Ultimamente mi sono ritrovato a rivolgermi a ChatGPT per ogni sorta di cosa.
“Ho tre patate, una carota e due spicchi d’aglio in frigorifero. Cosa posso preparare per cena?” (Suggerimento: non molto.)
“Ho un’idea per una startup con questi criteri. Possiamo svilupparla?” (Spoiler: sì. Si può fare.)
Il motivo non è che intendo prendere il primo suggerimento che mi dà ChatGPT e chiudere lì. Piuttosto, in quanto elaboratore esterno, non riesco ad avviare il processo di risoluzione dei problemi senza portare le mie idee nel mondo, preferibilmente nelle mani di un interlocutore disponibile.
Un brainstorming con un solo cervello è solo una pioggerellina.
Ma nell’era del lavoro da remoto non è altrettanto facile trovare qualcuno con cui sviluppare delle idee al volo. Quando ho deciso con chi parlare, controllato il suo calendario e fissato una chiamata per martedì prossimo... l’idea di cui volevo discutere è ormai un ricordo lontano.
Per contrastare questo problema, mi sono spesso rivolto a Notion e a strumenti per il brainstorming come Miro, per aiutarmi a dare forma ai miei pensieri da solo. Sono diventato piuttosto abile in questo, anche se continuo a desiderare un interlocutore con cui confrontarmi, che mi aiuti a spingere il mio ragionamento nella direzione giusta, anche solo con domande stimolanti e incoraggiamento ragionato.
Non sapevo che ChatGPT si sarebbe rivelato un sostituto accettabile. Quasi altrettanto convincenti delle capacità conversazionali del LLM, ChatGPT non è mai impegnato in un’altra riunione, può operare in qualsiasi fuso orario e non si innervosisce mai quando pongo la stessa domanda in tre modi diversi per ottenere una risposta leggermente differente.
Non passò molto tempo prima che iniziassi a usare ChatGPT per aiutarmi a sviluppare le funzionalità dei prodotti. Prima che me ne rendessi conto, avevo individuato alcuni suggerimenti e trucchi per ottenere il massimo da questo strumento.
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Come usare l’IA per fare brainstorming sulle funzionalità dei prodotti
Per illustrare la mia tecnica di brainstorming basata sull’IA, ho creato una conversazione di esempio con ChatGPT sulla progettazione di funzionalità per un’applicazione fittizia dedicata alla salute e al fitness.
Per evitare che il LLM attingesse ai dati di tutte le nostre conversazioni precedenti, ho condotto questa conversazione senza aver effettuato l’accesso.
Vale la pena sottolineare che ChatGPT è il mio strumento preferito, ma la stessa metodologia dovrebbe adattarsi bene a qualsiasi LLM simile. Una volta fatto il brainstorming sulle funzionalità del prodotto, puoi anche usare l’IA nella gestione del backlog e nella definizione delle priorità.
Passaggio 1: fornisci il contesto
La chiave per un’interazione produttiva con ChatGPT è il prompt iniziale. Più contesto riesci a fornire nel primo messaggio, più proficua sarà la tua interazione.
In questo esempio, ho scritto uno scenario per un product manager che cerca di sviluppare idee per nuove funzionalità per uno strumento SaaS dedicato al fitness, progettato per aiutare gli utenti a personalizzare la propria routine di allenamento.
Il LLM è stato facilmente in grado, sulla base di un insieme limitato di informazioni, di elaborare un lungo elenco di idee per le funzionalità del prodotto che avevo descritto. Questo processo non consiste nel prendere quell’elenco e mettersi subito al lavoro. Consiste nell’arrivare alla prima fase del brainstorming più rapidamente di quanto avrei potuto fare da solo.
Può essere un interlocutore con cui ragionare. Può simulare una conversazione difficile. Qual è la cosa più importante che dovresti fare dopo? Le risposte a questa domanda sono davvero straordinarie.
Passaggio 2: Approfondire
Ora che ho a disposizione un elenco, è il momento di valutare e sviluppare le idee che mi interessano. Mentre esaminavo l'elenco, un'idea in particolare ha attirato la mia attenzione.
La «pianificazione intelligente e gestione della disponibilità» mi sembra un'offerta potenzialmente unica nel mondo del fitness di oggi.
Una rapida ricerca su Google conferma che i prodotti che offrono questo servizio nella categoria del fitness sono disponibili, ma piuttosto rari. Sembrava esserci l'opportunità di aggiungere qualcosa di nuovo a questo ambito problematico. Inoltre, essendo una madre lavoratrice impegnata con un bambino di 14 mesi, il mio sogno di allenarmi ogni giorno alla stessa ora è ormai un ricordo lontano.
Chiedo a ChatGPT di analizzare ulteriormente questa idea per vedere come potrebbe essere un'offerta ampliata.
Sono rimasta colpita dalle funzionalità ampliate che il modello linguistico di grandi dimensioni mi ha restituito. Il mio passo successivo è stato chiedere a ChatGPT di mappare per me il percorso dell'utente, includendo le funzionalità descritte sopra. Ho fornito alcuni parametri per perfezionare la risposta.
