مدیریت محصول هوش مصنوعی – راهنمای جامع + چالش ها

مدیریت محصول هوش مصنوعی (AI Product Management)، مدیریت و فناوری داده‌های موجود در یک کسب و کار با استفاده از محصولات هوش مصنوعی است. مدیران محصول هوش مصنوعی با استفاده از مالکیت یک مدل هوش مصنوعی، ادغام داده‌های کسب و کار، فناوری هوش مصنوعی و پایش مداوم تجربه کاربری، به ارتقا و پشتیبانی محصول در مسیر هدف تجارت، کمک می‌کنند. در این مطلب از مجله فرادرس می‌آموزیم مدیریت محصول هوش مصنوعی چیست و چگونه می‌تواند به پیشرفت و ارتقای محصول کمک کند.

در ابتدای این مطلب می‌آموزیم مدیریت محصول هوش مصنوعی چیست و چه ارتباطی با مدیریت محصول دارد. سپس با اهمیت این نوع مدیریت و وظایف اصلی آن آشنا می‌شویم. در ادامه، به بررسی چالش‌ها، تفکر تصمیم‌گیری، و تفاوت مدیریت محصول سنتی و مدیریت محصول هوش مصنوعی می‌پردازیم. در نهایت به مهارت‌های مورد نیاز برای این نوع مدیریت پرداخته و نمونه‌های مطالعاتی آن و ابزارهای مورد نیاز آن را می‌آموزیم. با مطالعه این مطلب تا انتها می‌توانید به شکلی کامل با مدیریت محصول هوش مصنوعی آشنا شوید.

مدیریت محصول هوش مصنوعی چیست؟

عمل مدیریت فناوری و داده‌های تجاری برای توسعه، راه اندازی و بهره‌برداری از محصولات هوش مصنوعی، مدیریت محصول هوش مصنوعی است. در واقع، این نوع مدیریت، نقطه اشتراک سه عامل مهم داده‌ها، فناوری و هدف کسب‌وکار را بررسی کرده و با شناخت کافی پیدا کردن از هدف تجارت، چالش‌ها و فرآیندهای تکنیکی و داده‌های جمع‌آوری شده از فرآیند ارائه محصول و بازخوردهای آن، هوش مصنوعی مورد نیاز یک پروژه را انتخاب می‌کند.

مدیریت محصول هوش مصنوعی، با شناخت کافی از نیازهای یک پروژه برای ارائه و ارتقای یک محصول، احتمال نیاز استفاده از هوش مصنوعی را بررسی کرده، هوش مصنوعی مناسب را انتخاب کرده و با بررسی و جمع‌آوری داده‌های موجود، از هوش مصنوعی برای سازماندهی اطلاعات و گرفتن نتیجه نهایی و مورد نظر، تلاش می‌کند. این نوع مدیریت، وظیفه اصلی زیر را بر عهده دارد:

مدیریت و نظارت بر ساخت، به‌کارگیری و ارتقای مداوم محصولات با استفاده از فناوری هوش مصنوعی

سه پارامتر اصلی و تاثیرگذار در فعالیت مدیریت محصول هوش مصنوعی، بررسی اهداف کسب و کار، بررسی مدل‌های هوش مصنوعی موردنظر و امکان‌پذیر و درک نیازهای کاربر است. درواقع مدیریت محصول هوش مصنوعی، فصل مشترکی از این سه زمینه است.

مدیریت محصول چیست؟

مدیریت محصول، ارتقا دادن، راه‌اندازی و پشتیبانی از محصولات ارائه شده توسط یک کسب و کار به کاربران خود است. این نقش از سه بخش اساسی کسب و کار، ویژگی‌ها و محدودیت‌های فنی و تجربه کاربری تشکیل شده است. پیشنهاد می‌کنیم برای درک بهتر تفاوت مدیریت محصول هوش مصنوعی با این مسئولیت، فیلم آموزش مدیریت محصول هوش مصنوعی فرادرس که لینک آن در ادامه آورده شده است را مشاهده کنید.

مدیریت محصول، نقطه اشتراک سه عامل تجربه کاربری، فناوری و کسب‌وکار است. در ادامه نقش هر یک از این بخش‌ها را در تعیین وظایف مدیریت محصول توضیح می‌دهیم. مدیر محصول به شخصی گفته می‌شود که محصولات جدید را تعریف کرده و ساخت و ارتقا آن‌ها را برنامه‌ریزی می‌کند.

