ממנהלי מוצר לאנשי מוצר: העצמה באמצעות כלי AI

בנוף הדיגיטלי המהיר של ימינו, מנהלי מוצרים (PMs) נמצאים תחת לחץ גובר לספק תכונות חדשניות במהירות, תוך ניהול משאבי פיתוח מוגבלים. באופן מסורתי, מנהלי מוצר מסתמכים במידה רבה על מפתחים לצורך יישום טכני, אשר יכול ליצור צווארי בקבוק ולהאט את זמן היציאה לשוק. עם זאת, עלייתם של כלי AI מתקדמים מציעה הזדמנות טרנספורמטיבית למנהלי מוצרים להפוך לאוטונומיים יותר, לייעל זרימות עבודה ולהפחית את התלות במשאבי מפתחים. האם מנהלי מוצר יהפכו להיות אנשי מוצר?

על ידי שילוב אסטרטגי של כלי בינה מלאכותית בתהליכי העבודה שלהם, אנשי מוצר יכולים להפחית באופן משמעותי את ההסתמכות שלהם על משאבי פיתוח, להאיץ מחזורי איטרציה ולטפח תהליך ניהול מוצרים אוטונומי יותר

מינוף AI בתהליכי פיתוח מוצר

לדוגמה, מינוף AI עבור עיצוב ובניית אבטיפוס: כלי עיצוב המופעלים על ידי בינה מלאכותית מאפשרים לאנשי מוצר ליצור אבות-טיפוס בעלי אמינות גבוהה מבלי לדרוש מיומנויות קידוד נרחבות. פלטפורמות שילובי הבינה המלאכותית כמו אלו של פיגמה (Figma) או אדובי סנסיי (Adobe Sensei) יכולות ליצור וריאציות עיצוב, להציע שיפורים ולהפוך משימות חוזרות לאוטומטיות. זה מאפשר לאנשי מוצר לחזור על עצמם במהירות, לאסוף משוב מבעלי העניין ולחדד מושגים מבלי להמתין למחזורי הפיתוח.

דוגמה נוספת יכולה להיות אוטומציה של ניתוח נתונים ותובנות: כלי ניתוח מבוססי בינה מלאכותית יכולים לעבד כמויות עצומות של נתונים כדי לחשוף דפוסי התנהגות של משתמשים, לזהות "נקודות כאב" ולחזות הצלחה של תכונות. מנהלי מוצר יכולים למנף תובנות אלה כדי לתעדף את מפות הדרכים של המוצר ביעילות, ובכך להפחית את הצורך בחיתוך נתונים ידני או את התלות בצוותים מדעיים של נתונים. כלים כמו תוכנות הבינה המלאכותית של טאבלו (Tableau) או ניתוח החיזוי של אמפליטוד (Amplitude) מייעלים תהליכי קבלת החלטות.

שילובם בעבודה ישנה את אופי משרת מנהל המוצר. כלי AI. צילום: Shutterstock

יצירת קוד ותוכן וייעול אוטומציה

כלים מתפתחים ליצירת קוד AI, כמו גיטהאב קופיילוט (GitHub CoPilot) או DeepAI מסייעים לאנשי מוצר להבין ואף ליצור קטעי קוד עבור תכונות פשוטות או אוטומציה. אמנם אין זה תחליף לפיתוח בקנה מידה מלא, אך כלים אלה מסייעים לאנשי מוצר לפתח פונקציות אבטיפוס, להפוך משימות שגרתיות לאוטומטיות ולהעביר את הדרישות בצורה יעילה יותר למפתחים. בנוסף לכך, פלטפורמות לאוטומציה של תהליכי עבודה המותאמות ל-AI, כגון Zapier או Microsoft Power Automate, מאפשרות לאנשי מוצר להגדיר שילובים ואוטומציה ללא ידע בקידוד עמוק. אוטומציה של Onboarding, הודעות, סנכרון נתונים ומשימות חוזרות אחרות מפנה זמן למפתחים לאתגרים הנדסיים מורכבים יותר. ומה עם תקשורת ותיעוד? כלי עיבוד שפה טבעית (NLP) מסייעים בסיכום משוב ממשתמשים, ביצירת תיעוד ובניהול פריטי צבר. פעולה זו מצמצמת את התקורה הניהולית ומבטיחה שצוותי המוצר יישארו מיושרים, גם עם קלט מוגבל של מפתחים.

על ידי שילוב אסטרטגי של כלי בינה מלאכותית בתהליכי העבודה שלהם, אנשי מוצר יכולים להפחית באופן משמעותי את ההסתמכות שלהם על משאבי פיתוח, להאיץ מחזורי איטרציה ולטפח תהליך ניהול מוצרים אוטונומי יותר. אימוץ בינה מלאכותית לא רק משפר את היעילות אלא גם מאפשר לאנשי המוצר להתמקד בהחלטות אסטרטגיות, בחוויית המשתמש ובחדשנות – ובסופו של דבר מניע פיתוח מוצרים מהיר יותר, חכם יותר ומגיב יותר.

הכותב הוא מנהל מוצר ראשי באינטואיט ישראל וחוקר בטכניון