Mengapa Setiap Manajer Produk sekarang menjadi Manajer Produk AI

Dalam pembukaan bukunya yang berpengaruh dan diakui secara kritis, TerinspirasiMarty Cagan merefleksikan kegembiraan bekerja pada proyek AI pada 1980 -an (!), Pada saat janji AI untuk merevolusi perangkat lunak terasa hanya dalam jangkauan. Namun, terlepas dari teknologi mutakhir, banyak dari upaya awal itu gagal dalam keberhasilan-bukan karena AI itu sendiri kurang, tetapi karena tim tidak sepenuhnya memahami apa yang benar-benar dibutuhkan pelanggan mereka.

Maju cepat ke hari ini, AI bahkan lebih lazim dan menjanjikan: alat-alatnya lebih kuat, harapan yang lebih tinggi, dan peluangnya sangat besar. Faktanya, aman untuk mengatakan itu Setiap manajer produk sekarang menjadi manajer produk AI (PM) —Apakah mereka secara langsung mengembangkan fitur AI atau mencari tahu cara menggunakan AI untuk mengubah produk, peta jalan, dan Pengalaman Pengguna.

Peran AI dalam Manajemen Produk

Peran manajer produk selalu tentang menavigasi kompleksitas dan ketidakpastian. Tetapi sekarang, AI memperkenalkan tingkat baru yang tidak dapat diprediksi, eksperimen, dan iterasi yang cepat. PMS harus beradaptasi dengan cara berpikir baru di mana keberhasilan diukur bukan dengan membangun daftar fitur yang telah ditentukan, tetapi dengan terus menguji, belajar, dan berevolusi. Jika Anda seorang manajer produk, Anda mungkin merasakan pergeseran ini, apakah itu telah dikomunikasikan secara eksplisit atau secara halus dijalin ke dalam bagaimana tim Anda beroperasi. Pekerjaan Anda selalu tentang membentuk masa depan, tetapi sekarang masa depan tidak satu dekade lagi – itu dalam enam bulan ke depan.

Ada dua sisi peran AI dalam manajemen produk. Satu Menggunakan AI untuk menambah alur kerja Anda sendirimisalnya dengan merangkum umpan balik, menganalisis data, menyusun spesifikasi, atau ide -ide brainstorming. Yang lainnya adalah Memberikan fitur bertenaga AI kepada pengguna Anda.

Menariknya, keduanya sangat terhubung. Semakin banyak PM menggunakan AI dalam pekerjaan mereka sendiri, semakin banyak mereka mengembangkan intuisi untuk apa yang berguna, apa yang rusak, dan di mana nilai nyata berada. Pengalaman langsung dengan alat-alat yang rapuh atau momen ajaib dapat menginspirasi ide-ide produk baru-atau memperingatkan risiko tersembunyi. Ini adalah loop umpan balik yang membuat manajer produk baik pembangun dan subjek pengujian.

Mari kita berjalan melalui beberapa contoh untuk setiap elemen peran AI dalam manajemen produk.

Menggunakan AI untuk Alur kerja PM Supercharge

Dimensi pertama dari AI dalam manajemen produk menggunakan alat AI untuk meningkatkan efektivitas Anda sendiri. Inilah yang terlihat seperti itu:

Menganalisis kebutuhan pelanggan

AI dapat mencerna volume besar sinyal pelanggan (misalnya tiket dukungan, umpan balik, survei, transkrip panggilan, analisis produk) dan pola permukaan yang hampir tidak mungkin dikenali secara manual. Pemodelan topik, analisis sentimen, dan teknik pengelompokan dapat mengungkapkan titik nyeri berulang, persona yang kurang terlayani, atau kasus penggunaan yang muncul. Alih -alih mengandalkan beberapa anekdot atau nuansa usus, AI memudahkan PMS untuk mendaratkan pemikiran produk mereka dalam data yang mencerminkan suara pelanggan penuh.

Pendo pro tip: Dengan Dengarkan Jelajahiagen AI membantu menyaring beberapa jenis umpan balik untuk menghasilkan wawasan secara otomatis. Selain itu, wawasan perilaku mengungkapkan tren perilaku pengguna dengan langkah -langkah yang disarankan untuk meningkatkan pengalaman pengguna Anda.

Roadmapping dan Prioritas

Ketika datang untuk memutuskan apa yang harus dibangun, AI dapat membantu menumbuhkan kejelasan yang lebih dalam. Misalnya, beberapa alat dapat menggunakan pola historis untuk memperkirakan kemungkinan dampak fitur pada KPI seperti retensi atau konversi. Orang lain dapat mensimulasikan pengorbanan di seluruh kapasitas teknik, segmen pengguna, dan tujuan bisnis. Ini tidak menggantikan intuisi produk, melainkan menambahnya – membantu manajer produk mendorong pendapat keras atau rencana warisan dan membuat keputusan yang selaras dengan nilai nyata. Ini juga menciptakan fondasi yang lebih kredibel untuk penyelarasan lintas fungsional.

Meningkatkan eksperimen

AI dapat secara dramatis mengurangi gesekan dalam berlari dan belajar dari eksperimen. Ini dapat mengotomatiskan pengaturan tes, membantu menargetkan segmen pengguna yang tepat, mendeteksi signifikansi statistik secara real time, dan bahkan menghasilkan ide untuk apa yang harus diuji selanjutnya. Beberapa alat bahkan dapat mensimulasikan perilaku pengguna atau memprediksi kemungkinan hasil sebelum satu baris kode ditulis. Hasilnya: lebih banyak iterasi, loop umpan balik yang lebih ketat, dan siklus pembelajaran yang lebih cepat.