کسب و کار

مدیران محصول‌ها بر بیشینه کردن ارزش محصول ارائه شده برای مهم‌ترین سرمایه‌گذاران تمرکز می‌کنند. این کار با همکاری و راهبری در زمینه‌های مختلف کسب و کار از جمله بازاریابی محصول، مالی و عملکرد است.

فناوری

محصولات نیاز به طی روندی از مواد اولیه (برای مثال، داده‌ها) تا تولید محصول نهایی را دارند. با وجود اینکه مدیران محصول نیازی به برنامه‌نویسی یا دانستن تمامی عملیات فنی برای تولید محصول را ندارند، باید بتوانند پایه و اساس انواع فرآیندها، چالش‌ها و گزینه‌های فنی را درک کنند تا بتوانند بهترین روش تولید و ارتقای محصول را پیدا کنند.

تجربه کاربری (UX)

مدیران محصول باید به خوبی تجربه کاربری محصول خود را پایش کنند تا بتوانند بهترین روش برای تولید و ارتقای محصول را بیابند. محصولاتی که تجربه‌ی کاربری خوبی را ارائه نمی‌کنند، به سختی می‌توانند موفق و پایدار شوند.

یادگیری مدیریت محصول با فرادرس

برای درک بهتر مفهوم مدیریت محصول هوش مصنوعی، ابتدا باید با مفاهیمی چون شناخت انواع محصول، تفاوت میان محصول و پروژه، نقش مدیر محصول و تاثیر صنعت و کسب‌وکار بر مدیریت محصول آشنا شوید. پیشنهاد می‌کنیم برای یادگیری این مفاهیم، به مجموعه فیلم آموزش مدیریت محصول فرادرس مراجعه کنید که با زبانی ساده ولی کاربردی به توضیح این مفاهیم می‌پردازد.

همچنین، با مراجعه به فیلم‌های آموزش فرادرس که در ادامه آورده شده است، می‌توانید به آموزش‌های بیشتری در زمینه مدیریت محصول و هوش مصنوعی دسترسی داشته باشید.

• فیلم آموزش مقدماتی ارزیابی چرخه عمر محصول LCA با نرم افزار سیماپرو SimaPro و گواهینامه فرادرس
• فیلم آموزش مدیریت چرخه عمر محصول PLM و گواهینامه فرادرس
• فیلم آموزش تحلیل داده های فروش محصولات با پایتون Python فرادرس

اهمیت مدیریت محصول هوش مصنوعی چیست؟

مدیریت محصول هوش مصنوعی، با استفاده از تحلیل داده‌ها و پایش آن‌ها، شناخت چالش‌ها و فرآیندهای مورد نیاز و فناوری‌های هوش مصنوعی موجود یا احتمالی، به ارتقای محصول و بهبود تجربه کاربری کمک می‌کند.

این واحد با استفاده از وظایف اصلی مدیریت محصول و همچنین شناخت کافی از فناوری‌ها می‌تواند در زمینه‌های مختلفی به بهبود و ارتقای محصول کمک کند. این موارد در ادامه معرفی شده اند.

• شناخت نیازهای بازار
• مشخص کردن برنامه محصول
• همکاری متقابل عملکردی
• طراحی تجربه کاربری
• تطبیق با تغییرات در صنعت

در ادامه، اهمیت هر یک از این زمینه‌ها در ارتباط با این نوع مدیریت را توضیح می‌دهیم.

شناخت روند بازار

شناخت روند بازار، نیازهای کاربر و نیازها و هدف کسب‌وکار، یکی از اساسی‌ترین حوزه‌های فعالیت مدیریت هوش مصنوعی است. این واحد با استفاده از ارتباط بین قابلیت‌های تکنیکی هوش مصنوعی و روند بازار، هدف‌های کسب‌و‌کار و هدف کاربرهای آن را با استفاده از محصول هوش مصنوعی ممکن می‌سازند.

مشخص کردن طرح محصول

مدیران محصول هوش مصنوعی با تهیه یک استراتژی محصول کلی و کامل، بازار هدف، فضای رقابتی و ارزش پیشنهادی متمایز محصول هوش مصنوعی را بررسی کرده و تحلیل می‌کنند. این مدیران محصول هوش مصنوعی، یک نقشه سفر مناسب برای محصول تهیه کرده و ویژگی‌های آن را بر اساس نیازهای مشتری و اهداف شرکت رتبه‌بندی می‌کنند.

