Jak wykorzystywać AI do tworzenia produktu? (część 3)

AI stała się kluczowym elementem rozwoju nowoczesnych produktów. Obecnie organizacje i startupy starają się pozostać konkurencyjne i sprostać rosnącym wymaganiom swoich klientów.

W tym tekście chciałbym przyjrzeć się bliżej kluczowym elementom związanym z budowaniem zespołów gotowych na AI – zaczynając od umiejętności, kluczowych pozycji aż po nastawienie i kulturę organizacyjną zorientowaną na sztuczną inteligencję. Rozumiejąc i wdrażając te strategie, Twój startup będzie w stanie w pełni wykorzystać potencjał AI i “nakręcić” innowacje. Pamiętaj jednak, że trzeba to wszystko zrobić mądrze i w przemyślany sposób. Od samego początku.

Musisz skutecznie połączyć zróżnicowany zestaw umiejętności

Aby zbudować skuteczny zespół gotowy na efektywne wykorzystanie AI, musisz połączyć ze sobą różnorodne umiejętności i wiedzę domenową. Trzon każdego zespołu AI stanowią zazwyczaj specjaliści Data Science lub Machine Learning. Posiadają oni wiedzę i doświadczenie niezbędne do pracowania nad optymalizacją modeli sztucznej inteligencji. Poza oczywistościami, takimi jak umiejętności z matematyki, statystyki i szeroko pojętego “computer science”, warto patrzeć na osoby, które korzystały już wcześniej z narzędzi AI lub chociaż wdrażały tę technologię do niektórych procesów produktowych.

W tym miejscu nie można zapominać także o klasycznych software deweloperach. Dodając programistę lub programistkę do wspomnianego stacku specjalistów będziesz w stanie szybciej zintegrować AI ze swoimi produktami oraz usługami. NIe wspominając o tym, iż deweloperzy są odpowiedzialni również za zapewnienie jakości samego wdrożenia i utrzymania produktów AI w ramach całego stosu technologicznego.

Kiedy znajdziesz już taką ekipę, pozostała Ci do obsadzenia kluczowa pozycja oraz jedna z rzeczy, którą możesz rozważyć na wczesnym etapie budowania produktu.

Mowa tu oczywiście o specjalistach od zarządzania produktem w kontekście wizji, strategii biznesowej oraz samej roadmapy – pozwalającej przewidywać kolejne etapy rozwoju. Te osoby są istotne, bowiem to właśnie one będą odpowiadać za zgodność rozwiązań AI z celami biznesowymi Twojej firmy i potrzebami samych użytkowników.

Chwilę temu wspomniałem Ci o jednym z dodatków, które warto rozważyć. To nikt inny, jak konsultanci. Tego typu role nie zawsze zbierają pochlebne opinie, ale wynika to z niczego innego, jak z samej jakości danego specjalisty. Kiedy budowałem jeden z produktów w ramach Just Join IT, korzystaliśmy z zewnętrznych konsultantów – i uważam, że był to jeden z czynników, który pozwolił nam wtedy posunąć prace do przodu. Pomimo tego, że sami konsultanci działali z nami raczej w formie ad-hoc.

Nastawienie skoncentrowane na sztucznej inteligencji

Budowanie zespołów gotowych na AI wykracza oczywiście poza zgromadzenie odpowiedniego zestawu umiejętności i wiedzy specjalistycznej. Tego typu działanie w obszarze produktowym wymaga również kultywowania nastawienia zorientowanego rozwój w ramach AI. I o tym problemie, a raczej wyzwaniu, warto myśleć wielopłaszczyznowo. Sposób myślenia o nastawieniu skupionym na AI zaczyna się od samej góry – od CEO. Jeśli Ty nie dasz swojemu zespołowi przykładu, to nie da go nikt. Zawsze powtarzam, że to osoby identyfikowane jako C-level w organizacji mają największy wpływ na to, co stanie się dalej. Jeśli zrozumienie AI kuleje w tym obszarze, to na pewno nie będzie działać “niżej”.