È importante tenere presente che ChatGPT attinge dati dal web, quindi molto probabilmente sta ricavando idee da prodotti che hanno già una presenza online. Tuttavia, è comunque un ottimo modo per estrarre idee e avviare il processo di brainstorming.
Un'altra opzione, in questa fase del processo di ideazione, sarebbe chiedere a ChatGPT di esaminare gli articoli attualmente presenti sul mercato e identificare una lacuna. In questo modo si chiederà al modello linguistico di grandi dimensioni di analizzare gli articoli che hanno già una presenza online e proporre idee meno sature. Naturalmente, tutti i suggerimenti richiedono una verifica umana, ma può essere un ottimo modo per restringere le opzioni.
Passaggio 3: Perfezionare l'idea
A questo punto, abbiamo scelto l'idea che esploreremo ulteriormente e abbiamo verificato, attraverso una ricerca di alto livello, che l'idea sia in qualche misura unica. Ora è il momento di trasformare questa idea in un percorso dell'utente concreto.
In questo passaggio, invece di fornire a ChatGPT un prompt sullo scenario, ho fornito una serie di istruzioni. Nello specifico, ho chiesto a ChatGPT di includere “una parte o tutte” le funzionalità descritte sopra, per evitare che cercasse di includere ogni singolo elemento funzionale indipendentemente dalla possibilità di inserirlo logicamente nel percorso dell’utente.
Inoltre, ho chiesto a ChatGPT di indicare nella sua descrizione la differenza tra le azioni guidate dall’utente e quelle guidate dall’applicazione. Infine, ho chiesto all’LLM di mappare il percorso dall’accesso alla disconnessione.
Oltre a seguire le mie istruzioni separando le azioni dell’utente da quelle dell’applicazione, ChatGPT si è persino spinto fino a creare una persona utente di alto livello sulla quale progettare il percorso dell’utente, cosa che non gli avevo chiesto di fare.
La leggibilità del percorso dell’utente è stata in parte limitata dalle capacità di output di ChatGPT (ovvero, nella versione gratuita, ChatGPT può rispondere solo utilizzando testo, anziché diagrammi e altri strumenti di comunicazione visiva).
Tuttavia, ho ritenuto che ciò fosse parzialmente compensato dall’inclusione, da parte di ChatGPT, di un riepilogo alla fine di questa sezione, che forniva una panoramica di alto livello di tutte le azioni dell’utente rispetto a quelle della macchina.
Dopo aver esaminato il percorso dell’utente, sono emerse alcune omissioni degne di nota. La prima era l’assenza di un processo per integrare il calendario personale dell’utente con il calendario dell’applicazione, che avrebbe fornito i dati per la funzionalità di pianificazione dinamica.
La seconda era l’assenza di una funzionalità di avviso per ricordare all’utente l’imminenza di un allenamento. Ho documentato queste modifiche e le ho aggiunte alla conversazione. Ogni volta, l’LLM ha restituito percorsi dell’utente aggiornati che tenevano conto delle modifiche richieste.
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Passaggio 4: dalle idee all’esecuzione
L’ultimo passaggio di questo esperimento consisteva nel trasformare queste idee sulle funzionalità e questi percorsi dell’utente in un piano d’azione concreto e di alto livello “Ora, Prossimamente, Più avanti” che, in teoria, avrebbe potuto essere realizzato. Ecco il prompt che ho utilizzato per avviare il processo.
ChatGPT ha restituito un elenco completo di requisiti suddivisi in storie utente e criteri di accettazione, classificati nelle voci del piano d’azione “Ora, Prossimamente e Più avanti”.
Non ho fornito definizioni di ciò che costituisce un elemento “Ora, Prossimamente o Più avanti” nel mio piano d’azione. In assenza di queste definizioni, ChatGPT ne ha stabilite di proprie sulla base delle spiegazioni trovate sul web. Ero soddisfatto di tali definizioni, quindi non ho richiesto modifiche.
È tuttavia importante sottolineare che, quanto più numerosi sono i parametri forniti a ChatGPT, tanto più il risultato sarà personalizzato in base alle proprie preferenze.
Aumenta la tua capacità e creatività
In conclusione, ChatGPT e altri LLM possono offrire un utile interlocutore per sviluppare e perfezionare le proprie idee di prodotto.
Personalmente, trovo che la prima fase dell'ideazione di un prodotto sia la più impegnativa e quella in cui ho maggiormente bisogno di feedback esterni. È qui che preferisco sfruttare ChatGPT per aiutarmi a superare l'ostacolo del brainstorming nelle fasi iniziali. Spesso lo utilizzo anche per ottenere una validazione di alto livello in merito all'unicità o al posizionamento di una determinata idea.
Se lo desideri, tuttavia, ChatGPT e altri LLMs possono accompagnarti abbastanza avanti nel processo da arrivare a una roadmap di alto livello, che può essere facilmente trasformata in un piano più concreto. Se utilizzati correttamente, questi strumenti hanno il potenziale per accelerare notevolmente le capacità e la creatività di qualsiasi team di prodotto.
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