همکاری متقابل عملکردی

همکاری تیم‌های مختلف برای تولید و ارائه محصول، شامل تحلیل‌کنندگان داده، مهندسان، طراحان و بازاریابان است. این همکاری متقابل برای موفقیت محصول هوش مصنوعی، پیش‌نیازی مهم و اساسی است. مدیریت محصول هوش مصنوعی به عنوان مرکزی برای همکاری این بخش‌ها عمل کرده و تبادل ایده‌های کارساز و کار تیمی بین گروه‌های مختلف و متفاوت یک سازمان را بهبود می‌بخشد.

طراحی تجربه کاربری (UX)

طراحان تجربه کاربری و مدیران محصول هوش مصنوعی با یکدیگر همکاری کرده تا یک تجربه کاربری روان و شهودی را ارائه دهند. این گروه‌ها مشخصه‌هایی که کاربرد محصول هوش مصنوعی را بهبود بخشیده اولویت‌بندی می‌کنند و بازخورد کاربران را مورد بررسی قرار می‌دهند. بدین روش، تجربه کاربری بازطراحی و بهبود داده می‌شود.

تطبیق با تغییرات در صنعت

هوش مصنوعی، حوزه‌ای پویا و در حال تغییر و پیشرفت مداوم است. مدیریت محصول هوش مصنوعی باید از پیشرفت‌های بازار آگاه باشد، بازار را تجزیه و تحلیل کند، پیشرفت‌های فناوری موجود در بازار و هوش مصنوعی را به خوبی بشناسد و تغییرات سلیقه کاربر را دنبال کند. مدیران محصول هوش مصنوعی، برای عملکردی رقابتی و متناسب در بازار موجود، باید در حوزه هوش مصنوعی ابتکار عمل داشته باشند.

وظایف کلیدی مدیریت محصول هوش مصنوعی

وظایف کلیدی هوش مصنوعی شامل تعریف چشم‌انداز محصول و استراتژی، تحلیل بازار و بینش کاربر، ترکیب داده‌های فنی هوش مصنوعی، دانش و درک عمیق فنی و عملکرد هماهنگ با تیم‌های چندتخصصی است.

مدیریت محصول هوش مصنوعی نیاز به مجموعه قابلیت‌هایی دارد که شامل تخصص فنی، توانایی‌های مدیریت محصول سنتی و دانشی عمیق از اصول هوش مصنوعی است. این نوع مدیریت، نیاز کاربر، استراتژی سازمان و کاربردهای فنی هوش مصنوعی را به هم مرتبط می‌کند. در ادامه می‌آموزیم وظایف کلیدی مدیریت هوش مصنوعی چیست.

تعریف چشم انداز محصول و استراتژی

مدیران محصول هوش مصنوعی باید به شکل موثری با ذینفعان ارتباط داشته باشند تا بتوانند چشم‌انداز روشنی از محصول هوش مصنوعی ارائه دهند و استراتژی محصول مناسبی را برنامه ریزی کنند که در چارچوب اهداف تجاری سازمان باشد.

در مدیریت محصول بدین روش، تمرکز برای تعیین استراتژی محصول، باید بر تعیین، پایش و تغییر رفتار هوش مصنوعی متمرکز باشد. به دلیل توانایی یادگیری محصولات هوش مصنوعی و تغییر نتایج و عملکرد آن‌ها بر اساس رفتار یادگیری شده، پایش این روند یادگیری بسیار مهم‌تر از پایش نتایج است.

در صورت مشکل در فرآیند یادگیری محصول هوش مصنوعی، نتایج احتمالی نیز تحت تاثیر قرار گرفته و تغییر می‌کنند. بدین ترتیب، تنها با پایش داده‌ها یا نتایج خروجی از محصول، نمی‌توان استراتژی مناسبی را برای مدیریت محصول تعیین کرد.

تحلیل بازار و بینش کاربر

تحلیل بازار و بینش کاربر برای شناخت نیازهای کاربران و وضعیت بازار نیاز است. به همین دلیل، مدیریت محصول بررسی عمیقی برای شناسایی مشکلات مشتریان، روند بازار و رقبای احتمالی انجام می‌دهد.

