تاثیر هوش مصنوعی بر تولید محصول

چکیده مقاله :
همانطور که هر صاحب کسب و کاری می داند، تناسب محصول با بازار یکی از چالش برانگیزترین جنبه های شروع یک کسب و کار است. پیش‌بینی محصول مناسب برای ساخت و سرمایه‌گذاری در ساخت نمونه‌های اولیه و آزمایش یک فرآیند طاقت‌فرسا طولانی و پرهزینه است و اغلب اوقات، صاحبان مشاغل قبل از اینکه حتی بتوانند محصولات خود را آزمایش کنند، پولشان تمام می‌شود. خوشبختانه، همان‌طور که مشاور ارشد استارت‌آپ‌ها و متخصص هوش مصنوعی آمازون (AWS) دیپم میشرا گفته است: «این فرآیند با جدیدترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی در شرف تغییر است.» در این محتوا می خواهیم بدانیم چگونه هوش مصنوعی هر جنبه ای از فرآیند توسعه محصول را متحول می کند و چگونه استارتاپ ها و SMB ها باید برای آن آماده شوند، پس برای درک تاثیر هوش مصنوعی بر تولید محصول با ما همراه باشید.

1- هوش مصنوعی چگونه توسعه محصول را متحول می‌کند؟

1. پیش بینی تناسب محصول با بازار دقیق تر خواهد بود.

از تجربه میشرا، او شاهد شکست بسیاری از استارت آپ ها به دلیل تناسب ضعیف محصول با بازار بوده است. این با روندهای گسترده تر مطابقت دارد. 35 درصد از SMB ها و استارت آپ ها به دلیل عدم نیاز بازار شکست می خورند.

خوشبختانه، هوش مصنوعی می تواند به حل این مشکل کمک کند. تجزیه و تحلیل داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به استارت‌آپ‌ها کمک کند تا دید دقیق‌تر و جامع‌تری از داده‌های کمی و کیفی مورد نیاز خود جمع‌آوری کنند تا مشخص کنند که آیا محصولشان واقعاً نیازهای مشتریانشان را برآورده می‌کند یا حتی مخاطبان مناسبی را انتخاب کرده‌اند.

استفاده از هوش مصنوعی هنگام جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها همچنین می‌تواند به تیم‌ها کمک کند تا مشتریان خود را در سطح عمیق‌تری درک کنند.

همانطور که میشرا به من گفت، “هوش مصنوعی می تواند درک نیازهای واقعی مشتری را که در پشت مشکلات شناخته شده پنهان شده اند، آسان تر کند. اغلب مهندسان بدون درک عمیق از نیازهای کمی و کیفی مشتری شروع به ساخت نمونه های اولیه می کنند. قبل از هوش مصنوعی مولد ابزارهای کمتری برای تجزیه و تحلیل چنین اطلاعاتی وجود داشت.

2. هوش مصنوعی سرعت تکرار و زمان عرضه به بازار را تا حد زیادی افزایش می دهد.

ایجاد مدل‌ها و نمونه‌های اولیه محصولی که می‌خواهید آزمایش کنید، یکی از زمان‌برترین جنبه‌های چرخه عمر توسعه محصول است. معمولاً چهار تا 12 هفته طول می کشد تا یک نمونه اولیه الکترونیکی ساخته شود و یک تا چهار هفته برای یک مدل چاپ سه بعدی.

میشرا توضیح می‌دهد: «زمانی که برای تولید یک تجسم فیزیکی (یا حتی تجسم سه بعدی یا بصری یک محصول) نیاز است، به مقداری فیزیک واقعی در پشت آن نیاز دارد. این یک فرآیند نسبتا طولانی برای مدیران محصول، طراحان و مهندسان نرم افزار است تا یک محصول را در یک مدل سه بعدی بسازند. به عبارت دیگر: تمام آن زمان و پولی که برای ایجاد و آزمایش یک نمونه اولیه صرف می‌کنید، ممکن است به هزینه کسب‌وکارتان اضافه شود.

