Чем отличается создание продуктов на основе ИИ и почему командам разработчиков необходимо развива...

ИИ фундаментально меняет способы разработки, создания и доставки цифровых продуктов, и эти изменения носят не только технический, но и культурный характер. Джоти Нукула, опытный руководитель по продуктам на базе ИИ с опытом работы в таких компаниях, как Netflix, Meta, Amazon AWS и Etsy, присоединяется к Галене, чтобы разобраться, чем продукты на базе ИИ отличаются от обычных, почему их создание требует новых фреймворков оценки и как команды разработчиков могут развивать свои навыки и мышление, чтобы идти в ногу со временем.

Сталкиваетесь ли вы с непредсказуемыми результатами моделей, меняющимися метриками успеха или командой, не всегда готовой к новым технологиям, Джоти предлагает обоснованные, основанные на реальных принципах стратегии, которые помогут вам оставаться ориентированными на пользователя, готовыми к экспериментам и уверенно сотрудничать в условиях быстрых изменений.

Что вы узнаете:
Чем создание продукта на базе ИИ принципиально отличается от простого добавления функции ИИ. - Как определить, связана ли проблема вашей команды с навыками (компетенциями) или отношением (дисциплиной) при работе с ИИ.
Практические способы внедрения инструментов ИИ в жизненный цикл продукта — от исследований до документирования и прототипирования — для повышения скорости и углубления понимания.
Что менеджеры по продукту должны демонстрировать сегодня (и в своем портфолио/резюме), чтобы выделяться на позициях, связанных с продуктами ИИ.
Изменение мышления руководителей: направить энтузиазм в отношении ИИ на создание пользовательской ценности, а не гоняться за технологиями ради самих технологий.

Ключевые выводы:
Непредсказуемость — это новая норма. С нативными продуктами ИИ вы больше не программируете детерминированные потоки («если кнопка нажата, то переходим к экрану X»). Вы работаете с вероятностными системами: результаты меняются, модели развиваются, поведение меняется. Это требует иного подхода к контролю качества, фреймворка оценки и готовности к риску.
Изменения моделей не контролируются версиями — они просто происходят. В отличие от традиционных зависимостей, базовые модели ИИ могут изменить поведение в одночасье. Итак, ваш продукт не просто создан один раз и стабилен — он должен быстрее адаптироваться, отслеживать отклонения и полагаться на циклы обратной связи.
— Метрики успеха должны меняться. Теперь это не «работала ли система?», а «был ли результат полезен?», «Соответствовал ли он намерениям пользователя?» Метрики должны включать человеческое суждение, полезность, последовательность, а не только функциональную корректность.
— Если ваша команда неоднородна, разделите проблемы. Если кто-то не использует инструменты ИИ: проблема ли это в компетентности (не знает, как) или в диспозиции (беспокоится или настроен скептически)? Решение одного методами другого неэффективно. Создайте безопасное пространство, наладьте взаимодействие между коллегами и установите четкие ожидания.
— Внедрите инструменты ИИ в повседневные рабочие процессы. Вместо изолированных учебных модулей добавляйте «помощников ИИ» к реальным задачам: обобщение исследований, маркировка заявок в службу поддержки, составление черновиков документов. Это развивает практические навыки и помогает людям увидеть реальную ценность.
— Люди по-прежнему важны. ИИ — это помощник, а не сам продукт. Вам по-прежнему нужны человеческие суждения, дизайн, стратегия и контроль. Используйте ИИ, чтобы вывести свою работу на новый уровень — освободить себя от рутинной работы и сосредоточиться на нюансах, направлении и мастерстве.
— Начните с проблем пользователей, а не с технической шумихи. Когда появляется идея функции ИИ, спросите себя: какую потребность пользователя она решает? Какая альтернатива есть сегодня? Без этого это решение будет искать проблему. Используйте фреймворки, такие как шаблонный пресс-релиз («что скажет пользователь, когда это заработает?»), чтобы сосредоточиться на ценности.
— Чтобы выделиться в качестве менеджера по продукту в сфере продуктов на базе ИИ:
Демонстрируйте реальные реализованные функции ИИ (а не просто разговоры).
Демонстрируйте техническую грамотность (вы можете не писать код, но говорить на языке инженеров).
Демонстрируйте опыт преодоления неопределенности, быстрой итерации и экспериментирования. *Избегайте резюме, перегруженных модными терминами — сосредоточьтесь на измеримых бизнес-результатах, четких компромиссах и реальной работе.

Главы:
00:00 Вступление: Чем отличается разработка нативных ИИ от внедрения ИИ.
00:04 Джоти выделяет три основных отличия: непредсказуемость, развивающиеся модели, смещенные метрики.
00:11 Обеспечение готовности команды: компетенции против предрасположенности.
00:16 Внедрение инструментов ИИ в рабочие процессы, практические эксперименты, налаживание связей между коллегами.
00:18 Использование ИИ на протяжении всего жизненного цикла продукта: исследования, данные поддержки, документация, прототипирование.
00:24 Итерации с ИИ: человек в контуре, доработка черновиков, вкус имеет зна...