Jak wykorzystywać AI do tworzenia produktu? (część 1)

Nie ma co się z tym kłócić. Sztuczna inteligencja zmieniła nie tylko obszar rozwoju oprogramowania, ale przede wszystkim jest już szeroko wykorzystywana również przy tworzeniu produktów.

Pytań jest kilka. Jak inni korzystają już z AI w swoich działaniach? Na jakich polach warto skorzystać z pomocy tej technologii? O czym pamiętać, aby robić to z głową i w bezpieczny sposób? Na te i kilka innych wątpliwości postaram się Wam odpowiedzieć w serii tekstów poświęconych budowaniu produktów ramię w ramię z AI. Dziś zaczniemy od czystej inspiracji.

Prawda jest taka – nie możesz już sobie pozwolić na ignorowanie sztucznej inteligencji i transformacji jaką ona za sobą niesie. Szczególnie w przypadku rozwoju produktów i samego biznesu. Mamy czasy hiperkonkurencji, a AI otwiera nowe drogi, które potencjalnie mogą pomóc Ci wyprzedzić rywali, zapewniając jednocześnie kolejne sposoby na wzrost i skalowanie organizacji.

Teraz wyobraź sobie, że jesteś w stanie dogłębnie zrozumieć zmieniające się potrzeby i preferencje swoich klientów, jeszcze zanim oni sami to zrobią (i zrozumieją). To właśnie na tym polega siła badań rynkowych i analizy trendów opartych na AI. Wykorzystując zaawansowane algorytmy do przetwarzania ogromnych ilości danych dużo łatwiej jest spojrzeć na produkty z wielu perspektyw, zmienić ich strategię, a finalnie być może znaleźć nawet nowy model biznesowy.

Wiadomo, to nie koniec. Generatywna sztuczna inteligencja poza analizą danych pozwala zespołom produktowym na szybsze tworzenie i testowanie prototypów. Im szybsza iteracja i wnioski z eksperymentów, tym lepiej. W dużym skrócie oznacza to po prostu, że dzięki AI możesz znacznie szybciej weryfikować swoje pomysły, mądrzej odnosić porażki (a to istotne) i ostatecznie wprowadzać produkty na rynek w rekordowym czasie. Czysty “move fast and break things”.

Wszyscy mówią o tym, iż AI uwalnia prace zespołów w kontekście strategicznym i wysokopoziomowym. I faktycznie tak jest, ale nie ekscytuj się za bardzo. Tego typu procesy dopiero raczkują w dużych korporacjach, a co dopiero jeśli mówimy o startupach czy małych zespołach.

Jedno jest jednak pewne: founderzy i firmy, które wykorzystają moc sztucznej inteligencji będą prosperować w swoich biznesach w nadchodzących latach.

Jak robią to już inni?

Wyobraź sobie kryształową kulę, taką jak z kreskówki. Tyle, że ta dostępna w rzeczywistości pozwala Ci zajrzeć w przyszłość gustów i preferencji konsumentów na każdym obsługiwanym przez Twoją organizację rynku. Zasadniczo to właśnie robi Kraft Heinz dzięki TasteGPT, narzędziu generatywnej sztucznej inteligencji firmy Tastewise. Wspomniana firma jest w stanie identyfikować pojawiające się trendy i możliwości na każdym rynku szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Co oczywiście przekłada się na ich zdolności operacyjne.

Tylko pomyśl o przewadze konkurencyjnej, jaką im to daje. Zamiast nadrabiać zaległości lub reagować w trybie ad-hoc na zmiany w zachowaniach konsumentów, Kraft Heinz może proaktywnie opracowywać produkty, które są zgodne z tym, czego klienci będą potrzebować w przyszłości. Jak ujął to Tom Hadwen, ich szef sprzedaży: „Możemy teraz zrozumieć, co dzieje się na poszczególnych rynkach… Zaczęliśmy rozumieć trendy wcześniej, dzięki czemu możemy lepiej kontrolować to, co dzieje się w danym kraju pod względem naszych produktów”.

Przykład Tastewise jest ciekawy. Dzięki AI firma może dostrzec niewykorzystane nisze, przewidywać zmiany w profilach smakowych i odpowiednio wprowadzać innowacje. To tak, jakby mieć lokalnego eksperta na każdym rynku, kierującego decyzjami dotyczącymi produktów z niezrównaną precyzją. Wiadomo, błędy mogą się pojawić, jak wszędzie. Tylko w tym wypadku można szybciej zapobiec sytuacjom z nich wynikającym.

