Kao što svaki vlasnik preduzeća zna, usklađenost proizvoda sa tržištem je jedan od najizazovnijih aspekata pokretanja poslovanja.
Predviđanje pravog proizvoda za izgradnju – i ulaganje u izradu prototipova, eksperimentisanje i testiranje – dugotrajan je i skup proces, i često se vlasnici preduzeća nađu bez novca pre nego što uopšte mogu testirati svoje proizvode. Srećom, kako mi je rekao Deepam Mishra, stariji savetnik za startape i stručnjak za veštačku inteligenciju u Amazon Web Services (AWS), „Ovaj proces će se potpuno promeniti uz najnovije napretke u veštačkoj inteligenciji.“ Razgovarao sam sa Mishrom kako bismo razgovarali o tome kako će veštačka inteligencija revolucionirati svaki aspekt procesa razvoja proizvoda i kako bi startapi i mala i srednja preduzeća trebalo da se pripreme za to.
Kako će veštačka inteligencija revolucionisati razvoj proizvoda, prema starijem savetniku za startape u AWS-u:
1. Predviđanja odgovarajućeg proizvoda za tržište biće preciznija
Iz Mishrinog iskustva, video je mnoge startape propasti zbog lošeg odgovarajućeg proizvoda za tržište. To se poklapa sa širim trendovima. Ogromnih 35% malih i srednjih preduzeća i startapa propadaju zbog nedostatka potražnje na tržištu. Srećom, veštačka inteligencija može pomoći u rešavanju ovog problema. Analiza podataka sa podrškom veštačke inteligencije može pomoći startapima da prikupe tačniji i sveobuhvatniji prikaz kvantitativnih i kvalitativnih podataka koje će im biti potrebni kako bi utvrdili da li njihov proizvod zaista zadovoljava potrebe njihovih kupaca – ili čak da li su u prvoj fazi odabrali pravu ciljnu grupu. Korišćenje veštačke inteligencije prilikom prikupljanja i analiziranja podataka takođe može pomoći timovima da dublje razumeju svoje kupce.
Kako mi je Mishra rekao: „Veštačka inteligencija može olakšati razumevanje stvarnih potreba kupaca koje se kriju iza poznatih problema. Često inženjeri počinju izrađivati prototipove bez dubokog razumevanja kvantitativnih i kvalitativnih potreba kupaca. Pre generativne veštačke inteligencije, postojala su manje sposobna sredstva za analiziranje takvih informacija.“
2. Veštačka inteligencija će značajno poboljšati brzinu iteracije i vreme ulaska na tržište
Kreiranje skica i prototipova proizvoda koje želite testirati je jedan od najvremenski zahtevnih aspekata ciklusa razvoja proizvoda. Obično je potrebno četiri do 12 nedelja da se napravi elektronski prototip, i jedna do četiri nedelje za 3D odštampanu skicu. „Vreme potrebno za generisanje fizičkog oblika – ili čak 3D ili vizualnog oblika proizvoda – zahteva određenu fizičku osnovu“, objašnjava Mishra. „To je prilično dug proces za menadžere proizvoda, dizajnere i softverske inženjere da pretvore proizvod u trodimenzionalni model.“ Drugim rečima: Sve to vreme i novac koje uložite u kreiranje i testiranje prototipa mogu rezultirati gubitkom vašeg poslovanja.
