مدیر محصول هوش مصنوعی و مدیریت محصول هوش مصنوعی

مدیریت محصول هوش مصنوعی چیست؟

با کنار هم قرار دادن این موارد، مدیریت محصول هوش مصنوعی را می‌توان این‌گونه تعریف کرد: «فرآیند مدیریت کسب‌وکار، فناوری و داده‌ها برای توسعه، عرضه و بهره‌برداری از محصولات هوش مصنوعی»

مدیر محصول هوش مصنوعی کیست؟

نقش مدیر محصول ابتدا برای هدایت ارزش‌آفرینی در کالاهای مصرفی بسته‌بندی‌شده، مانند صابون ظرفشویی یا مسواک، در شرکت‌های بزرگ شکل گرفت. شرکت‌های نرم‌افزاری این نقش را برای ساخت، بهبود و کسب درآمد از محصولات دیجیتال تطبیق دادند. برای مثال، برنامه‌ای که روی دسکتاپ، گوشی یا تبلت خود برای خواندن این مطلب استفاده می‌کنید، احتمالا توسط یک یا چند مدیر محصول توسعه یافته که تصمیم گرفته‌اند چگونه این محصول ساخته شود، چه قابلیت‌هایی داشته باشد و چگونه به دست شما برسد. در دهه 2010، شرکت‌های بزرگ فناوری، نقش مدیر محصول را برای نظارت بر محصولات یادگیری ماشین گسترش دادند. برای مثال، اگر این پست وبلاگ را از طریق موتور جست‌وجو یا محتوای پیشنهادی در شبکه‌های اجتماعی پیدا کرده‌اید، احتمالا یک یا چند مدیر محصول در توسعه آن نقش داشته‌اند.

اکنون، سازمان‌های مختلف در هر صنعت و اندازه، هوش مصنوعی را در سیستم‌های خود ادغام می‌کنند. برای مدیریت توسعه، عرضه و بهره‌برداری از این سیستم‌های هوشمند، سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای نقش‌هایی برای مدیران محصول هوش مصنوعی تعریف می‌کنند.

نقش و مسئولیت‌های مدیر محصول هوش مصنوعی

مسئولیت‌های خاص مدیر محصول هوش مصنوعی بسته به مورد استفاده، سازمان و صنعت بسیار متفاوت است. با این حال، به‌طور کلی، آن‌ها مسئول موفقیت محصولاتی هستند که با نیازهای گسترده‌تر ذینفعان هم‌راستا باشند. مسئولیت‌های معمول مدیران محصول هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

تعیین چشم‌انداز کلان:

• تحقیق درباره روندهای هوش مصنوعی و صنعت.
• شناسایی فرصت‌هایی که از طریق تحلیل پیشرفته، اجازه می‌دهند محصولی طراحی شود که توانایی پاسخ‌گویی به نیازهای خاص را داشته باشد.
• تدوین چشم‌انداز محصول جذاب و انتقال آن.
• مدیریت نقشه راه محصول که نسخه‌های آینده را با استراتژی بلندمدت محصول هم‌راستا می‌کند.
• افزایش‌ بازدهی محصول از طریق به کارگیری بهترین روش‌های چابک برای علم داده‌ها.
• تعریف محصولی مبتنی بر رویکرد کمینه حداقلی محصول  (MVP) و ایجاد حلقه‌های بازخورد مؤثر.

مدیریت بک‌لاگ محصول:

• مدیریت فهرست ایده‌های محصول.
• شکستن بک‌لاگ به مولفه‌های کوچک با هدف دستیابی به ارزش‌های بیشتر.
• اطمینان از شفافیت و درک‌پذیری بک‌لاگ.
• اولویت‌بندی اقلام بک‌لاگ.

هدایت توسعه محصول:

• شناسایی مدل مناسب و معیارهای کلیدی کسب‌وکار برای سنجش موفقیت محصول؛ نظارت و ردیابی عملکرد مدل و محصول بر اساس این معیارها.
• همکاری با دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، تحلیلگران و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار برای هدایت توسعه محصول.

موفقیت در بازار:

• همکاری با تیم‌های بازاریابی برای عرضه محصول.
• نظارت بر مالکیت محصول در کل چرخه عمر آن که فراتر از پروژه بوده و شامل عملیات ML Ops می‌شود.
• ایجاد ارزش از محصول با ترویج استفاده و (در صورت نیاز) کسب درآمد از آن.
• اطمینان از انطباق محصول و استفاده از داده‌ها با بهترین روش‌های هوش مصنوعی مسئولانه.

عناوین شغلی مشابه یا جایگزین

ممکن است در مورد معنای عناوین مختلف سردرگم شوید، زیرا عناوین زیادی با مدیریت محصول هوش مصنوعی هم‌پوشانی دارند و گاهی سازمان‌های مختلف از عناوین متفاوتی برای نقش مشابه استفاده می‌کنند. عناوین دیگر شامل موارد زیر هستند:

• مدیر محصول: با ادغام هوش مصنوعی در محصولات روزمره، ممکن است عنوان خاص «هوش مصنوعی» حذف شود.
• مدیر محصول یادگیری ماشین : این عنوان اغلب به‌جای «مدیر محصول هوش مصنوعی» استفاده می‌شود.
• مدیر محصول علم داده: این عنوان نیز معمولا به‌جای «مدیر محصول هوش مصنوعی» به کار می‌رود.
• مالک محصول یا مالک محصول هوش مصنوعی: برخی سازمان‌ها «مالک محصول» را به‌جای «مدیر محصول» استفاده می‌کنند که ممکن است نشان‌دهنده استفاده از اسکرام یا اسکرام داده‌محور باشد. گاهی سازمان‌ها هم «مالک محصول» با تمرکز تاکتیکی بر توسعه فعلی و آینده و هم «مدیر» با تمرکز بر استراتژی کلان محصول و مدیریت عوامل خارجی دارند.
• مدیر محصول تحلیل: این نقش تمرکزش بر محصولات هوش تجاری است.
• مدیر محصول داده: این نقش فرآیند نظارت بر مجموعه‌ داده‌هایی را انجام می‌دهد که به‌صورت داخلی استفاده شده و اغلب به سازمان‌های دیگر مجوز استفاده از آن‌ها را می‌دهد.
• مدیر پروژه علم داده: این نقش تاکتیکی کمتر بر «چه چیزی» و «چرا» تمرکز دارد و بیشتر بر هماهنگی بین اعضای تیم و تیم‌ها در پروژه‌های علم داده متمرکز است.
• مالک محصول داده یا مدیر محصول داده: این متخصصان بیشتر روی ساخت دارایی‌های داده‌ای تمرکز دارند که هوش مصنوعی، هوش تجاری، یادگیری ماشین و گزارش‌دهی را تغذیه می‌کنند. این دو عنوان گاهی به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما عنوان مدیر معمولا استراتژیک‌تر است.

مانیفست مدیریت محصول هوش مصنوعی

مدیر محصول هوش مصنوعی باید بتواند تقاضاهای مختلف و اغلب متضاد را مدیریت کند. بنابراین، با یکسری چالش‌ها روبرو می‌شود. تعارض‌های رایجی که مدیر محصول باید حل کند شامل موارد زیر است:

• آیا اکنون محصول را عرضه کنیم تا از مزیت پیشگامی بهره‌مند شویم یا منتظر بمانیم تا مدل دقیق‌تر شود؟
• تیم چقدر باید قبل از شروع برنامه‌ریزی کند؟
• می‌توانیم درخواست خاص یک ذینفع را برای رضایت او برآورده کنیم، اما آیا این واقعا نیاز آن‌ها است؟
• استفاده از مجموعه داده مشتری Y قانونی است، اما آیا این اعتماد مشتریان را نقض می‌کند؟

مدیریت این تعارض‌ها شاید چالش‌برانگیزترین جنبه این نقش باشد. برای کمک به مدیران محصول هوش مصنوعی در انتخاب بهترین مسیر، آن‌ها باید مجموعه‌ای از اصول راهنما را از پیش تعریف کنند تا بدانند قرار است به چه هدفی برسند. این اصول بسته به فرد، تیم و اهداف سازمانی متفاوت خواهند بود. با این حال، در زیر مجموعه‌ای از اصول پیشنهادی بر اساس فرمت مانیفست چابک ارائه می‌شود. همه این موارد مهم هستند و نباید نادیده گرفته شوند، اما در تصمیم‌گیری‌های متعارض، اولویت را به موارد سمت چپ در شکل زیر بدهید.

به بیان دقیق‌تر، مواردی که اهمیت بیشتری دارند به شرح زیر هستند:

• چرا؟ به‌جای چه؟: آنچه ارائه می‌دهید مهم است، اما دستیابی به «چرایی» هدف شما مهم‌تر است.
• نتایج به‌جای محصولی که قرار است تحویل داده شود: محصولاتی که قرار است تحویل داده شوند را نادیده نگیرید، اما آن‌ها را بر مبنای نتایجی که قرار است به دست آورید مورد بررسی قرار دهید.
• شواهد به‌جای شهود: شهود به تصمیم‌گیری کمک می‌کند، اما تا حد امکان تصمیم‌ها را بر اساس شواهد بگیرید.
• چشم‌انداز به‌جای پیاده‌سازی خاص: به سمت چشم‌انداز حرکت کنید. هر چیزی که پیاده‌سازی می‌شود باید به آن چشم‌انداز کمک کند. روی مواردی که از چشم‌انداز پشتیبانی نمی‌کنند، تمرکز نکنید.
• برنامه‌ریزی تجربی به‌جای برنامه‌ریزی گسترده اولیه: فرضیات اولیه شما اشتباه هستند. بنابراین، به سمت برنامه‌ای سخت‌گیرانه بر اساس این فرضیات اشتباه نروید. در عوض، با برنامه‌ریزی درست و دقیق شروع کنید، چیزی تحویل دهید، از آن یاد بگیرید، آموخته‌ها را به کار ببرید و برنامه خود را بازنگری کنید.
• کشف و ایده‌پردازی به‌جای دریافت الزامات: الزاماتی که جمع‌آوری می‌کنید نیز حداقل تا حدی اشتباه هستند. برای یافتن بهترین راه‌حل، فرصت یا مشکل واقعی را کشف کرده و راه‌حل‌هایی را ایده‌پردازی کنید که آن فرصت را برآورده می‌کنند.

این اصول و مسئولیت‌ها، مدیر محصول هوش مصنوعی را به نقشی کلیدی در توسعه محصولات هوشمند و ارزش‌آفرین تبدیل می‌کنند که با نیازهای سازمان و کاربران هم‌راستا است.