6 genialnych sposobów na wykorzystanie ChatGPT przez menedżerów produktu

Jesteśmy świadkami ogromnej gorączki złota! Wraz z pojawieniem się ChatGPT świat oprogramowania został zalany nowymi produktami, które obiecują rozwiązać milion różnych problemów za pomocą tej fascynującej technologii sztucznej inteligencji.

Jeśli dopiero zaczynasz interesować się obszarem „AI dla menedżerów produktu” i zastanawiasz się, jak możesz wykorzystać ChatGPT, trafiłeś we właściwe miejsce. W tym przewodniku nauczymy się „rozmawiać” z ChatGPT i poznamy kilka przypadków użycia związanych z integracją ChatGPT z Twoim produktem lub wykorzystywaniem go jako osobistego asystenta.

Wprowadzenie: jak menedżerowie produktu wykorzystujący AI „rozmawiają” z ChatGPT.

W przeciwieństwie do swojego poprzednika, GPT-4 i innych technologii uczenia maszynowego dla menedżerów produktu, ChatGPT stał się znacznie lepszy w prowadzeniu rozmów i rozumieniu swobodnego języka. Oznacza to, że możesz po prostu poprosić go o wykonanie określonego zadania, tak jak poprosiłbyś o to człowieka.

Taki sposób „rozmawiania” z ChatGPT z pewnością zapewni wystarczająco dobre rezultaty, ale jego prawdziwe możliwości odblokujesz dopiero wtedy, gdy zaczniesz stosować najlepsze praktyki OpenAI dotyczące konstruowania poleceń dla tego modelu sztucznej inteligencji.

Author's Tip

Polecenie (prompt) to prośba/komenda (w formie tekstu), którą przekazujesz ChatGPT do przetworzenia.

Teraz przedstawię kilka krótkich wskazówek, które pomogą Ci zwiększyć jakość wyników generowanych przez ChatGPT.

Wydawaj jasne instrukcje: ChatGPT całkiem dobrze radzi sobie z odczytywaniem i rozumieniem wymagań oraz instrukcji. Jesteśmy menedżerami produktu, którzy mają praktyczne doświadczenie w pisaniu jasnych i zwięzłych wymagań, więc dla nas powinno to być bardzo łatwe.

Strukturyzuj swoje polecenie: Zwykle używamy uporządkowanego tekstu, takiego jak wypunktowania i nagłówki, aby tekst był czytelny dla człowieka. Ta sztuczka dobrze działa również w przypadku ChatGPT, ponieważ zwykle lepiej rozumie uporządkowany tekst.

Określ oczekiwany format wyniku: Jeśli chcesz wykorzystać wynik ChatGPT w swoim produkcie jako część funkcji, musisz zadbać o to, aby miał on przewidywalną strukturę. Powodem jest to, że konieczne będzie uruchomienie wyrażeń regularnych na tym wyniku i wyodrębnienie z niego przydatnych informacji.

Aby uzyskać przewidywalny format wyniku, możesz po prostu dołączyć do swojego polecenia przykład oczekiwanego wyniku.

Nie proś o żadne najnowsze informacje: ChatGPT został wytrenowany z wykorzystaniem zbiorów danych z internetu aktualnych na jesień 2021 roku. Jeśli więc zapytasz o wydarzenia z ubiegłego tygodnia, nie otrzymasz odpowiedzi.

OpenAI dodało obsługę przeglądania internetu w celu uzyskiwania aktualnych danych, ale wyłączyło ją 3 lipca, ponieważ nie działała zgodnie z założeniami. Na szczęście niedawna premiera wtyczek ChatGPT może Ci w tym pomóc.

Możesz na przykład użyć wtyczki KeyMate.AI Search, aby włączyć przeglądanie internetu w swojej instancji ChatGPT. Pamiętaj jednak, że aby korzystać z tej wtyczki, musisz się zarejestrować, a sama wtyczka jest płatna i oferuje ograniczoną funkcjonalność bezpłatną.