Zamislite snagu sveta u kojem veštačka inteligencija može pomoći u kreiranju skica i prototipova za samo nekoliko sati. Ova brzina nije samo praktična: može biti spasonosna za mala i srednja preduzeća i startape koji nemaju vremena ili resursa da troše na funkcionalnosti proizvoda koje neće doneti snažne rezultate. Za Mishru, to je jedno od najuzbudljivijih područja prilika u svetu proizvoda. Kako on to kaže, „Činjenica da možete izraditi sadržaj od nule sa takvom brzinom i postići veći nivo tačnosti, jedan je od najuzbudljivijih elemenata u svemu ovome.“
3. Veštačka inteligencija će promeniti način prikupljanja povratnih informacija od kupaca
Kada imate prototip, ili čak minimalno izvodljiv proizvod, ne možete stati s iteracijama. Morate ga testirati s potencijalnim ili postojećim kupcima kako biste saznali kako ga unaprediti ili napraviti sledeću iteraciju. Do sada su analize proizvoda uglavnom bile ograničene na strukturirane ili numeričke podatke. Međutim, strukturirani podaci imaju svoja ograničenja. Mishra mi je rekao, „Većina poslovnih informacija je nestrukturirana, u obliku dokumenata, e-pošte i komentara na društvenim mrežama. Pretpostavljao bih da je manje od 20% podataka u poslovanju strukturirano. Dakle, postoji velika mogućnost troška ako se ne analizira tih 70% do 80% informacija.“ Drugim rečima, postoji malo skalabilnih rešenja za prikupljanje i analizu kvantitativnih podataka kako biste saznali kako kupci reaguju na vaš proizvod.
Trenutno, mnogi timovi koji se bave proizvodima oslanjaju se na fokusne grupe kako bi prikupili povratne informacije, ali fokusne grupe nisu uvek tačni prikazi stavova kupaca, što može dovesti do toga da vaš tim za proizvode bude ranjiv na stvaranje proizvoda koji zapravo ne služe vašim kupcima. Srećom, „Generativna veštačka inteligencija može pomoći pretvaranju povratnih informacija kupaca u podatke za vaše poslovanje,“ objašnjava Mishra. „Recimo da dobijete mnogo povratnih informacija na društvenim mrežama ili komentara o upotrebi proizvoda ili rasprava na forumima za korisnike. Sada možete te informacije pretvoriti u grafikone i trendove i analizirati ih na isti način kako ste uvek analizirali strukturirane podatke.“
Potencijalni uticaj mogućnosti pretvaranja kvantitativnih povratnih informacija u korisne podatke je ogroman. Uz pomoć veštačke inteligencije, vaš tim može se osećati sigurnijim da zaista ulažete vreme i energiju u funkcionalnosti proizvoda koje najviše znače vašim kupcima.
4. Veštačka inteligencija će redefinisati interakciju inženjera i menadžera proizvoda s softverom
Osim što razvija proizvod, veštačka inteligencija takođe može inovirati timove koji ga razvijaju. Do sada smo imali celokupne uloge definisane oko obuke ljudi za određeni skup proizvoda. Postali su eksperti za dati softver i razumeju kako svaki deo funkcioniše. U budućnosti, počećemo da vidimo kako veštačka inteligencija može pomoći vašem timu da ubrza obuku novih zaposlenih, bez potrebe da ti eksperti za softver organizuju obuke. Možda imate juniornog programera u timu s ograničenim iskustvom. Kako biste osigurali da se pridržava specifičnih pravila softverskog kodiranja vaše kompanije, mnogo toga možete unapred programirati i sistematski organizovati putem alata za generisanje AI koda. Za intenzivnije procese, poput izrade prototipa, Mishra objašnjava da neke obaveze obuke čak mogu biti zamenjene AI-om baziranim na chatu. „Shvatili smo da više prirodni interfejsi u obliku razgovora mogu zameniti vrlo kompleksne načine traženja pomoći od softverskih i hardverskih alatki.“
Recimo da vaša kompanija treba dizajnirati mali uređaj. Umesto da trošite vreme i resurse na izradu prototipa, možete zatražiti od chatbota da proizvede neke primere dizajna i pruži ograničenja. „Ne morate čak ni znati koje alatke za mašinsko učenje se koriste“, dodaje Mishra, „samo razgovarate s chat interfejsom, a možda se iza tog četa krije pet različitih proizvoda. Ali kao ljudi, manje nas zanima alat i više izlazni rezultati.“
5. Veštačka inteligencija će podići ljudsku kreativnost u svetu proizvoda
Mašinsko učenje postoji već gotovo dve decenije i već je dugo vreme korišćeno u razvoju proizvoda. Ali uskoro će se drastično promeniti. Kako mi je Mishra objasnio, stari algoritmi mašinskog učenja mogli su učiti obrasce pretvaranja ulaza u izlaz i primenjivati te obrasce na neviđene podatke. Ali novi generativni modeli mašinskog učenja idu korak dalje: oni mogu i dalje primeniti obrasce na neviđene podatke, ali takođe mogu dobiti dublje razumevanje razmišljanja koje stoji iza kreativnog procesa.
