Ответственность за ставку
88Кто-то должен нести ответственность, если дорогостоящее решение о продукте оказывается неправильным: модель может предложить вариант, но не может владеть последствиями его выбора.
Управление продуктом необычайно подвержено автоматизации языковой модели для работы, основанной на суждениях, а не на техническом исполнении, поскольку большая часть его ежедневной продукции — это текст: спецификации, обзоры исследований, обновления дорожных карт и электронные письма, по которым ведутся переговоры между командами. Инструменты, которые составляют, обобщают и анализируют этот текст, уже являются частью ежедневного рабочего процесса многих менеджеров по продуктам.
Это не означает, что стратегическое ядро работы можно автоматизировать. В разделах ниже отделяются части работы, которые уже преобразуются с помощью инструментов ИИ, от частей, которые до сих пор оказалось гораздо сложнее передать модели.
Умеренный
Share of the work a machine could do
Значительная часть написания и анализа менеджером по продукту — первые черновики спецификаций, резюме интервью с пользователями, рутинные исследования конкурентов — теперь выполняется сравнительно быстро для инструмента искусственного интеллекта. Что по-прежнему сложно автоматизировать, так это принятие решения о том, какую проблему вообще стоит решать, согласование компромиссов между людьми, которые не согласны, и ответственность, когда ставка не окупается.
Scored from the tasks, not the job title. Lower is safer.
Jobs AI cannot take →What machines cannot take
Решаем, какую проблему стоит решить
80Взвешивание того, какая из десятков правдоподобных идей действительно стоит команды в следующем квартале, требует суждения о стратегии и выборе времени, и модель не заинтересована в том, чтобы она была правильной.
Межфункциональные переговоры
76Убедить инженеров, продавцов и недовольного руководителя прийти к единому мнению по поводу одного плана — это политическое и межличностное умение, а не задача по созданию текста.
Чтение того, что пользователь не говорит
70Замечение колебаний, замешательства или обходного пути во время сеанса исследования пользователей в реальном времени по-прежнему зависит от человеческого внимания, и стенограмма сама по себе не может полностью уловить это.
Судить, когда данные вводят в заблуждение
66Знание того, что метрика используется, выборка необъективна или результат эксперимента противоречит здравому смыслу, требует контекстуального суждения, и модель применяется менее надежно.
What they already take
Первоначальные спецификации
68Инструменты искусственного интеллекта теперь могут за считанные минуты превратить грубое описание проблемы в структурированный первоначальный документ с требованиями, позволяя человеку исправлять и уточнять его, а не начинать с пустой страницы.
Синтезирование исследований пользователей
72Объединение десятков стенограмм интервью или ответов на опросы в повторяющиеся темы, которые раньше занимали часы ручной работы, теперь являются тем, что инструмент ИИ делает за долю времени.
Конкурентные и рыночные исследования
60Получение первого анализа того, что предлагают, оценивают и заявляют конкуренты, все чаще становится быстрой задачей с помощью искусственного интеллекта, а не многодневным исследовательским проектом.
Регулярные запросы данных и отчеты
55Чтобы ответить на простой вопрос о том, как меняется показатель, больше не нужно ждать аналитика, поскольку инструменты искусственного интеллекта запрашивают информационные панели и напрямую суммируют результат.
How the work is changing
От написания спецификаций до их редактирования
Растущая доля писательской работы менеджера по продукту заключается в проверке и исправлении спецификации, составленной с помощью ИИ, а не в составлении спецификации с пустой страницы.
Меньшие продуктовые команды охватывают большую территорию
Команды, которым когда-то требовался преданный своему делу исследователь или аналитик, все чаще ожидают, что менеджер по продукту будет использовать инструменты искусственного интеллекта, чтобы напрямую восполнить этот пробел.
Суждение и вкус становятся отличительными чертами
Поскольку составление черновиков и подведение итогов становится все дешевле, выделяются менеджеры по продуктам, чьи решения о том, что создавать, чаще оказываются верными.
Более быстрые и дешевые эксперименты поднимают планку
Прототипирование и анализ с помощью искусственного интеллекта позволяют командам тестировать больше идей в квартал, что повышает ожидания того, что менеджер по продукту сможет генерировать и оценивать больше вариантов, а не меньше.