Pendo pro tip: Gunakan Asisten penulisan ai Untuk mempercepat pembuatan panduan dalam aplikasi dan menguji aliran onboarding pengguna atau fitur yang berbeda lebih cepat.

Prototipe dan Ideasi

Akhirnya, AI membuka pintu baru dalam eksplorasi produk. Tim produk dapat membuat prototipe ide dengan alat AI – menghasilkan mockup, salinan, atau aliran logika hanya dengan konsep produk yang prompt – dan menguji tanpa menulis kode. Ini juga efektif untuk menggunakan AI sebagai mitra sparring dalam brainstorming – bukan untuk menggantikan kreativitas Anda, tetapi untuk memperluasnya. Ini mempercepat penemuan dan membawa lebih banyak ide ke permukaan, lebih cepat.

Memberikan pengalaman produk bertenaga AI

Dimensi kedua AI dalam peran PM adalah membangun produk yang mencakup AI sebagai bagian inti dari pengalaman pengguna. Ini membutuhkan serangkaian keterampilan yang berbeda, termasuk memahami cara kerja model, menavigasi ketidakpastian, dan menerjemahkan kemampuan teknis ke dalam nilai pengguna.

Saat membangun fitur AI, manajer produk harus tetap fokus pada memberikan nilai yang berarti kepada pengguna. Nilai itu sering datang dalam tiga bentuk:

1. Mengotomatiskan tugas berulang

Salah satu cara paling jelas untuk meningkatkan pengalaman pengguna dengan AI adalah dengan menghilangkan pekerjaan manual yang membosankan. AI generatif dapat membantu pengguna menyusun konten, merangkum informasi, mengkategorikan item, formulir pengisian otomatis, dan banyak lagi. Momen -momen kecil otomatisasi ini dapat menambah penghematan waktu yang signifikan dan kepuasan pengguna, terutama dalam alur kerja yang kompleks di mana gesekan memperlambat pengguna.

2. Meningkatkan pengambilan keputusan

AI memiliki potensi untuk menggeser produk Anda dari alat pasif menjadi mitra aktif. Alih-alih hanya menampilkan data, AI dapat menyoroti wawasan, membuat rekomendasi yang dipersonalisasi, dan menyarankan tindakan terbaik berikutnya. Dalam kasus yang lebih maju, kemampuan agen bahkan dapat mengambil tindakan tersebut atas nama pengguna. Dilakukan dengan baik, ini membantu pengguna merasa lebih pintar, lebih cepat, dan lebih percaya diri – dengan sedikit usaha.

3. Personalisasi Pengalaman Produk

AI memungkinkan personalisasi real-time, adaptif jauh melampaui segmen pengguna statis. Dengan menganalisis perilaku, preferensi, dan konteks, produk Anda secara dinamis dapat menyesuaikan apa yang dilihat pengguna – dari konten hingga aliran UI – jadi mereka mencapai nilai lebih cepat. Model AI generatif juga memudahkan untuk mempersonalisasikan cara produk Anda berkomunikasi dengan menghasilkan salinan, tooltips, atau bahkan onboarding mengalir dari petunjuk sederhana.

Kiat pro untuk manajer produk yang merangkul AI

Karena setiap manajer produk sekarang menjadi manajer produk AI, berikut adalah beberapa tips untuk menavigasi realitas baru ini:

• • Mulailah dari yang kecil, tapi mulailah sekarang. Anda tidak perlu tim AI penuh untuk memberikan nilai. Identifikasi satu titik nyeri yang dapat Anda otomatisasi, mempersonalisasikan, atau meningkatkan dan kemudian membangun dari sana.
  • Gunakan AI sebagai mitra yang berpikir. Alat seperti ChatGPT atau Claude dapat membantu Anda bertukar pikiran, memperbaiki pesan, menganalisis umpan balik, atau mensimulasikan persona pengguna. Semakin banyak Anda berlatih, semakin baik Anda akan mendapatkan dan mengevaluasi hasil.
  • Jaga manusia di loop. AI sangat kuat, tetapi tidak sempurna. Selalu uji output dengan pengguna nyata dan perhatikan kasus tepi, halusinasi, atau bias dalam data Anda.
  • Tetap penasaran. Lansekap AI berkembang cepat. Luangkan waktu setiap bulan untuk mencoba alat baru, baca tentang kemampuan yang muncul, dan pikirkan bagaimana mereka bisa membentuk kembali peta jalan produk.
    

Peran PM berkembang – sekali lagi

AI bukan hanya tren lain. Ini membentuk kembali bagaimana produk dibangun, cara kerja PMS, dan bagaimana pengguna berinteraksi dengan perangkat lunak. Apakah Anda baru mulai bereksperimen atau sudah jauh ke dalam membangun fitur AI, kuncinya adalah tetap mudah beradaptasi, penasaran, dan tanpa henti fokus pada memberikan nilai nyata. Karena di era baru ini, PM terbaik tidak hanya menggunakan AI – mereka akan membentuk apa yang terjadi.

Ingin menggali lebih dalam ke AI untuk kasus penggunaan manajemen produk dan praktik terbaik? Ambil AI untuk kursus manajemen produk—Tulah gratis dan dikemas dengan bimbingan langsung.