Dlatego do czasu, aż OpenAI ponownie udostępni przeglądanie, zachowaj ostrożność w przypadku próśb zawierających dane z ostatnich 1,5 roku.

Konfigurowanie instrukcji niestandardowych

Instrukcje niestandardowe to kolejna niedawna aktualizacja, która może znacząco zwiększyć jakość wyników otrzymywanych z ChatGPT.

Ogólnie rzecz biorąc, im więcej kontekstu przekażesz modelowi, tym lepiej będzie on w stanie spełnić Twoje prośby. Omawiany kontekst zwykle obejmuje instrukcje takie jak:

• Ton wypowiedzi (biznesowy, głupkowaty, żartobliwy itp.).
• Rola, którą może przyjąć model (zachowuj się jak starszy menedżer produktu).
• Ilość treści, którą powinien wygenerować (zachowaj mniej niż 400 słów).
• Informacja, czy powinien zwracać uwagę na szczegóły lub przykłady itp.

Przed wprowadzeniem instrukcji niestandardowych trzeba było wpisywać ten kontekst ponownie za każdym razem, gdy rozpoczynało się nową sesję czatu. Teraz wystarczy jednak dodać wszystkie te informacje w odpowiedniej sekcji, a kontekst ten będzie automatycznie stosowany we wszystkich sesjach czatu.

Na przykład obecnie sekcja instrukcji niestandardowych na moim koncie ChatGPT wygląda tak.

Jak widać, poinformowałem ChatGPT, kim jestem i nad jakim produktem obecnie pracuję. Ponadto określiłem, czego oczekuję od modelu, oraz przekazałem szczegółowe instrukcje dotyczące sposobu odpowiadania na moje pytania, w tym rozmiaru odpowiedzi, uwzględniania przykładów itp.

Jak możesz wykorzystać ChatGPT do ulepszania swoich produktów?

Dzięki niedawnej premierze interfejsu API ChatGPT firmy OpenAI (a także, w późniejszym czasie, premierze Gemini firmy Google DeepMind) w końcu możemy zintegrować ten model językowy z naszymi produktami i wykorzystać jego imponujące możliwości.

Ale jak możemy wykorzystać ChatGPT w naszych produktach? Pozwól, że pokażę Ci kilka przykładów interesujących nowych funkcji i inicjatyw, które możesz dodać do planu rozwoju produktu dzięki tej technologii.

1. Sklepy internetowe: pozwól ChatGPT sugerować klientom produkty na podstawie ich zachowań zakupowych.

Jedną z najważniejszych możliwości ChatGPT jest rozumienie informacji kontekstowych i udzielanie odpowiedzi z uwzględnieniem tego kontekstu.

Ta funkcja ChatGPT jest bardzo przydatna, gdy chcesz powierzyć mu zadanie klasyfikacji, takie jak określenie najlepszych produktów lub kategorii produktów do zasugerowania użytkownikom na podstawie zakupów dokonanych przez nich w Twoim sklepie internetowym.

Wiem, że możesz również sugerować produkty za pomocą zwykłego kodu/logiki — analizując ostatni zakup użytkownika, a następnie sugerując coś, co większość innych osób kupiła po zakupie tego samego produktu. Pojawiają się tu jednak dwa problemy:

1. Stworzenie takiej logiki samodzielnie zajmie Ci dużo czasu i pieniędzy albo będziesz musiał kupić narzędzie/dodatek do sugerowania produktów dla swojej witryny.
2. Zwykła logika/kod nie potrafi uwzględnić zachowań zakupowych ani kontekstu i po prostu zasugeruje to, co jest popularne.

ChatGPT, w przeciwieństwie do zwykłego kodu, nie ma tych ograniczeń. Wywołanie API i poproszenie o zasugerowanie produktów będzie kosztować ułamek centa lub mniej, a narzędzie to świetnie rozumie kontekst.

Teraz pokażę Ci przykład polecenia, którego możesz użyć, aby poprosić ChatGPT o zasugerowanie produktów.