پس قدرت دنیایی را تصور کنید که در آن هوش مصنوعی می تواند به شما کمک کند ماکت ها و نمونه های اولیه را تنها در چند ساعت بسازید.

این سرعت فراتر از تصور است: می‌تواند برای شرکت‌های کوچک و متوسط و استارت‌آپ‌هایی که زمان یا منابعی برای تلف کردن ویژگی‌های محصولی که بازدهی قوی ندارند، نجات بخش باشد.

برای Mishra، این یکی از هیجان انگیزترین زمینه های فرصت در فضای محصول است.

همانطور که او می گوید، “این واقعیت که شما می توانید محتوا را از ابتدا با چنین سرعت سریعی ایجاد کنید و به سطح بالاتری از دقت دست پیدا کنید، یکی از هیجان انگیزترین اجزای همه اینها است.”

3. هوش مصنوعی نحوه جمع آوری بازخورد مشتریان را تغییر خواهد داد.

هنگامی که یک نمونه اولیه یا حتی حداقل یک محصول قابل دوام دارید، نمی توانید تکرار را در آنجا متوقف کنید. باید آن را با مشتریان احتمالی یا فعلی آزمایش کنید تا یاد بگیرید که چگونه آن را در مرحله بعدی بهبود یا تکرار کنید.

و تا کنون، تجزیه و تحلیل محصول تا حد زیادی به داده های ساختاری یا عددی محدود شده است. اما داده های ساختاریافته دارای محدودیت هایی هستند.

میشرا می گوید: «بیشتر اطلاعات سازمانی ساختاری ندارند، زیرا در قالب اسناد و ایمیل ها و گفتگوهای رسانه های اجتماعی قرار دارند. من حدس می زنم که کمتر از 20 درصد از داده های یک کسب و کار را داده های ساختاری تشکیل می دهند. بنابراین، تجزیه و تحلیل نکردن 70 تا 80 درصد اطلاعات هزینه فرصت زیادی دارد.

به عبارت دیگر، راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر زیادی برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های کمی برای تجزیه و تحلیل نحوه پاسخ مشتریان به محصول شما وجود ندارد.

در حال حاضر، بسیاری از تیم‌های محصول برای جمع‌آوری بازخورد به گروه‌های متمرکز متکی هستند، اما گروه‌های متمرکز همیشه نمایش‌دهنده دقیقی از احساسات مشتری نیستند، که باعث می‌شود تیم محصول شما در برابر ایجاد بالقوه محصولی که در واقع به مشتریان شما خدمتی نمی‌کند آسیب‌پذیر شود.

Mishra توضیح می دهد که خوشبختانه، “هوش مصنوعی مولد می تواند به تبدیل بازخورد مشتری به داده برای کسب و کار شما کمک کند.” فرض کنید بازخوردهای زیادی در رسانه‌های اجتماعی یا نظرات استفاده از محصول دریافت می‌کنید یا در انجمن‌های مشتریان گپ می‌زنید. اکنون، می‌توانید آن اطلاعات را به نمودارها و خطوط روند تبدیل کنید و آن‌ها را به همان روشی که همیشه داده‌های ساخت‌یافته را تجزیه و تحلیل می‌کردید، تجزیه و تحلیل کنید.

او می افزاید: «در اصل، شما می توانید بفهمید که مشتریان شما بیشتر در مورد کدام ویژگی صحبت می کنند. یا اینکه مشتریان در مورد ویژگی های محصول خاص چه احساساتی دارند. این به شما کمک می کند تناسب محصول با بازار را تعیین کنید، یا حتی ویژگی هایی را که باید به محصول خود اضافه یا حذف کنید.”

تأثیر بالقوه توانایی تبدیل بازخورد کمی به نقاط داده عملی بسیار زیاد است. با کمک هوش مصنوعی، تیم شما می‌تواند احساس اطمینان بیشتری کند که واقعاً در حال سرمایه‌گذاری زمان و انرژی برای ویژگی‌های محصولی هستید که برای مشتریانتان اهمیت دارد.