„Kako mi je Mishra rekao, oni mogu razumeti kako programer softvera kreira softver, ili kako dizajner kreira dizajn, ili kako umetnik stvara umetnost.“
Drugim rečima, veštačka inteligencija će postati kopilot svakog menadžera proizvoda, inženjera ili dizajnera dok navigiraju novim terenom, u kojem će rutinske i ponavljajuće radnje biti zamenjene vremenom provedenim u dizajniranju i iteriranju boljih i moćnijih proizvoda.
Na kraju, veštačka inteligencija će potpuno promeniti iskustvo korisnika
Postoji poseban, dublji razgovor koji se može voditi o dugoročnim posledicama veštačke inteligencije u svetu proizvoda. Trenutno, vođstvo proizvoda uglavnom je usredsređeno na to kako mogu efikasno poboljšati svoje proizvode dodavanjem veštačke inteligencije u postojeće karakteristike. Kako to Mishra izražava, „Većina lidera sada kaže, ‘Dajte mi da zamenim ono što sam imao generativnom veštačkom inteligencijom.’ Tako da možete zamisliti ove proizvode kao verziju 2.0 prethodnog modela.“ „Ali,“ nastavlja on, „naredna generacija rešenja, na kojima neki od ambicioznijih inovatora već počinju da rade, potpuno redefiniše iskustvo korisnika. Oni ne samo da dodaju veštačku inteligenciju proizvodu, već umesto toga kažu, ‘Hajde da potpuno preoblikujemo sam proizvod, uz veštačku inteligenciju kao njegovu osnovu.’ Preoblikovaće interfejse između čoveka i tehnologije.“
Trenutno, potrošači biraju između različitih streaming usluga, poput Netflix-a ili Amazon Prime-a, a zatim te usluge pružaju preporuke zasnovane na veštačkoj inteligenciji, zasnovane na ponašanju prethodnih korisnika. Kako objašnjava Mishra, „Prva talas startapa će reći: ‘U redu, hajde da te predikcije učinimo boljim.’ Ali druga talas startapa ili inovatora će reći: ‘Samo trenutak… Zašto biste se uopšte brinuli samo o jednoj platformi? Zašto ne misliti veće?'“ „Tako ćemo imati kompanije koje će reći: ‘Dozvoli mi da generišem sadržaj na različitim platformama u zavisnosti od tvoje raspoloženje i još 10.000 drugih ponašanja, umesto samo tri žanra koje znam da ti se sviđaju.“ Kako se ovo uklapa u trenutni proces razvoja proizvoda? Ne uklapa se. Umesto toga, potpuno ga menja. I to je istovremeno zastrašujuće i uzbudljivo. Mishra predlaže, „Kako preoblikovati iskustvo proizvoda? Mislim da je tu gde će ljudska kreativnost biti primenjena.“
6. Kako započeti sa veštačkom inteligencijom i razvojem proizvoda – Počnite sa eksperimentisanjem
Mishra priznaje da, koliko god da je ovo uzbudljivo vreme u svetu proizvoda, takođe je izazovno vreme, i mnoge male i srednje kompanije i startapi se pitaju da li uopšte treba da ulažu u veštačku inteligenciju. Promene se dešavaju brzo i može biti teško odrediti u koje aspekte veštačke inteligencije treba ulagati, ili kako je najbolje primeniti u postojeće procese. Mishrin savet? „Počnite sa eksperimentisanjem, jer će vam biti mnogo lakše kada jednom krenete. Postoje neka područja koja će vam pružiti vrednost bez obzira na to da li ćete uvesti veštačku inteligenciju u proizvodnju ili ne, kao što su analiza informacija i povratnih informacija od kupaca, ili obavljanje stvari kao što je pretraživanje u poslovnom okruženju – videćete vrednost ovih eksperimenata koja će vas voditi pravim putem.“
Srećom, ne morate angažovati sopstvenog inženjera za mašinsko učenje kako biste nešto kreirali od nule. Umesto toga, možete razmotriti alate poput nedavno objavljenog Amazonovog Bedrock-a, koji pruža predefinisane modele generativne veštačke inteligencije koje možete dodati postojećoj aplikaciji putem API-ja. Ovo vam omogućava da izbegnete obuku veštačke inteligencije i smanjite rizike od curenja podataka, i da budete operativni za nekoliko minuta.