Jeśli przyjrzymy się poleceniu, które przekazałem ChatGPT, zobaczymy, że jest ono zgodne z najlepszymi praktykami omówionymi we wstępnej części tego przewodnika. Bardzo jasno określamy tu nasze wymagania i nadajemy strukturę poleceniu.

To polecenie było jednak tylko demonstracją zastosowania, a Twoje rzeczywiste polecenie będzie wyglądać nieco inaczej.

Nie zapominajmy, że nie będziemy ręcznie wpisywać tego polecenia w interfejsie użytkownika ChatGPT. Zamiast tego będziemy musieli napisać niewielki fragment kodu w naszej aplikacji e-commerce, aby automatycznie generować te polecenia dla każdego klienta i wysyłać wywołanie API do ChatGPT.

Dlatego musimy stworzyć szablon polecenia, w którym będziemy mogli używać zmiennych (części polecenia, które będą się zmieniać w zależności od informacji posiadanych na temat konkretnego klienta).

Oto jak będzie wyglądać szablon polecenia ze zmiennymi.

Każdy z Twoich klientów kupił ostatnio inne produkty, preferuje określony kolor (najczęściej spotykany kolor produktów w jego historii zakupów), a kwota wydana przez niego w Twoim sklepie również jest inna.

Dlatego będziemy musieli utworzyć różne polecenia dla każdego z nich, uwzględniając te informacje w ich indywidualnych poleceniach, a następnie wysłać wywołania API do ChatGPT, aby otrzymać spersonalizowane rekomendacje.

Kolejnym elementem polecenia, który zmieniłem tutaj w porównaniu z wcześniejszym przykładem demonstracyjnym, jest uwzględnienie w poleceniu listy produktów lub kategorii. Dzięki temu możesz mieć pewność, że ChatGPT poleci coś, co rzeczywiście znajduje się w Twoim sklepie.

Gdybyśmy nie poprosili go o wykorzystanie tej listy do przygotowania rekomendacji, mógłby zwrócić produkty lub kategorie, które nie istnieją w Twoim sklepie.

Gdy tylko otrzymasz listę rekomendacji, możliwości wykorzystania jej do stworzenia funkcji są nieograniczone! Dlaczego nie wysyłać użytkownikom cotygodniowych wiadomości e-mail z podsumowaniem i sugestiami? A może wyświetlać te produkty na stronie głównej, gdy ją otworzą?

2. Witryna z ogłoszeniami: pomóż użytkownikom ulepszać treść ogłoszeń za pomocą ChatGPT

GPT-4, algorytm głębokiego uczenia, na którym działa ChatGPT, jest generatywnym modelem sztucznej inteligencji. Dlatego zadaniem, które wykonuje najlepiej, jest generowanie lub przeredagowywanie treści.

Możesz dobrze wykorzystać tę umiejętność ChatGPT, jeśli zarządzasz witryną z ogłoszeniami — wystarczy, że przeredagujesz i ulepszysz treść ogłoszeń opublikowanych przez użytkowników.

W tym przypadku polecenie może być bardzo proste. Wystarczy pobrać treść ogłoszenia użytkownika i dodać pod nią prośbę, aby ChatGPT przeredagował ją w sposób zwiększający prawdopodobieństwo sprzedaży. Tak wyglądałoby to w przypadku mieszkania w Tuscumbii w stanie Alabama.

Jak zapewne zauważyłeś, zastosowaliśmy kolejną dobrą praktykę i poprosiliśmy ChatGPT o zwrócenie odpowiedzi w określonym formacie, dzięki czemu możemy łatwo przetworzyć tekst odpowiedzi, wykrywając termin „Effective paragraph suggestion:” za pomocą RegEx i zapisując treść znajdującą się po nim.

Tak wygląda odpowiedź.

Jeszcze jedna uwaga. Powodem, dla którego wyraźnie poprosiłem ChatGPT o przygotowanie sugestii na poziomie akapitów, zamiast o przeredagowanie całości, jest to, że nie znamy długości treści w ogłoszeniu użytkownika.

