Come l'intelligenza artificiale rivoluzionerà la gestione dei prodotti nel 2024

La gestione del prodotto ha subito una trasformazione significativa con il lancio di ChatGPT nel 2022. Internet era agitato dall'entusiasmo per questo robot di chat intelligenza artificiale che ha risposto a domande complesse con profondità umana. Questa innovazione ha segnato un cambiamento drastico nel modo in cui la tecnologia interagisce con noi e nel modo in cui noi, a nostra volta, interagiamo con essa.

In effetti, un direttore di prodotto ha eseguito un esperimento chiedendo a ChatGPT di simulare il ruolo di un candidato che fa un colloquio per un ruolo di product manager presso Google e il bot ha superato l'esame. ChatGPT è stata persino in grado di concettualizzare una nuova app durante la finta intervista, a testimonianza della loro competenza. Seguendo questa tendenza, ecco cinque modi in cui il L’intelligenza artificiale potrebbe continuare a rimodellare radicalmente il settore della gestione del prodotto.

5 modi in cui l'intelligenza artificiale rivoluzionerà la gestione dei prodotti nel 2024

1. Elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi degli approfondimenti degli utenti

I team di prodotto spesso hanno difficoltà a estrarre sistematicamente approfondimenti da dati qualitativi degli utenti come opinioni e sondaggi a causa di una moltitudine di barriere, tra cui:

• Sovraccarico di dati a causa degli elevati volumi di feedback non strutturati che richiedono un'analisi che va oltre le capacità umane.
• Mancanza di una struttura identificare sistematicamente modelli significativi.
• Pressioni di tempo intense combinato con risorse limitate e dedicate per condurre ricerche approfondite.
• Comunicazione fallita nella diffusione di importanti conoscenze tra i dipartimenti coinvolti nell'agire sulla base delle informazioni fornite dalla voce del cliente.

Insieme, queste limitazioni fanno sì che i dati qualitativi spesso non riescano a informare le decisioni strategiche sui prodotti. Elaborazione del linguaggio naturale, tuttavia, può analizzare automaticamente grandi volumi di feedback qualitativo degli utenti. La centralizzazione di questa analisi segnala le esigenze e i punti critici del cliente, consentendo l'utilizzo dei dati nelle roadmap dei prodotti in base alla realtà dell'utente.

Ad esempio, supponiamo che una catena globale di ristoranti a servizio rapido raccolga tonnellate di feedback in formato libero da canali come sondaggi sui clienti, social media e recensioni di sedi in franchising. Sebbene questi dati qualitativi contengano approfondimenti unici, tra cui offerte di menu, sentiment dei clienti e aree di miglioramento del negozio, analizzare manualmente innumerevoli invii di testo è semplicemente poco pratico.

Soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale può digerire in modo efficiente tali volumi di dati di testo non strutturati per scoprire tendenze e modelli. La catena potrebbe fornire tutti i suoi input di feedback in un contesto pre-addestrato modello linguistico di grandi dimensioni che analizza il corpus utilizzando algoritmi NLP avanzati.

Invece di assumere analisti, l’assistente AI segnala i temi chiave dei consumatori relativi ai nuovi prodotti necessari, alle regolazioni localizzate dei menu, all’impatto della ristrutturazione, agli atteggiamenti dei dipendenti e ad altri risultati utilizzabili. Tiene inoltre traccia del sentiment nel tempo, rileva le differenze regionali e correla il feedback alle vendite di varie voci di menu.

Sintetizzando automaticamente le informazioni provenienti da sondaggi e recensioni aperti, il marchio di ristoranti a servizio rapido può posizionarsi meglio per soddisfare le esigenze dei clienti nelle decisioni strategiche, dal lancio di nuove promozioni alla definizione delle priorità dei cambiamenti operativi del franchising.

Tabella esplicativa

2. Prototipazione rapida e generazione di mock

I product manager fanno molto affidamento su simulazioni, wireframe e prototipi per comunicare concetti, raccogliere feedback e generare consenso. Tradizionalmente, la realizzazione di queste risorse richiede un ampio sforzo manuale da parte di designer esperti o product manager. Quando si lavora in un ambiente frenetico in cui essere i primi sul mercato è essenziale, accelerare il processo dall'ideazione alla visualizzazione è fondamentale.

