Эксперты ожидают, что в ближайшие годы решения на базе искусственного интеллекта возьмут на себя почти половину функций, которые сегодня выполняют «человеческие» работники, и создадут 133 млн новых бизнес-ролей. Новая эра требует серьезных изменений в корпоративных процессах. Компаниям нужно заново учиться, как создавать и выводить на рынок новые сервисы, встраивать ИИ-технологии в свои производственные цепочки.
Главным проводником эволюции в этой области становятся продакт-менеджеры, которые должны обеспечить правильное видение новых решений, понять, куда дует технологический ветер, и указать своей команде верное направление. Как вы можете увидеть в программе курса AI Product Manager, на таких позициях навыки стратегического планирования оказываются важнее знания компьютерных языков. Эти должности могут занимать маркетинговые специалисты, аналитики, эксперты по безопасности. Все, что нужно, чтобы применять искусственный интеллект к управлению продуктом — это понять, на каких слонах стоит продакт-менеджмент в эпоху нейросетей и машинного обучения. Об этом и поговорим.
- Эксперименты. Когда компания Amazon впервые добилась годовой выручки в 100 миллиардов долларов, ее руководитель Джефф Безос написал акционерам: «Если вы знаете, чем закончится ваш текущий проект, ваша компания уже проиграла конкурентам». Эта мысль воплощает в себе смысл экспериментальной корпоративной культуры, которую сегодня пропагандируют ведущие технологические компании.
Команды, которые работают над системами искусственного интеллекта, должны применять этот подход к своим проектам. Инженеры не знают, как нейросеть принимает решение — они предлагают ей данные и анализируют результат. Менеджер, который будет пытаться заранее выстроить скелет для будущего продукта, загонит его в такие рамки, где невозможно построить конкурентное решение.
- Интуиция. Каждое новое технологическое веяние, которое вдруг накрывает мир, приводит к краху сотен и тысяч компаний. Достаточно вспомнить короткий век 3D-телевизоров, последовавший за оглушительным успехом фильма «Аватар». Сколько продакт-менеджеров лишились работы через несколько месяцев после презентаций, посвященных радужным перспективам домашних 3D-кинотеатров?
Искусственный интеллект грозит бизнесу теми же рисками — компании могут легко распылить свои усилия, похоронив свой продукт под тоннами несбывшихся планов и фантастических функций. Грамотный продакт-менеджер должен понимать разницу между простыми, сложными и невозможными задачами ИИ. Если какая-то возможность реальна с точки зрения технологий машинного обучения, но мало востребована пользователями — какой в ней смысл? Интуиция, способность найти факты в подтверждение своим догадкам и отказаться от идей, если таковых фактов не обнаруживается — все это и определяет профессионализм владельца продукта.
- Данные. Продолжая предыдущую мысль — в ИИ-эпоху выживут только те продакт-менеджеры, которые будут одержимы метриками. К этому приведет и распространение data-driven культуры, и необходимость работать с «черными ящиками» нейросетей, которые понимают только язык цифр, и тот простой факт, что только точные данные влияют на решения о финансировании инновационных проектов.
Все это значит, что для управления продуктом менеджер должен уметь отправить SQL-запрос базе данных, разобраться с логами, отделить качественные данные от мусора. Всякий продукт должен иметь в своей основе простые механизмы для сбора обратной связи от пользователей — автоматические трекеры, средства валидации данных, теги, системы очистки. Именно эти источники питают интуицию продакт-менеджера, а в отсутствие актуальной и проверенной информации из первых рук цена его ошибки растет в геометрической прогрессии.
***
Сегодня знание data science для менеджеров становится таким же обязательным навыком, как умение распределять обязанности в команде и тайм-менеджмент. Управление продуктом в области искусственного интеллекта требует от специалистов по-новому взглянуть на многие процессы и задачи. Эти практики, объединяющие в себе традиционные методы и возможности только открытых технологий, позволят новому поколению менеджеров реализовать прогнозы, которые сегодня кажутся делом отдаленного будущего.