Może ono być długie, a niektóre jego części mogą być dobrze napisane. Dlatego zamiast przeredagowywać całość, możemy zasugerować ulepszenie tylko tych akapitów, w których treść jest niezadowalająca.

Omówmy teraz korzyści wynikające z wdrożenia takiej funkcji (poza tym, że jej stworzenie jest bardzo tanie, ponieważ ChatGPT wykonuje za nas najcięższą część pracy).

Z punktu widzenia użytkowników publikujących ogłoszenia zwiększasz podstawową wartość, jaką otrzymują od Twojej witryny — możliwość sprzedaży swoich rzeczy. ChatGPT nie tylko przeredaguje treść, aby opis wyglądał dobrze. Wyraźnie poprosiliśmy go o uwzględnienie danych dotyczących sprzedaży i napisanie treści zwiększającej szanse na sprzedaż przedmiotu.

Z punktu widzenia Twojej firmy możesz uniknąć utraty klientów, którzy chcieli dodać ogłoszenie na Twojej witrynie, ale nie byli pewni, czy potrafią napisać odpowiedni opis produktu. Dzięki tej funkcji możesz zapewnić im, że nawet jeśli nie mają doświadczenia w pisaniu treści ogłoszeń, nadal otrzymają świetny opis produktu, który sprzedają.

3. Narzędzie bazodanowe: pozwól użytkownikom wykonywać zapytania przez wpisanie tego, co chcą znaleźć

Miłym zaskoczeniem było dla mnie odkrycie, że model językowy ChatGPT potrafi rozumieć wszystko, co można sklasyfikować jako język, w tym języki programowania i języki baz danych.

Wykorzystajmy więc tę możliwość i dodajmy nową, interesującą funkcję do naszego narzędzia do zarządzania bazami danych. W tym przykładzie wyobraź sobie, że jesteś menedżerem produktu DataGrip.

A gdybyśmy udostępnili naszym użytkownikom (którzy najprawdopodobniej są analitykami danych) niewielkie pole przypominające wyszukiwarkę, w którym mogliby wpisywać w zwykłym języku naturalnym informacje, jakie chcą pobrać z bazy danych, a my znajdowalibyśmy te informacje i im je przekazywali? Brzmi ciekawie, prawda?

Cóż, możemy użyć ChatGPT, aby to zrealizować. Najpierw zrozummy, jak ta funkcja powinna działać. Aby pobrać dane z bazy użytkownika, musimy wykonać zapytanie SQL (zakładając, że baza danych jest bazą SQL).

Problem, który musimy rozwiązać za pomocą ChatGPT, polega zatem na przekształceniu wymagań zapisanych w języku naturalnym w zapytanie SQL.

Na szczęście nasz model językowy z łatwością sobie z tym poradzi. (Tak, zna się również na analizie danych!)

Tak wyglądałoby polecenie dla tej funkcji.

A oto wynik, który zwróci nam model językowy.

Jak można zauważyć, nie tylko skopiowałem do promptu zapytanie użytkownika w języku naturalnym, lecz także dodałem strukturę bazy danych użytkownika jako kontekst. 

Gdybyśmy nie przekazali ChatGPT tego kontekstu, utworzyłby zapytanie SQL, w którym nazwy pól i inne terminy różniłyby się od tych użytych w naszych tabelach, a zapytanie SQL po prostu nie zostałoby wykonane w naszej bazie danych.

Dlatego szablon promptu dla ChatGPT zawierałby dwie zmienne (zapytanie użytkownika i schemat jego bazy danych) i wyglądałby tak.

Jak widać, zastosowania ChatGPT jako silnika napędzającego kolejną interesującą funkcję są nieograniczone. Dzięki zdolności do rozumienia kontekstu ChatGPT może służyć jako zaawansowane narzędzie do sugerowania, narzędzie AI do przepisywania treści, a także tłumacz tekstu na kod z języka ludzkiego.

