Dlaczego mapa drogowa sztucznej inteligencji jest odwrócona (i co liderzy mogą z tym zrobić)

Discover how to lead product teams and build better products. Create a Free Account

88% organizacji korzysta ze sztucznej inteligencji, ale większość nadal tkwi na etapie testowania funkcji, z których nikt nie korzysta. Problemem nie jest technologia — chodzi o traktowanie sztucznej inteligencji jak każdej innej funkcji.

Why the AI Roadmap is Backward featured image

Zespoły produktowe znajdują się pod presją, aby udowodnić, że „tworzą z wykorzystaniem AI”. Kierownictwo chce widzieć funkcje AI w planie rozwoju produktu, inwestorzy chcą słyszeć o możliwościach AI w prezentacjach dla inwestorów, a konkurenci ogłaszają integracje z AI, więc zespoły odpowiadają, dodając funkcje AI.

Choć jest to naturalna reakcja, jest również błędna. Najlepsze produkty wykorzystujące AI nie dodają funkcji,
lecz eliminują procesy. Gdy AI działa prawidłowo, nie trzeba nawet oznaczać go jako „AI”,
ponieważ integruje się z produktem tak płynnie, że przestaje rozpraszać użytkownika.
88% organizacji korzysta obecnie z AI, a niemal dwie trzecie nadal pozostają na etapie
eksperymentowania lub wdrażania pilotażowego.

Problemem nie jest technologia — lecz podejście.


Traktujemy AI jak każdą inną funkcję: coś, co należy dodać, wdrożyć i mieć nadzieję, że użytkownicy to przyjmą. Podstawowe założenie jest takie, że użytkownicy przyjmą tę funkcję po prostu dlatego, że oferuje AI.
Zamiast jednak traktować AI wyłącznie jako dodatek, uważam, że zespoły powinny postrzegać AI jako sposób na usprawnianie i przyspieszanie procesów. Być może celem nie jest dodanie kolejnego kroku, lecz usunięcie
kilku z nich.

Key Takeaways

Integracja sztucznej inteligencji: Skuteczna sztuczna inteligencja powinna usprawniać przepływy pracy, a nie tylko dodawać funkcje komplikujące doświadczenia użytkowników.

Eliminowanie przepływów pracy: Skuteczne produkty oparte na sztucznej inteligencji koncentrują się na eliminowaniu etapów procesów, zamiast po prostu dodawać nowe funkcjonalności.

Adopcja przez użytkowników: Dodawanie funkcji sztucznej inteligencji rzadko zapewnia ich wykorzystanie; skuteczniejszą strategią jest usuwanie przeszkód.

Mapa drogowa produktu: Zespoły produktowe muszą przedkładać eliminowanie przepływów pracy nad samo dodawanie komponentów sztucznej inteligencji, aby zwiększać użyteczność.

Przewaga konkurencyjna: Skupienie się na płynnej integracji sztucznej inteligencji może zapewnić znaczącą przewagę nad konkurentami koncentrującymi się na widocznych funkcjach.

Wyścig o dodawanie AI

Kierownictwo prosi o funkcje AI, więc zespoły produktowe analizują swoje procesy i pytają: gdzie możemy
dodać AI? Dochodzą do pomysłów takich jak wyszukiwanie wspomagane przez AI, inteligentne sugestie, automatyczne podsumowania i
inteligentne rekomendacje. Funkcje te są tworzone, wdrażane i dodawane do stron marketingowych.
Następnie adopcja się zatrzymuje. Funkcje AI pozostają nieużywane, ukryte w menu i panelach ustawień. Zespoły
reagują, dodając kolejne funkcje, co prowadzi do jeszcze większej złożoności i większej liczby rzeczy, o których użytkownicy muszą
pamiętać.