A teraz…

Wyobraź sobie taką sytuację: Twoja firma posiada skarbnicę danych – opinie klientów, dane dotyczące sprzedaży, nastroje pojawiające się w mediach społecznościowych, szczegółowe badania rynku – ale są one rozproszone w różnych systemach i bazach. Łączenie kropek między tymi wszystkimi rozbieżnymi punktami danych w celu wyodrębnienia wartościowych spostrzeżeń wydaje się niemożliwym zadaniem. Z pozoru.

To właśnie w tym miejscu pojawia się sztuczna inteligencja – PepsiCo wykorzystuje do ją również do dynamicznego dostosowywania swojej oferty na wybranym rynku.

Jak wyjaśnia Sioned Winfield, dyrektor ds. marketingu, analiz i transformacji w PepsiCo: „Sztuczna inteligencja może pomóc nam w nawiązywaniu lepszych połączeń, dzięki czemu jako ludzie możemy przejść do opowiadania historii, angażowania i wywierania wpływu”. Innymi słowy, wykorzystując sztuczną inteligencję do analizy i syntezy danych z wielu źródeł, PepsiCo jest w stanie odkryć spostrzeżenia, które w przeciwnym razie mogłyby zostać pominięte. Może to być wszystko, od zidentyfikowania pojawiającego się trendu konsumenckiego po dostrzeżenie luki na rynku, która jest otwarta na wprowadzenie nowego produktu.

Dzięki ciągłej analizie danych w czasie rzeczywistym, sztuczna inteligencja może pomóc w przewidywaniu zmian w zachowaniach konsumentów, strategiach konkurencji i dynamice branży.

Wyobraź sobie, że jesteś w stanie podejmować strategiczne decyzje nie tylko w oparciu o to, co dzieje się teraz, ale także o to, co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości. I nie, nie chodzi tu o zastąpienie ludzkiego osądu i kreatywności, ale raczej o uzupełnienie ich spostrzeżeniami opartymi na danych, które umożliwiają mądrzejsze i szybsze podejmowanie decyzji.

Trzecim, bardzo ciekawym przykładem w tej układance jest IBM. Wcielając się w rolę menedżerów tego przedsiębiorstwa widzimy taką oto sytuację. Twój zespół programistów pracuje nad złożonym projektem na dużą skalę. Sama ilość kodu, zawiłości architektury oprogramowania i potrzeba rygorystycznego testowania mogą być przytłaczające (i na pewno takie są). W tym miejscu wkracza sztuczna inteligencja i to jest dokładnie to, co IBM zrobił ze swoją platformą Watson AI.

IBM opracował Watson, aby pomagać inżynierom i naukowcom na każdym etapie cyklu życia oprogramowania. Sprzęt ten może pomóc w zbieraniu wymagań i analizę historii użytkowników, tym samym oszczędzając zespołowi niezliczone godziny pracy manualnej. Ale to dopiero początek. Watson może również pomóc w projektowaniu architektury oprogramowania, sugerując optymalne ścieżki w oparciu o wymagania projektu. Może nawet zautomatyzować generowanie kodu, pisząc jego fragmenty na podstawie specyfikacji, uwalniając programistów, aby mogli skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. Jakby tego było mało, Watson może też automatycznie analizować kod, identyfikować błędy, a nawet sugerować odpowiednie poprawki.

Wyobraź sobie tylko czas i zasoby, które możesz zaoszczędzić dzięki wczesnemu wychwytywaniu błędów, zanim staną się one kosztownymi problemami.

Dlaczego warto myśleć o AI w produktach już teraz?

Bo obecnie nie ma nic lepszego w kontekście nowych możliwości rozwoju oraz tworzenia innowacji.

Przykłady, które przeanalizowaliśmy – od Kraft Heinz wykorzystującego sztuczną inteligencję do przewidywania trendów rynkowych, przez PepsiCo wykorzystujące ją do odkrywania ukrytych spostrzeżeń, aż po IBM i Watsona jasno pokazują moc AI w przypadku tworzenia innowacyjnych biznesów i pomysłów. A to tylko wierzchołek góry lodowej.

Prawda jest taka, że sztuczna inteligencja nie jest już futurystyczną koncepcją ani miłym dodatkiem. To strategiczny imperatyw dla każdej firmy, która chce pozostać konkurencyjna w nadchodzących latach. Nie chodzi tu o zastąpienie ludzkiej pomysłowości, ale raczej o jej rozszerzenie i wzmocnienie.

Jako lider masz możliwość kształtowania przyszłości swojej organizacji. Możesz pozostać przy status quo lub wykorzystać transformacyjny potencjał AI – nawet na małą skalę. Możesz dać się wyprzedzić konkurencji lub ustawić swoją firmę w czołówce.

Wybór należy do Ciebie.

Aleksander Piskorz