W rzeczywistości te trzy przykłady zaledwie dotykają powierzchni możliwości ChatGPT. Zostawmy jednak listę innych zastosowań tej technologii na inny dzień i przejdźmy do zrozumienia, jak może ona pomóc w wykonywaniu codziennych zadań.

Jak ChatGPT może pomóc w codziennych zadaniach?

Oprócz pełnienia funkcji potężnego silnika AI dla Twojego produktu ChatGPT może również stać się asystentem, który zajmie się niektórymi nudnymi i czasochłonnymi zadaniami, pozwalając Ci skupić się na tych, które mają większe znaczenie.

Zdziwisz się, jak różnorodne są jego możliwości jako osobistego asystenta. Pokażę Ci kilka przykładów.

1. Konwertowanie kryteriów akceptacji do formatu Gherkin

Gherkin to standard zapisywania kryteriów akceptacji w bardzo uporządkowany sposób. Najczęstsze zastosowanie tego standardu ma miejsce wtedy, gdy stosujesz filozofię BDD i tworzysz automatyczne testy na podstawie Cucumbera.

W przeszłości robiliśmy to dla jednego z moich produktów. Chociaż podoba mi się struktura Gherkina (sprawia, że kryteria akceptacji są wyjątkowo jasne i łatwe do zrozumienia), pisanie zgodnie z tym standardem było bardzo czasochłonnym zadaniem, którego nie lubiłem wykonywać ręcznie.

Żałuję, że nie miałem wtedy ChatGPT, ponieważ mógłbym przekazać modelowi językowemu moje zwykłe kryteria akceptacji i poprosić go o przekształcenie ich do formatu Gherkin.

Pamiętaj, że ważne jest dodanie do powyższego promptu wymogu napisania oddzielnych scenariuszy. Jeśli tego nie zrobisz, ChatGPT przedstawi Ci jeden rozbudowany scenariusz Gherkin, który będzie obejmował wszystkie działania zawarte w Twoich kryteriach akceptacji.

Jeśli jednak poprosisz go o oddzielne scenariusze, otrzymasz taką uporządkowaną odpowiedź.

Przykład, którego tutaj użyłem, dotyczy formatowania kryteriów akceptacji zgodnie ze standardem Gherkin, ale możesz poprosić ChatGPT o przepisanie treści do dowolnego formatu. Możesz nawet pokazać ChatGPT, jak wyglądają szablony różnych dokumentów w Twojej firmie, a następnie poprosić go o utworzenie treści zgodnych z formatem tych szablonów.

2. Pisanie historyjek użytkownika dla podstawowych funkcji

Menedżerowie produktu dzielą się na dwie kategorie — tych, którzy uwielbiają pisać historyjki i PRDs, oraz tych, którzy absolutnie tego nie znoszą.

Przyznajmy, że większość PM-ów (w tym ja) należy do tej drugiej kategorii.

Pisanie historyjek jest szczególnie nudne, jeśli tworzysz wymagania dotyczące czegoś, co jest bardzo standardowe w branży — na przykład funkcji usuwania lub zmiany adresu e-mail.

Na szczęście dla Ciebie AI może pomóc w zbieraniu wymagań, wie, jak pisać historyjki użytkownika, i szczególnie dobrze radzi sobie z dostarczaniem wymagań dotyczących dobrze znanych funkcji. Przetestujmy to i poprośmy o historyjkę wraz z kryteriami akceptacji dla rejestracji w Google za pomocą Oauth2.

Wiemy, że ChatGPT dostarczy lepsze wyniki, jeśli prompt będzie bardziej szczegółowy. Jednak w tym przypadku funkcja rejestracji w Google jest tak standardowa i dobrze znana, że tak prosty prompt może wygenerować wystarczająco dobre wyniki. (Wyjaśnijmy jednak jasno: istnieją również sytuacje, w których nie należy używać AI do pisania historyjek użytkownika za Ciebie).

