між двома факторами з високим пріоритетом? Хто візьме на себе відповідальність за неправильне рішення і допоможе команді його виправити?
Штучний інтелект, безсумнівно, стане незамінним помічником для менеджерів з продуктів у процесі прийняття рішень, але він не повинен замінювати людське судження в остаточному рішенні. Людська інтуїція та досвід у поєднанні з даними дають найкращі результати.
8. Дослідження користувачів та емпатія
Незважаючи на те, що штучний інтелект добре розпізнає тонкощі в даних, це не єдина навичка, необхідна для проведення якісного дослідження користувачів. Виявлення потреб користувачів та проблемних моментів зазвичай відбувається завдяки несподіваним відкриттям. Іноді ці відкриття базуються на якісних даних, іноді — на закономірностях у кількісних даних. ШІ може допомогти вам виявити закономірності у кількісних даних або навіть закономірності у поняттях та лексиці якісних даних, але саме людське сприйняття цих закономірностей дає практичні висновки.
Дані не завжди мають сенс на перший погляд, і щоб поставити себе на місце користувачів, потрібно розуміти контекст і використовувати уяву. Ця здатність до емпатії є чимось, що все ще обмежується людським інтелектом. Обмеження штучного інтелекту в розумінні людських емоцій, мотивацій та досвіду є перешкодою в цьому випадку.
9. Визначте проблему, яка потребує вирішення
Аналогічно, ШІ може допомогти менеджерам з продуктів виявляти закономірності в ринкових тенденціях, але не може уявити повний контекст проблеми та її вирішення. Ось чому менеджери з продуктів відіграють важливу роль у процесі виявлення продуктів. Менеджери з продуктів — це, по суті, фахівці з вирішення проблем; розуміння проблеми є одним із найскладніших аспектів роботи менеджера з продуктів. Недостатнє розуміння проблеми призводить до створення продукту з низькою вартістю.
Незадоволені потреби можуть не мати багато даних, тому потрібно мати гостре око та інтуїцію, щоб вчасно (і раніше за конкурентів) розпізнати проблеми, що виникають. Штучний інтелект може бути надзвичайно потужним і корисним інструментом, але для ефективного розпізнавання проблем все одно потрібна інтуїція менеджера продукту.
10. Запропонуйте та презентуйте рішення
Виявлення продукту не закінчується виявленням проблеми. Далі настає найцікавіша частина: пошук рішення (вашого кінцевого продукту або функції)! Продуктові менеджери потрібні на етапі виявлення продукту не тільки для того, щоб виявити зміни та можливості на ринку, але й для того, щоб об'єднати команду для пошуку рішень.
Ось тут і знадобляться ваші комунікативні навички. Поспілкуйтеся з дизайнерами, інженерами та керівництвом, щоб переконатися, що запропоноване рішення додає цінності для користувачів і є можливим з технічної та бізнес-точки зору (реалістичним, бажаним, життєздатним).
Мистецтво створення переконливого рішення та його презентації зацікавленим сторонам все ще залишається в компетенції менеджера продукту. Знову ж таки, штучний інтелект може бути тут чудовою підмогою, генеруючи рекомендації та висновки на основі даних. Але в кінцевому підсумку саме менеджер продукту буде пропонувати рішення, щоб переконати зацікавлені сторони.
Висновок
Ми прогнозуємо, що штучний інтелект ніколи не зможе замінити менеджерів продуктів, вони будуть будуть частиною набору інструментів менеджера продукту — або для виконання власних завдань, або в продуктових рішеннях, які вони створюють.
Джонатан Рошель, віце-президент з продуктів у LinkedIn, передбачив, що у майбутньому всі продукти будуть продуктами штучного інтелекту. Спочатку програмне забезпечення поглинуло світ. Тепер штучний інтелект поглинає програмне забезпечення.
Будь-який продуктовий менеджер, який себе поважає, бачить ці зміни і швидко вступає в боротьбу. Адже продуктові менеджери — це інноватори, які визначають напрямок розвитку світу програмного забезпечення, випускаючи один продукт за іншим. Вони мають можливість і, власне, обов'язок вирішувати, як революційні технології будуть вписуватися в наше майбутнє на практиці.
Незважаючи на те, що штучний інтелект все ще здається чимось з області наукової фантастики, а не реального життя, відтепер менеджери з продуктів повинні брати до уваги рішення на основі штучного інтелекту, оскільки вони допомагають створювати програмне та апаратне забезпечення, яке формує наш світ.