I progressi nell’intelligenza artificiale ora forniscono ai product manager e ai progettisti strumenti basati sul linguaggio naturale per simulare concetti senza un intenso lavoro manuale. Le interfacce consentono ai PM e ai progettisti di descrivere layout, componenti e viaggi desiderati nel linguaggio quotidiano. Gli assistenti di disegno basati sull'intelligenza artificiale generano automaticamente simulazioni dettagliate, wireframe e prototipi cliccabili che corrispondono alle specifiche.

Ad esempio, supponiamo che John, product manager presso un'azienda di e-commerce, abbia un'idea per un widget personalizzato per la ricerca di regali sulla home page. Invece di scrivere una storia per un designer o passare ore a provare a creare un modello da solo, John utilizza un plug-in basato sull'intelligenza artificiale che genera progetti. Descrive gli elementi desiderati nel testo e, in pochi secondi, riceve un modello realistico che visualizza il concetto.

Riducendo esponenzialmente lo sforzo e le competenze necessarie per simulare i concetti, i sistemi di intelligenza artificiale offrono ai product manager l’autonomia necessaria per materializzare rapidamente le visioni. Il nuovo processo consente una trasmissione efficiente di idee alle parti interessate per ottenere feedback, stimare la fattibilità e facilitare i test degli utenti per perfezionare i concetti. E non sono solo modelli; L'intelligenza artificiale può anche creare percorsi utente, storyboard e altri risultati dell'esperienza utente per aiutarti con soluzioni innovative e incentrate sul cliente.

3. La ludicizzazione incontra l'intelligenza artificiale generativa

La gamification coinvolge gli utenti attraverso le meccaniche di gioco e la psicologia. Infonderlo con l’intelligenza artificiale genera esperienze dinamiche e personalizzate illimitate. La tecnica principale che consente all’intelligenza artificiale di fornire sistemi gamificati a ciascun utente sono gli algoritmi di apprendimento per rinforzo che modellano sperimentalmente le preferenze individuali attraverso i dati.

Utilizzando segnali di interazione che vanno dai tempi di risposta alle scelte narrative e al biofeedback, le reti neurali identificano i fattori scatenanti del coinvolgimento, le lacune di conoscenza, gli incentivi, la propensione al rischio e altri parametri unici per un partecipante.

La scienza dietro l'intelligenza artificiale ottimizza e personalizza quindi continuamente sfide, suggerimenti, premi e rami della storia per massimizzare il coinvolgimento di quell'utente. Quindi, tramite l'apprendimento automatico avanzato che assorbe dati empirici sulle prestazioni su quale combinazione di stimoli soddisfa qualcuno, la gamification passa da un costrutto unico per tutti a una ricerca adattiva e ottimizzata definita da te.

L’intelligenza artificiale soddisfa il potenziale di esperienze interattive completamente personalizzate e massimamente coinvolgenti rivolte all’individuo.

Ad esempio, un tutor AI può personalizzare missioni e valutazioni per ciascun studente analizzandone i progressi. Le app sanitarie possono utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per creare sfide che promuovano l’aderenza ai farmaci o le abitudini di fitness. I rivenditori potrebbero generare cacce al tesoro con inventario personalizzate. E l’intelligenza artificiale potrebbe costruire percorsi di benessere adattivi rispondendo alle esigenze in evoluzione di ciascun individuo.

I product manager possono sfruttare questa capacità per esperienze che risuonano al livello individuale più profondo. Lo stesso apprendimento per rinforzo che rivoluziona la gamification si dimostra promettente anche per la personalizzazione di ogni punto di contatto digitale su app e siti web.

I team di prodotto nei settori dalla sanità all'e-commerce possono sfruttare queste interfacce adattive per ottimizzare percorsi di apprendimento, consigli sui prodotti, supportare contenuti e creatività per segmenti e personalizzazione fino a N=1 in base alle esigenze dimostrate degli utenti.

4. Interfacce cervello-computer e feedback neurale

Tradizionalmente, il feedback è verbale o scritto. Ma gli emergenti interfacce cervello-computer la tecnologia può consentire la comunicazione diretta feedback neurale. Immagina se un product manager potesse ottenere in tempo reale le reazioni emotive non filtrate degli utenti alle funzionalità. I modelli di intelligenza artificiale potrebbero tradurre i segnali cerebrali in intuizioni fruibili.