7. Identifikujte gde veštačka inteligencija može pomoći vašem timu
Mishra preporučuje da pronađete prave slučajeve upotrebe koji će imati pozitivan povraćaj investicije za vaše poslovanje. Kritično je da posvetite vreme određivanju područja poslovanja koja mogu dobiti najveću vrednost od veštačke inteligencije, i da odande počnete. Na primer, on predlaže, „Primećujem mnogo rada u oblastima aktivnosti koje su usmerene prema kupcima jer to donosi prihod, tako da je to potencijalno visokovredno.“ Ako niste sigurni odakle da započnete u svom timu, nema potrebe da izmišljate toplu vodu. Razmislite o kontaktiranju stručnjaka za cloud ili startapova koji mogu da vas upute u neka uobičajena rešenja već istražena od strane drugih kompanija.
8. Osigurajte podršku zainteresovanih strana
Postoji još jedan podjednako važan zahtev za eksperimentisanje: podrška zainteresovanih strana i liderstva. Mishra kaže: „Mislim da je kulturno usklađivanje i usklađivanje sa zainteresovanim stranama važno područje na kojem kompanije trebaju početi da rade. Ako najviše rukovodstvo ima strah iz pogrešnih razloga, to bi moglo ograničiti njihov rast.“ Postoje sigurno i zabrinutosti u vezi sa privatnošću i curenjem podataka kada je u pitanju veštačka inteligencija. Takođe, veštačka inteligencija nije savršena: može dovesti do halucinacija ili pružiti netačne ili pristrasne informacije prilikom pružanja rezultata. To znači da, kada ubeđujete liderstvo da investira u veštačku inteligenciju, ključno je da naglasite da veštačka inteligencija neće upravljati brodom. Umesto toga, biće to pouzdani kopilot vašeg tima. Takođe je važno napomenuti – ako liderstvo smatra da je rizično investirati u veštačku inteligenciju, trebali bi takođe razmatrati rizike neulaganja u nju. Kako to Mishra objašnjava, „Ovo je ključni trenutak i možete ostati zaostali dok drugi startapi i preduzeća počinju brže napredovati u svojim ciklusima inovacija proizvoda.“
Zaključak
Uvod novih tehnologija veštačke inteligencije (AI) u proces razvoja proizvoda obećava da će potpuno transformisati način na koji poslujemo. Veštačka inteligencija ima potencijal da značajno ubrza proces razvoja proizvoda, omogući preciznije predviđanje tržišnih potreba i pomaže u prikupljanju i analiziranju korisničkih povratnih informacija. Osim toga, AI može podići kreativnost timova i omogućiti kreiranje novih, revolucionarnih iskustava za korisnike.
Da bismo iskoristili pun potencijal veštačke inteligencije u proizvodnom okruženju, važno je da timovi počnu eksperimentisati i identifikovati prave slučajeve upotrebe koji će doneti pozitivne rezultate za njihovo poslovanje. Takođe, podrška zainteresovanih strana i liderstva je od suštinskog značaja za uspešnu implementaciju veštačke inteligencije. Važno je istaći da veštačka inteligencija neće zameniti ljude, već će biti partner i kopilot u postizanju poslovnih ciljeva.
Dok koraci uvođenja veštačke inteligencije mogu biti izazovni, ova tehnologija predstavlja veliku priliku za sve kompanije koje žele biti ispred konkurencije i ostvariti značajan napredak u inovacijama i stvaranju vrednosti za svoje korisnike.
Ukupno uzevši, veštačka inteligencija će biti katalizator za budućnost proizvodnog prostora, a one kompanije koje budu hrabro i pametno koristile ovu tehnologiju moći će se pozicionirati kao lideri u tržištu i ostvariti neverovatan napredak u razvoju inovativnih proizvoda i usluga.