4. هوش مصنوعی نحوه تعامل مهندسان و مدیران محصول با نرم افزار را دوباره تعریف می کند.

علاوه بر توسعه یک محصول، هوش مصنوعی می‌تواند در تیم‌هایی که آن را توسعه می‌دهند نیز نوآوری کند.

تا به حال، نقش‌های کاملی در مورد آموزش دادن افراد در مجموعه محصول خاص تعریف شده بود. آنها در یک نرم افزار خاص متخصص شده اند و می دانند که هر قطعه چگونه کار می کند.

در آینده، خواهیم دید که چگونه هوش مصنوعی می تواند به تیم شما کمک کند تا کارکنان جدید را بدون نیاز به این کارشناسان نرم افزاری برای میزبانی آموزش ها افزایش دهد.

شاید شما یک برنامه نویس جوان با تجربه محدود در تیم خود داشته باشید. برای اطمینان از اینکه او به رشته خاص کدنویسی نرم افزار شرکت شما پایبند است، می توانید بسیاری از آن ها را از پیش برنامه ریزی و از طریق ابزارهای تولید کد هوش مصنوعی سیستماتیک کنید.

برای فرآیندهای فشرده تر، مانند نمونه سازی، Mishra توضیح می دهد که برخی از وظایف آموزشی حتی می توانند با هوش مصنوعی مبتنی بر چت جایگزین شوند. ما به درک این موضوع رسیده ایم که رابط‌های چت طبیعی‌تر می‌توانند جایگزین روش‌های بسیار پیچیده درخواست کمک از ابزارهای نرم‌افزاری و سخت‌افزاری شوند.»

فرض کنید شرکت شما نیاز به طراحی یک ویجت دارد. به جای صرف زمان و منابع برای تمسخر یک نمونه اولیه، می توانید از یک چت بات بخواهید چند نمونه طراحی تولید کند و محدودیت هایی را ارائه کند.

Mishra اضافه می کند: «حتی نیازی به دانستن اینکه از چه ابزارهای یادگیری ماشینی استفاده می شود، ندارید، فقط با یک رابط چت صحبت می کنید، و شاید پنج محصول مختلف در پشت چت وجود داشته باشد. اما ما به عنوان انسان، کمتر به ابزار و بیشتر به خروجی ها اهمیت می دهیم.»

5. هوش مصنوعی خلاقیت انسان را در فضای محصول افزایش می دهد.

یادگیری ماشینی تقریباً دو دهه است که وجود داشته است و قبلاً برای مدت طولانی در فضای توسعه محصول مورد استفاده قرار گرفته است. اما در شرف تغییر شدید است.

همانطور که Mishra برای من توضیح داد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین قدیمی می‌توانند الگوهای تبدیل ورودی‌ها به خروجی‌ها را بیاموزند و سپس می‌توانند آن الگو را روی داده‌های دیده نشده اعمال کنند.

اما مدل‌های جدید ماشین‌های مولد این فرآیند را یک گام فراتر می‌برند: آن‌ها هنوز هم می‌توانند الگوهایی را برای داده‌های دیده نشده اعمال کنند، اما همچنین می‌توانند درک عمیق‌تری از تفکر پشت فرآیند خلاقانه به دست آورند.

میشرا می گوید: “آنها می توانند بفهمند که چگونه یک برنامه نویس نرم افزار، نرم افزار ایجاد می کند، یا چگونه یک طراح یک طرح ایجاد می کند، یا چگونه یک هنرمند هنر خلق می کند.”

