Generative AI で製品チームを強化する: 要約

公開: 2023-05-17

昨年末に ChatGPT がリリースされて以来、私たちは皆、「私の仕事の将来にとって AI は何を意味するのか?」という同じ疑問に直面してきました。 LinkedIn を数分スクロールすると、小さなタスクをスピードアップするために AI を業務に組み込む方法など、何百ものアドバイスが表示されます。しかし、これらのツールにはそれを超えた力があることは誰もが知っており、私たちの多くにとって、自分が作成するものについてどのように考えるべきかについて、より大きな変化が訪れるのが目に見えています。特に製品チームにとって、AI は業界に革命を起こす可能性を秘めています。

Amplitude を利用した最近のカンファレンス、ヨーロッパ最高製品責任者カンファレンスで、私たちは幸運にもオフィルナタン氏の講演「生成 AI で製品チームを強化する」を聞くことができました。 Ofir は、サイバーセキュリティソフトウェア教育会社である Thrive DX Enterprise の CPO であり、ヒューマンファクターセキュリティに重点を置いています。誰もが気になる質問に答える際に考慮すべき重要なポイントと要点をいくつか紹介します。

生成 AI の力を活用し、それと連携して製品と設計チームを強化し、より少ないコストでより多くの成果を達成するにはどうすればよいでしょうか?

私たちは今どこにいますか？

機械学習、AI、データ市場は急速に成長しており、数年以内に 2,000 億ドルに達すると予想されています。この市場には、テキスト、コード、画像、オーディオ、ビデオ、3D などの既存のデータに基づいて新しいものを作成する生成 AI と呼ばれるサブブランチがあります。 Gen AI テクノロジーは急速に進歩しており、AI を活用したソリューションを提供するベンダーの数が増えており、より便利でアクセスしやすくなっています。最もよく知られているのは OpenAI で、最近、その前任者のより高度なバージョンである GPT-4 をリリースし、ChatGPT を通じて一般公開されました。 GPT-4 は、複雑な UI などの画像を「理解」し、プラグインを利用することもできるため、強力なツールになります。 Microsoft は、OpenAI テクノロジーに基づいて、ユーザーの仕事履歴、電子メール、会議、カレンダー、ファイル、アプリケーションを利用して質問に答え、提案を行う仕事用 AI アシスタントである Bing Chat と 365 Copilot をリリースしました。プライバシー、倫理、責任をめぐる議論はあるが、AIが経済的地位を向上させる大きな可能性を秘めており、すでに仕事や教育に破壊的影響を及ぼしていることには議論の余地がないとオフィル氏は言う。これはクラウドとモバイル以来最大の変化であり、その影響は今後も増大する一方です。

AI があなたに取って代わるのではなく、AI を使用する人があなたに取って代わるのです。

開発者がコードを書く方法、コードを評価する方法、言語間の翻訳する方法、テストを書く方法などにおいて、AI によってもたらされる変化の一部を私たちはすでに見てきました。 Microsoft の GitHub Copilot は広く使用されており、一部の開発者は、マシンが多くのコードを作成するようになったと報告しています。 Office 365 と Google Workspace の AI コパイロットもベータ版で利用できます。しかし、それで終わりではありません。 Salesforce、Miro、Adobe、Hubspot などの多くの企業がすでに独自の AI 組み込み製品をリリースしており、この傾向は今後も続くと予想されます。 AI ツールを正しく使用すると、生産性が劇的に向上しますが、適応できなかった人々はすぐに仕事を得るために競争に苦しむ可能性があります。

プロダクトマネージャーとAI

製品リーダーとチームは、AI を自社の製品やプロセスにどのように統合できるかを考えて、この変化に備える必要があります。 AIを導入しない企業は、すぐに競合他社に後れを取ることになるでしょう。将来のプロダクトマネージャーとデザイナーは、真にフルスタックで、より生産性が高く、創造的で、データに基づいた、ユーザーの悩みに焦点を当てた人材になります。時代の先を行くには、製品チームは実践して学ぶ必要があります。 AI はすべてに適しているわけではありませんが、役割に革命をもたらす可能性があります。プロダクトリーダーは AI テクノロジーを実験し、チームが同じことを行えるようにする必要があります。 AI ツールを使用して製品を構築するのは最初は難しいかもしれませんが、各ユースケースに何がうまく機能するかを学ぶためには必要なステップです。経験を表面的に塗りつぶさず、真実を受け入れることも重要です。

Ofir 氏は、開発者向けの安全なコーディングの課題を構築しながら、Gen AI ツールを使用するチームの実践例を検討しました。これは、開発者をトレーニングするためのプラットフォームを持っていたものの、評価や課題が欠けていたアプリケーションセキュリティトレーニング会社を買収したことがきっかけでした。そのため、見込み顧客の発掘と必要な検証ツールとして機能するチャレンジを作成するというアイデアがありました。彼らはまず、AI を使用して競合他社の SWOT 分析を作成し、強みと活用できる機会を見つけました。彼らは、競合他社がユーザーエクスペリエンスとインターフェイスの点で不十分であることを発見し、使いやすさと開発者に優しいエクスペリエンスで際立った課題を生み出すことに注力しました。

この課題を解決するために、チームは製品発見のための最初の草案を作成するときに AI を使用し続けました。いくつかのユーザーストーリーといくつかのマイルストーンを含む製品要件ドキュメント。彼らは AI を使用して、デザインのアイデア、マイクロコピーの提案、およびチャレンジのクイズセクションのコードスニペットを生成しました。さらに、チームは AI ツールを使用して、ネーミング、ブレインストーミング、視覚化、マーケティングコピーの反復を支援しました。これらの AI ツールの中には他のツールよりもうまく機能するものもありましたが、チームは、AI を使用して課題を構築するプロセス全体により、多くの作業時間を節約できることがわかりました。

「誇大広告に惑わされないでください」

AI が私たちの働き方を変える方法は無数にあり、製品チームが少ない労力でより多くの成果を達成できるよう支援する AI ツールがすでに多数存在します。ただし、オフィル氏は、誇大広告に惑わされず、代わりに AI の考え方を採用することの重要性も強調しました。同氏は、特定のタスクに AI ソリューションが存在するかどうか、AI を統合することで新しい価値を生み出すことができるかどうかを自問することを推奨しました。次に、すぐに実験してその有用性を評価します。 AI は私たちに取って代わるのではなく、正しく使えば、強力なパートナー、副操縦士、ブレーンストーミングの相棒、そして戦力を増強するものとして機能します。

オフィル氏はまた、大手テクノロジー企業が AI のビジョンを発表したことにも言及し、AI が一時的な傾向ではなく、むしろ先を行くために適応する必要があることを示しています。同氏はプロダクトリーダーに対し、特に予算や雇用に制約がある現在の経済情勢においては、チームがこの変化の最前線に立ち、AIを早期に習得できるようにするようアドバイスした。講演者は、AI の使用がこれらの課題のいくつかを克服するのに役立つ可能性があると示唆しました。

最終的な考え

AI は人間の代わりとなるものではなく、強力なパートナーであり戦力を増強するものとして見なされるべきです。 AI の考え方を採用し、テクノロジーを実験することで、製品チームは競合他社に先んじて、この動的な環境でユーザーのニーズを満たす革新的な製品を作成できます。 AI は私たちの想像を超えるスピードで進歩しているため、AI を受け入れるのに待っている時間はありません。 AI は今後も定着し、私たちの適応能力が将来の成功の鍵となります。

講演全文はこちらからご覧ください

このブログは、Amplitude Content Manager の Lucy Harwood と ThriveDX Enterprise の CPO の Ofir Natan の共著です。