Zacznijmy od tego, co jest absolutnym fundamentem. AI jest bardzo świeżą “zabawką” na rynku, tak więc ciągłe uczenie się i dzielenie się wiedzą to rzeczy niezbędne. Twoja firma powinna zachęcać członków zespołu do bycia na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie sztucznej inteligencji, do uczestniczenia w konferencjach czy warsztatach i sesjach szkoleniowych. Cel? Poszerzenie wiedzy i umiejętności, as always. Do tego wszystkiego warto dołożyć również wewnętrzne inicjatywy dzielenia się wiedzą – niezależnie od ich formy.

To, na co często zwraca się uwagę w przypadku samego “mindsetu” myślenia o pracy ze sztuczną inteligencją, to eksperymentowanie i iterowanie na bieżąco – bez przejmowania się błędami. Legendarne już w świecie startupowym “fail fast” sprawdza się tutaj wyśmienicie, o ile Twoja firma wyciąga wnioski z każdego popełnionego błędu.

Niepewność – ten wyraz zabija. I to nie tylko produkt, ale również pozyskiwanie nowej wiedzy.

Zostawię w tym akapicie jeszcze jedną rzecz na koniec. Wspominam o niej, bo uważam, że często to właśnie ten element zawodzi w startupach, szczególnie na poziomie early-stage. To brak współpracy innych działów z zespołami projektowymi albo tarcia na tej linii. Mowa tu oczywiście o marketingu oraz sales, jako fundamentalnym filarze wspierającym operacje i iterowanie nad rozwojem produktu. Wielu founderów nie rozumie marketingu i nic w tym złego. Nie każdy musi posiadać wiedzę domenową z każdego obszaru.

Często warto jednak posłuchać, co Ci specjaliści mają do powiedzenia. Stoją oni bowiem na pierwszej linii łączącej bezpośredni feedback z rynku z realnym procesem developmentu produktu.

To potrzebne do rozwoju.

Pokonywanie wyzwań

Budowanie zespołów gotowych na sztuczną inteligencję i rozwój produktów nie jest pozbawione wyzwań. Myślę, że największym z nich w 2024 roku jest pozyskiwanie i utrzymanie talentu – szczególnie w dobie kryzysu jaki dotyka branżę technologiczną, nie tylko w Polsce. Czołowi gracze są w stanie konkurować pieniędzmi – co zapewnia im przewagę. Nie widzę jednak przeszkód, aby to produkt i jego wizja były czynnikiem, który można postawić na równi, aby sprawić, że retencja specjalistów w Twojej firmie zostanie podtrzymana i ustabilizowana.

Pozostałe elementy, to równoważenie innowacji i ryzyka biznesowego, ale też… wykazanie zwrotu z inwestycji. Ta ostatnia z wymienionych rzeczy jest szczególnie ważna jeśli od początku wiesz, że nie będziesz stawiać na bootstrapping, a skalowanie przy pomocy VC.

Ostatnie analizy pokazują, że sporo graczy obecnych już teraz na rynku produktów wspieranych przez AI albo przepali pieniądze do końca roku albo stanie się nierentownymi.

Warto o tym pamiętać już podczas budowania modelu biznesowego. Niestety nie odkryję Ameryki jeśli napiszę tutaj, że idealny produkt to nie wszystko.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zrobiła coś fenomenalnego – niesamowicie zdemokratyzowała możliwość tworzenia i budowania produktów. Teraz praktycznie każdy może wnieść świeży pomysł i perspektywę. Wyzwaniem pozostaje jednak to, co zawsze: zbudowanie sprawnie działającego zespołu i procesów, które będą w stanie razem sprostać Twojej idei. Bo to przecież ona ma nie tylko zmienić rynek, ale też zapewnić Ci stabilny, skalowalny przychód.

Mam nadzieję, że trzeci tekst z serii “AI w procesie budowania produktu” Ci się podobał. Jeśli nie miałeś okazji przeczytać dwóch poprzednich, to polecam:

Chętnie usłyszę też Twoje przemyślenia na ten temat. Sfera AI pozostaje na tyle płynna, że ciężko ubrać ją w ramy i zdefiniować dobre i złe praktyki. Jest na to po prostu za wcześnie.

Pamiętaj o tym, kiedy trafisz na pierwsze przeszkody w budowaniu swoich produktów.

Aleksander Piskorz