New jobs branching off
Менеджер по продукту ИИ
Специализируется на продуктах, основанных на непредсказуемом поведении модели машинного обучения, где показатели успеха и ожидания пользователей отличаются от традиционного программного обеспечения.
Менеджер по продукту роста
Специализируется на показателях привлечения, удержания и монетизации посредством быстрого экспериментирования. Эта специализация выросла из общего управления продуктами в 2010-х годах.
Операции с продуктом
Новая дисциплина, которая создает процессы, конвейеры данных и инструменты, которые позволяют продуктовой организации бесперебойно работать в масштабе, освобождая менеджеров по продуктам сосредоточиться на стратегии.
AI-подсказка/контекстный инженер
Проектирует, как функция на основе искусственного интеллекта извлекает информацию и получает инструкции. Эта специализация практически не существовала до начала 2020-х годов и часто близка к управлению продуктами.
Outlook
Управление продуктами, вероятно, останется востребованным в течение следующего десятилетия, но версия работы начального уровня уже меняется: меньше должностей будет существовать исключительно для написания спецификаций или обобщения исследований, и все больше будет ожидать, что младший менеджер по продукту будет руководить инструментами искусственного интеллекта и почти сразу же возьмет на себя ответственность за их результаты.
Преимущество все больше будет принадлежать менеджерам по продуктам, которые смогут сформулировать правильную проблему, сделать оправданную ставку в условиях реальной неопределенности и склонить несогласных заинтересованных сторон к одному решению — суждению, которое имело значение до того, как появились инструменты искусственного интеллекта, а теперь просто применяется с более быстрыми и дешевыми проектами.
Similar professions
📊
Специалист по данным
Находит закономерности и строит прогнозные модели на основе данных — должность 2008 года, основанная на трех столетиях подсчета, тестирования и визуализации доказательств.
AI-resistant 38 🔎UX-исследователь
Изучает, как люди используют продукты, превращая наблюдаемое поведение, потребности и разочарования в доказательства, которые команды могут использовать.
AI-resistant 69 📣Маркетолог
Профессионал, который создает спрос — от расписных стен Помпеи и рекламной записки P&G 1931 года до аукционных лент цифровой эпохи.
AI-resistant 38 🎮Геймдизайнер
Архитектор игры — человек, который решает, чего игра требует от своих игроков, от древней доски Сенета до Тетриса и сегодняшней индустрии с тремя миллиардами игроков.
AI-resistant 65 🧾Бухгалтер
Хранитель книг: наследник ремесла, настолько древнего, что оно изобрело само письмо, и теперь ведет переговоры с программным обеспечением, созданным для его автоматизации.
AI-resistant 35 💻Инженер-программист
Пишет, тестирует и поддерживает код, который управляет современной жизнью, и является одной из первых профессий, наблюдающих, как ИИ автоматизирует свою повседневную работу.
AI-resistant 35Continue exploring
Keep exploring
More in Business & Finance
🚀
Предприниматель
Человек, который основывает компанию — выявляет пробелы, несет риски и отвечает за заработную плату, от ассирийских финансистов караванов до основателей, финансируемых венчурным капиталом.
AI-resistant 88 💹Инвестиционный банкир
Менеджер по сделкам, который оценивает компании и перемещает капитал — торговля, проходящая от Медичи во Флоренции до сегодняшних площадок, платит за доверие, когда миллиарды переходят из рук в руки.
AI-resistant 42 🧾Бухгалтер
Хранитель книг: наследник ремесла, настолько древнего, что оно изобрело само письмо, и теперь ведет переговоры с программным обеспечением, созданным для его автоматизации.
AI-resistant 35 📣Маркетолог
Профессионал, который создает спрос — от расписных стен Помпеи и рекламной записки P&G 1931 года до аукционных лент цифровой эпохи.
AI-resistant 38 💱Экономист
Исследователи дефицита — от булавочной фабрики Адама Смита до комнаты принятия решений в центральном банке — по-прежнему просили предсказать то, что ни одна модель не отражает в полной мере.
AI-resistant 62 🌿Менеджер по устойчивому развитию
Руководит стратегией, измерениями и отчетностью, которые помогают организациям снизить экологический и социальный ущерб при выполнении деловых обязательств.
AI-resistant 66