Get Free Access to the Product Vault
We’ve collected the goods — AI prompts, exclusive deals, and a library of resources for product leaders. Unlock your account for access.
Get Free Access

Have an account? Log In

Jak wygląda eliminacja

Rozważmy kroki związane z organizacją spotkania. Zespoły przesyłają sobie nawzajem zaproszenia do kalendarza
pocztą elektroniczną, dołączają za pomocą linku do kalendarza, robią notatki podczas rozmowy, piszą po niej wiadomość podsumowującą,
tworzą zadania w narzędziu do zarządzania projektami i planują spotkanie uzupełniające.
Większość produktów do spotkań wykorzystujących AI dodaje bota, który dołącza do spotkań i robi notatki, funkcję generującą
podsumowania, kolejną tworzącą transkrypcje oraz inteligentne sugestie dotyczące planowania. Każda funkcja
rozwiązuje jeden element problemu, a każda wymaga od użytkowników pamiętania o jej istnieniu i włączenia jej
do swojego procesu pracy.

Podejście oparte na eliminacji działa inaczej. System już zna dostępność wszystkich osób, wnioskuje
o agendzie, automatycznie tworzy podsumowania i transkrypcje, rozsyła notatki i
zadania oraz planuje kolejne kroki. Uczestnicy pojawiają się na spotkaniu i prowadzą
rozmowę, a reszta dzieje się automatycznie. Nie ma funkcji AI, na które można wskazać, ponieważ
proces zniknął wraz z przeszkodami.

Tworzenie z myślą o eliminacji

Jeśli zespoły poważnie podchodzą do tworzenia produktów wykorzystujących AI, które użytkownicy będą rzeczywiście przyjmować, muszą
zmienić sposób planowania rozwoju produktu. Należy przestać analizować produkt pod kątem miejsc, w których można dodać AI, i
zacząć analizować, gdzie można usunąć przeszkody.

Eliminując procesy, zespoły muszą jednocześnie usunąć wystarczająco dużo przeszkód, aby nowe
doświadczenie było rzeczywiście lepsze od starego. Częściowo wyeliminowane procesy powodują zamieszanie
co do tego, które elementy są zautomatyzowane, a które nadal wymagają pracy ręcznej.

Wymaga to również większej odwagi. Wdrażanie funkcji AI jest bezpieczne, ponieważ jeśli użytkownicy ich nie przyjmą,
zespoły mogą powiedzieć: ta funkcja jest dostępna, jeśli ktoś będzie jej potrzebować. Eliminowanie procesów jest ryzykowne, ponieważ jeśli AI
nie działa wystarczająco dobrze, usuwamy coś, na czym użytkownicy polegali. Właśnie dlatego
wygrywają produkty skoncentrowane na eliminacji — zmuszają zespoły do zapewnienia AI rzeczywistej niezawodności.

More Articles

Prawdziwe pytanie

Podczas następnego spotkania zespołu zapytałbym współpracowników: Czy tworzymy produkt, aby udowodnić, że mamy AI, czy
tworzymy go, aby rzeczywiście go ulepszyć?

Jeśli celem jest udowodnienie, że mamy AI, zespoły będą nadal dodawać funkcje. Jeśli celem jest
ulepszenie produktu, zespoły powinny zapytać, co AI pozwala im usunąć. Eliminuje to
interfejsy, usuwa punkty decyzyjne i kasuje procesy, co z kolei zapewnia użytkownikom mniej
złożoności.

Podczas gdy konkurenci ścigają się, aby wdrażać plany rozwoju pełne widocznych funkcji AI, prawdziwa szansa polega na
tworzeniu produktów, w których użytkownicy w ogóle nie mogą wskazać AI. Co AI pozwala Ci usunąć?

Pozostańmy w kontakcie!

Nie zapomnij zapisać się do naszego newslettera, aby otrzymywać więcej materiałów i poradników dotyczących zarządzania produktem, a także najnowsze podcasty, wywiady i inne spostrzeżenia od liderów i ekspertów branżowych.

Kritarth Saurabh
Kritarth Saurabh is the VP of Product Management at Neat, the Oslo-based workplace technology company. His role involves launching products that harness machine learning and AI to deliver the best possible meeting experiences; from eliminating background noise to accurately identifying speakers and participants. Before joining Neat, Kritarth worked with leading global consultancies including Boston Consulting Group, Accenture, and Deloitte, where he focused on building and scaling products and services for both multinational enterprises and fast-growing startups. He holds a Masters in Computer Science from the University of Oxford, where he developed his passion for applying AI and machine learning to solve real-world challenges.
Follow the author:

You may also like