Proszę bardzo — oto dobrze wyglądająca historia z dziewięcioma kryteriami akceptacji obejmującymi główne przypadki i przepływy rejestracji za pomocą Google! ChatGPT właśnie uchronił Cię przed wykonaniem bardzo nudnego zadania!

3. Tworzenie kwestionariuszy do wywiadów produktowych

Podczas przeprowadzania wywiadów produktowych pytania, które zadasz, determinują jakość otrzymanych odpowiedzi.

Na przykład dobrą praktyką jest pytanie o wcześniejsze doświadczenia respondentów zamiast pozwalania im na wyobrażanie sobie i opowiadanie o przyszłości. Powodem jest to, że doświadczenia z przeszłości są twardymi faktami, na których możesz polegać, podczas gdy mówienie o przyszłości może składać się z pragnień, które nigdy się nie zmaterializują.

Wyobraź sobie, że chcesz dowiedzieć się, jakie są czyjeś zwyczaje związane z uczęszczaniem na siłownię. Jeśli zapytasz tę osobę, ile razy w tygodniu chciałaby chodzić na siłownię po wykupieniu karnetu, odpowiedź brzmiałaby: codziennie. Przeformułujmy to pytanie i zapytajmy, ile razy ta osoba była na siłowni w ciągu ostatniego miesiąca. Zdziwiłbyś się, słysząc, że było to zaledwie raz w tygodniu.

Dlaczego te odpowiedzi tak bardzo się od siebie różnią? Pierwsza jest pragnieniem, a druga rzeczywistym faktem.

Możesz być zaskoczony, dowiadując się, że ChatGPT zna te dobre praktyki i potrafi wygenerować przyzwoity kwestionariusz, którego możesz użyć podczas swoich wywiadów.

Nie zapominaj, że ChatGPT rozumie kontekst! Możesz więc opowiedzieć mu o użytkownikach, z którymi przeprowadzasz wywiady, oraz o celach, które chcesz osiągnąć, a model utworzy listę pytań odpowiednią dla Twojego konkretnego przypadku.

Szczerze mówiąc, jestem pod dużym wrażeniem powyższej listy. Jest ona bardzo zbliżona do kwestionariusza, który sam przygotowałbym do takiego wywiadu.

Również brawa dla zespołu OpenAI za nadanie ChatGPT przyjaznego charakteru. Uwielbiam fakt, że po wygenerowaniu listy życzy Ci powodzenia w odkrywaniu produktu.

To rewolucja uczenia maszynowego!

Wiedzieliśmy, że OpenAI świetnie radzi sobie z tworzeniem modeli AI, a wcześniejsze wersje GPT również robiły duże wrażenie, ale nikt nie spodziewał się, że ChatGPT będzie tak inteligentny i tak sprawny!

Ta nowa technologia jest tak potężna, że zdemokratyzowała AI i zapoczątkowała rewolucję w informatyce oraz w obszarze innowacyjnych pomysłów biznesowych opartych na AI.

Choć ChatGPT może znacząco udoskonalić Twoje produkty, nie zagwarantuje ich sukcesu. Aby osiągnąć sukces, będziesz również potrzebować:

• Wiedzy o tym, jak być menedżerem produktu AI, oraz solidnego zrozumienia podstaw zarządzania zespołami AI, zespołami programistycznymi pracującymi nad projektami AI, a także cyklu życia produktów SaaS ML — od ideacji i podejmowania decyzji po uruchomienie i wsparcie.
• Świetnych zwinnych procesów z ustalonymi przepływami pracy i rolami właściciela produktu, członków zespołu inżynierii oprogramowania, inżynierów danych, członków zespołu projektowania produktów programistycznych i doświadczeń użytkownika oraz innych osób.
• Perspektywicznej mapy drogowej produktu, która zrobi wrażenie na Twoim zespole produktowym i interesariuszach.
• Oraz realistycznego planu wraz z odpowiednimi wskaźnikami umożliwiającymi osiągnięcie dopasowania produktu do rynku dla Twojego startupu.

Nie przegap nowych treści! Zapisz się do naszego newslettera.