او می‌افزاید: «این مدل‌ها شروع به درک تفکر پشت خلقت کرده‌اند، که هم بخش هیجان‌انگیز و هم ترسناک آن است. اما جایی که این تقریباً در تمام مراحل توسعه محصول صدق می‌کند، این است که اکنون می‌توانید مؤلفه خلاقیت انسان را افزایش دهید. ”

به عبارت دیگر: هوش مصنوعی مدیر محصول، مهندس یا کمک خلبان هر طراح در حین حرکت در یک زمین جدید می شود، که در آن اقدامات تکراری با زمان صرف شده برای طراحی و تکرار محصولات بهتر و قدرتمندتر جایگزین می شود.

• تولید ویدئو با هوش مصنوعی 

2- در نهایت، هوش مصنوعی تجربه مشتری را به طور کامل تغییر خواهد داد

گفتگوی جداگانه و عمیق تری در مورد پیامدهای بلندمدت هوش مصنوعی و فضای محصول وجود دارد.

در حال حاضر، رهبری محصول تا حد زیادی بر این تمرکز کرده است که چگونه می توانند به طور موثر محصولات خود را با افزودن هوش مصنوعی به ویژگی های موجود خود ارتقا دهند.

میشرا می گوید: « نسل بعدی راه‌حل‌ها، که برخی از نوآوران جاه‌طلب‌تر شروع به کار روی آن‌ها کرده‌اند، تجربه‌ی مشتری را به‌طور کامل بازسازی می‌کنند. آنها فقط نمی گویند، “ما هوش مصنوعی را به یک محصول اضافه می کنیم”، بلکه می گویند، “بیایید کل محصول را دوباره تصور کنیم، با هوش مصنوعی به عنوان پایه آن.” آنها رابط بین انسان و فناوری را دوباره تصور خواهند کرد.»

در حال حاضر، مصرف‌کنندگان بین انواع سرویس‌های استریم مانند Netflix یا Amazon Prime انتخاب می‌کنند و سپس سرویس استریم توصیه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را بر اساس رفتار کاربر قبلی ارائه می‌دهد.

همانطور که میشرا توضیح می دهد، “موج اول استارت آپ ها خواهند گفت، “خوب، بیایید این پیش بینی ها را بهتر کنیم.” اما موج دوم استارت‌آپ‌ها یا نوآوران خواهند گفت: «یک لحظه صبر کنید… چرا باید فقط نگران یک پلتفرم باشید؟ چرا بزرگتر فکر نکنیم؟»

بنابراین، ما شرکت‌هایی خواهیم داشت که می‌گویند، اجازه دهید بسته به روحیه شما و 10000 رفتار دیگر در پلتفرم‌های مختلف محتوا تولید کنیم»

این چگونه با فرآیند توسعه محصول فعلی مطابقت دارد؟ اینطور نیست.

در عوض، آن را کاملاً وارونه می کند. و این هم وحشتناک و هم هیجان انگیز است.

میشرا پیشنهاد می کند، «تجربه محصول را چگونه تصور می کنید؟ من فکر می‌کنم اینجاست که خلاقیت انسان به کار گرفته می‌شود.»

• بازاریابی هوش مصنوعی چیست؟

3- چگونه با هوش مصنوعی و توسعه محصول شروع کنیم

1. شروع به آزمایش کنید.

Mishra اذعان می کند که به همان اندازه که زمان هیجان انگیزی در فضای محصول است، زمان چالش برانگیزی نیز هست و بسیاری از SMB ها و استارت آپ ها این سوال را دارند که آیا اصلاً باید روی هوش مصنوعی سرمایه گذاری کنند یا خیر.

تغییر به سرعت در حال رخ دادن است، و تعیین اینکه روی کدام جنبه‌های هوش مصنوعی باید سرمایه‌گذاری کنید یا اینکه چگونه باید آن را در فرآیندهای فعلی خود پیاده‌سازی کنید، دشوار است.