I ricercatori di Meta hanno aperto la strada a una svolta utilizzando l’elettroencefalografia per addestrare l’intelligenza artificiale a decodificare il parlato dall’attività cerebrale. Questa tecnologia, basata su dati approfonditi sul linguaggio, si dimostra promettente per l’assistenza alle persone con disturbi del linguaggio.

Nonostante le sfide pratiche, la capacità dell’intelligenza artificiale di interpretare i segnali neurali attraverso l’EEG rappresenta un progresso significativo nella tecnologia delle comunicazioni, trasformando potenzialmente il modo in cui comprendiamo e assistiamo le persone con disabilità che influenzano la loro capacità di comunicare.

5. Informatica quantistica per la simulazione molecolare

L’informatica quantistica promette di accelerare l’innovazione farmaceutica simulando le interazioni molecolari molto più velocemente di quanto consentito dai computer classici. Ciò consente ai product manager delle aziende farmaceutiche di testare le proprietà e gli effetti personalizzati dei farmaci in base ai profili genetici individuali. Invece dei successi del mercato di massa, i PM possono sviluppare trattamenti su misura per gruppi più piccoli.

L’apprendimento automatico quantistico aiuta in questo classificando rapidamente i pazienti in sottogruppi in base a marcatori genetici. Questa capacità di sviluppare soluzioni ultra-mirate sblocca possibilità di prodotto precedentemente impossibili. Sebbene i computer quantistici scalabili siano ancora in fase di sviluppo, i sistemi ibridi quantistici-classici esistenti eseguono già algoritmi preziosi.

Come la tecnologia quantistica si muove verso la maturità, è pronto a dotare i product manager di capacità senza precedenti per adattare le soluzioni ai bisogni individuali, aumentando significativamente il potenziale per preservare e migliorare la vita umana.

FAQ

1. In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare ad analizzare il feedback degli utenti?

L'intelligenza artificiale può aiutare ad analizzare il feedback degli utenti elaborazione del linguaggio naturale, che consente l'analisi automatica di grandi volumi di dati qualitativi. Ciò ti aiuta a identificare modelli significativi e sintetizzare informazioni utili per migliorare i prodotti.

2. Quali sono i vantaggi della prototipazione rapida dell’intelligenza artificiale?

La prototipazione rapida basata sull'intelligenza artificiale consente ai product manager e ai progettisti di creare simulazioni dettagliate e prototipi cliccabili senza la necessità di un intenso lavoro manuale. Ciò accelera il processo dall'ideazione alla visualizzazione, rendendo più semplice comunicare idee e raccogliere feedback.

3. Come si può migliorare la gamification con l’intelligenza artificiale?

La gamification può essere migliorata con l’intelligenza artificiale attraverso l’uso di algoritmi di apprendimento per rinforzo che modellano le preferenze individuali attraverso i dati. Ciò ti consente di creare esperienze dinamiche e personalizzate che massimizzano il coinvolgimento degli utenti.

4. Cosa sono le interfacce cervello-computer e come possono essere utilizzate nella gestione del prodotto?

Le interfacce cervello-computer sono tecnologie che consentono la comunicazione diretta del feedback neurale. Nella gestione del prodotto, possono essere utilizzati per ottenere reazioni emotive non filtrate degli utenti alle funzionalità in tempo reale, traducendo i segnali cerebrali in informazioni fruibili.

5. In che modo l’informatica quantistica può favorire l’innovazione farmaceutica?

L’informatica quantistica può favorire l’innovazione farmaceutica accelerando la simulazione delle interazioni molecolari e consentendo di testare proprietà ed effetti personalizzati dei farmaci sulla base dei profili genetici individuali. Ciò sblocca possibilità di prodotto precedentemente impossibili, adattando le soluzioni alle esigenze individuali.

Conclusione

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella gestione dei prodotti sta rivoluzionando il modo in cui sviluppiamo e miglioriamo i prodotti. Dall'analisi del feedback degli utenti alla prototipazione rapida, alla ludicizzazione, alle interfacce cervello-computer e all'informatica quantistica, l'intelligenza artificiale offre potenti strumenti per aumentare l'efficienza e l'innovazione.

Le organizzazioni che adottano queste tecnologie saranno ben posizionate per guidare il futuro della gestione dei prodotti, creando valore straordinario e migliorando la vita umana.