Come uso l’IA per fare brainstorming sulle funzionalità di prodotto (niente riunioni, solo risultati)
Ultimamente mi sono ritrovato a rivolgermi a ChatGPT per ogni genere 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. È possibile.)
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Il motivo non è che intenda prendere il primo suggerimento proposto da ChatGPT e chiudere lì la questione. 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 le idee all’improvviso. 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 di brainstorming come Miro, per aiutarmi a dare forma ai miei pensieri in completa autonomia. Sono diventato piuttosto abile in questo, anche se continuo a desiderare un interlocutore con cui confrontarmi, che mi aiuti a portare avanti il ragionamento, anche solo con domande stimolanti e incoraggiamento ponderato.
Non avrei mai immaginato che ChatGPT si sarebbe rivelato un sostituto accettabile. Quasi altrettanto convincenti quanto le capacità conversazionali dell’LLM, le caratteristiche di ChatGPT sono il fatto che non sia mai impegnato in un’altra riunione, che possa operare in qualsiasi fuso orario e che non si irriti mai quando pongo la stessa domanda in tre modi diversi per ottenere una risposta leggermente differente.
Non è passato molto tempo prima che iniziassi a usare ChatGPT per aiutarmi a sviluppare le funzionalità dei prodotti. Prima ancora di rendermene conto, avevo individuato alcuni suggerimenti e trucchi per ottenere il massimo da questo strumento.
Come usare l’IA per fare brainstorming sulle funzionalità di un prodotto
Per illustrare la mia tecnica di brainstorming basata sull’IA, ho creato una conversazione di esempio con ChatGPT sulla realizzazione di funzionalità per una fittizia applicazione dedicata alla salute e al fitness.
Per impedire all’LLM di recuperare dati da tutte le nostre conversazioni precedenti, ho svolto questa conversazione senza aver effettuato l’accesso.
Vale la pena notare che ChatGPT è lo strumento che preferisco, ma la stessa metodologia dovrebbe adattarsi bene a qualsiasi LLM simile. Puoi anche usare l’IA nella gestione del backlog e nella definizione delle priorità dopo aver fatto brainstorming sulle funzionalità del prodotto.
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 le funzionalità di uno strumento SaaS per il fitness, progettato per aiutare gli utenti a personalizzare la propria routine di allenamento.
L’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 metterlo subito in pratica. Consiste nell’arrivare alla prima fase del brainstorming più velocemente di quanto avrei potuto fare da solo.
Può essere un interlocutore con cui riflettere. Può simulare una conversazione difficile. Qual è la cosa più importante che dovresti fare dopo? Le risposte a questa domanda sono davvero sorprendenti.
Passaggio 2: Approfondire
Ora che ho a disposizione un elenco, è il momento di valutare e sviluppare le idee che mi interessano. Leggendo l'elenco, un'idea in particolare ha attirato la mia attenzione.
“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 mamma lavoratrice impegnata con un bambino di 14 mesi, il mio sogno di allenarmi ogni giorno alla stessa ora è ormai un lontano ricordo.
Chiedo a ChatGPT di analizzare ulteriormente quell'idea per vedere come potrebbe essere un'offerta ampliata.
Sono rimasta colpita dalle funzionalità ampliate che l'LLM ha restituito. Il mio passo successivo è stato chiedere a ChatGPT di mappare per me il percorso dell'utente, includendo le funzionalità sopra indicate. Ho fornito alcuni parametri per perfezionare la risposta.
È importante tenere presente che ChatGPT raccoglie dati dal web, quindi molto probabilmente attinge 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 sul mercato e individuare una lacuna di mercato. Questo spingerà l'LLM ad analizzare gli articoli che hanno già una presenza online e a 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 modo unica. Ora è il momento di trasformare questa idea in un percorso utente concreto.
In questo passaggio, invece di fornire a ChatGPT un prompt relativo allo scenario, ho fornito una serie di istruzioni. Nello specifico, ho chiesto a ChatGPT di includere “alcune o tutte” le funzionalità descritte sopra, per evitare che cercasse di includere ogni elemento di funzionalità, indipendentemente dal fatto che potesse essere inserito logicamente nel percorso dell'utente.
Inoltre, ho chiesto a ChatGPT di indicare nella sua spiegazione la differenza tra le azioni avviate dall'utente e quelle avviate dall'applicazione. Infine, ho chiesto all'LLM di mappare il percorso dal login al logout.
Oltre a seguire le mie istruzioni separando le azioni dell'utente da quelle dell'applicazione, ChatGPT si è spinto persino a creare una persona utente di alto livello attorno alla 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.
Passaggio 4: dalle idee all'esecuzione
Il passaggio finale di questo esperimento consisteva nel trasformare queste idee sulle funzionalità e questi percorsi dell'utente in una roadmap concreta e di alto livello, articolata in “Ora, Dopo, Più avanti”, che in teoria potesse essere implementata. 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, categorizzati in elementi della roadmap “Ora, Dopo e Più avanti”.
Non ho fornito definizioni di ciò che costituisce un elemento “Ora, Dopo o Più avanti” nella mia roadmap. In assenza di queste definizioni, ChatGPT ha stabilito le proprie sulla base delle spiegazioni trovate sul web. Sono rimasto soddisfatto di queste definizioni, quindi non ho richiesto modifiche.
È tuttavia importante sottolineare che, più parametri si forniscono a ChatGPT, più l'output sarà adattato alle proprie preferenze.
Aumenta la tua capacità e creatività
In conclusione, ChatGPT e altri LLM possono offrire un valido interlocutore per sviluppare e mettere alla prova le proprie idee di prodotto.
Personalmente, ritengo che la prima fase dell'ideazione di un prodotto sia la più impegnativa e quella in cui ho bisogno del maggior feedback esterno. È qui che preferisco ricorrere a ChatGPT per aiutarmi a superare l'ostacolo del brainstorming nelle fasi iniziali. Lo uso spesso anche per ottenere una validazione di alto livello sull'unicità o sul posizionamento di una determinata idea.
Qualora lo si scelga, tuttavia, ChatGPT e altri LLM 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 la capacità e la creatività di qualsiasi team di prodotto.
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