توصیه میشرا؟ “آزمایش را شروع کنید، زیرا زمانی که شروع به کار کردید، کار را بسیار آسان تر خواهید کرد. و چند زمینه وجود دارد که صرف نظر از اینکه هوش مصنوعی را وارد تولید کرده اید یا نه، به شما ارزش می دهد، از جمله تجزیه و تحلیل اطلاعات و بازخورد مشتری، یا انجام دادن. چیزهایی مانند جستجوی سازمانی – شما ارزش چشم‌گشایی را از این آزمایش‌ها خواهید دید که شما را در مسیر درست راهنمایی می‌کند.”

خوشبختانه، برای ایجاد چیزی از ابتدا نیازی به استخدام مهندس یادگیری ماشین خود ندارید. در عوض، ممکن است ابزارهایی مانند Bedrock اخیراً منتشر شده آمازون را در نظر بگیرید، که مدل های هوش مصنوعی از پیش ساخته شده را ارائه می دهد که می توانید با یک API به یک برنامه موجود اضافه کنید. این به شما امکان می دهد از آموزش هوش مصنوعی صرف نظر کنید و خطرات نقض داده ها را محدود کنید و در عرض چند دقیقه آماده باشید.

• جایگزین chatgpt برای بازاریابان 

2. مشخص کنید که هوش مصنوعی کجا می تواند به تیم شما کمک کند.

Mishra توصیه می کند که موارد استفاده مناسب را پیدا کنید که بازدهی مثبتی برای کسب و کار شما داشته باشد.

در نهایت، بسیار مهم است که برای تعیین اینکه کدام حوزه‌های کسب و کار می‌توانند بیشترین ارزش را از هوش مصنوعی بگیرند، وقت بگذارید و از آنجا شروع کنید.

به عنوان مثال، او پیشنهاد می‌کند: «من کارهای زیادی را در زمینه‌های فعالیت‌های رویارویی با مشتری می‌بینم، زیرا این امر باعث درآمدزایی می‌شود، بنابراین بالقوه ارزش بالایی دارد.»

اگر مطمئن نیستید که تیم خود را از کجا شروع کنید، نیازی به اختراع مجدد چرخ نیست. تماس با متخصصان ابر یا استارت‌آپ‌هایی را در نظر بگیرید که می‌توانند شما را از طریق راه‌حل‌های رایجی که قبلاً توسط شرکت‌های دیگر مورد بررسی قرار گرفته‌اند، راهنمایی کنند.

• بهبود استراتژی بومی سازی با هوش مصنوعی

3. خرید سهامداران را دریافت کنید.

یک نیاز به همان اندازه حیاتی دیگر برای آزمایش وجود دارد: خرید سهامداران و رهبری.

میشرا می‌گوید: «من فکر می‌کنم همسویی فرهنگی و همسویی ذینفعان حوزه مهمی است که شرکت‌ها باید روی آن کار کنند. اگر رهبری ارشد به دلایل اشتباه بترسد، این می تواند مانع رشد آنها شود.»

وقتی صحبت از هوش مصنوعی به میان می آید، مطمئناً نگرانی های مربوط به حریم خصوصی و نشت داده ها وجود دارد. بعلاوه، هوش مصنوعی کامل نیست: می‌تواند توهم ایجاد کند یا اطلاعات نادرست یا مغرضانه را در زمان ارائه نتایج ارائه دهد.

این بدان معناست که هنگام متقاعد کردن رهبری برای سرمایه گذاری در هوش مصنوعی، بسیار مهم است که تاکید کنید که هوش مصنوعی کشتی را هدایت نمی کند. در عوض، کمک خلبان مورد اعتماد تیم شما خواهد بود.

توجه به این نکته نیز حائز اهمیت است – اگر رهبری احساس می‌کند که سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی خطرناک است، باید خطرات عدم سرمایه‌گذاری در آن را نیز در نظر داشته باشند.

همانطور که Mishra می گوید، “این لحظه بسیار مهمی است، و شما می توانید در حالی که دیگر استارت آپ ها و شرکت های سازمانی شروع به حرکت سریع تر در چرخه های نوآوری محصول خود می کنند، عقب بمانید.”

• استفاده از هوش مصنوعی در طراحی سایت