ترکیب داده‌های فنی هوش مصنوعی

مدیریت محصول هوش مصنوعی برای بکارگیری موفق قابلیت‌های هوش مصنوعی برای محصول مورد نظر، با تحلیل‌گران داده، مهندسان و سایر متخصصان فنی همکاری می‌کنند.

دانش و درک عمیق فنی

این نوع مدیریت برای تقابل موثر تیم توسعه محصول، باید به خوبی دانش فنی لازم را در حوزه هوش مصنوعی و محصول موردنظر به دست آورد.

عملکرد هماهنگ با تیم‌های چندتخصصی

تحلیل‌گران داده، مهندسان، طراحان UX و بازاریابان مثال‌هایی از تیم‌های چندتخصصی هستند که این نوع مدیریت باید برای موفقیت بکارگیری هوش مصنوعی برای محصول با آن‌ها همکاری کند.

مسئولیت های مدیر محصول هوش مصنوعی

مدیر محصول هوش مصنوعی، با مسئولیت‌هایی چون شناسایی مسئله، بررسی و پایش داده‌ها، ارزیابی مدل هوش مصنوعی، تصمیم‌گیری در جهت اقدام و نظارت اخلاقی بر داده‌های وارد شده و دریافت شده و امنیت داده‌ها روبه‌رو است.

در ادامه این موارد را توضیح می‌دهیم.

شناخت مسئله

مدیر محصول هوش مصنوعی باید به خوبی مسئله موجود را شناسایی کند و به دنبال یافتن راه‌حل برای آن باشد. مسئله موجود باید به خوبی با اهداف سازمان همسو باشد. عدم شناخت صحیح مسئله، فرآیند تولید و توسعه محصول هوش مصنوعی را به مسیرهای انحرافی می‌برد.

استراتژی داده

مهم‌ترین عنصر در استفاده از هوش مصنوعی، داده‌ها هستند. استراتژی داده (Data Strategy) یکی از مهم‌ترین مسئولیت‌های مدیر محصول هوش مصنوعی است. روش جمع‌آوری داده، مدیریت داده‌ها، سازماندهی آن‌ها و یافتن بهترین روش برای استفاده از داده‌ها از اقدامات مهم در این مسئولیت این مدیران است.

مدیران محصول هوش مصنوعی از داده‌های مختلفی مانند داده‌های اختصاصی به دست آمده از کاربران و محصول جمع‌آوری شده استفاده کنند. همچنین، استفاده از داده‌های عمومی و مدل‌های از قبل آماده شده در دسترس برای تست محصول یا هدف‌های خاص نیز ممکن است. به علاوه، استفاده از داده‌های مصنوعی تولید شده برای تست محصول، پوشش کمبودها و حفظ حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی نیز یکی از مراجع داده مهم در این مورد است.

ارزیابی مدل هوش مصنوعی

ارزیابی و تست روش انجام شده برای پایش داده‌ها و سازماندهی و استفاده از آن‌ها از مسئولیت‌های مدیر محصول هوش مصنوعی است. به همین دلیل، داده‌ها ابتدا باید در مقیاس‌های کوچک با مدل موجود، تست و ارزیابی شوند و نتیجه استخراج شده از مدل تحلیل شود تا بتوان اطمینان حاصل کرد که مدل به درستی کار می‌کند.

عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در فضای آزمایشگاه آفلاین و تست با داده‌های مشخص و از پیش تعیین‌شده ممکن است با عملکرد واقعی آن به صورت آنلاین و با داده‌های آماری واقعی بسیار متفاوت باشد. به همین دلیل در ارزیابی و تست مدل هوش مصنوعی باید همواره به این نکته توجه داشت که هوش مصنوعی خود رفتاری احتمالی دارد و با دریافت داده‌های احتمالی و پیچیده می‌تواند رفتاری متفاوت از پیش‌بینی‌های انجام شده را داشته باشد.

اهمیت رانش مفهوم و رانش داده

در استفاده از محصولات هوش مصنوعی، رانش داده و مفهوم باید به صورت مداوم طی گذر زمان بررسی شوند و برای تعیین عملکرد صحیح مدل هوش مصنوعی، حدودی برای آن در نظر گرفته شود. در صورت عبور و افت عملکرد هوش مصنوعی در رانش داده و رانش مفهوم از حدود تعیین شده، مدل هوش مصنوعی باید بازآموزی شده یا اطلاعات اشتباه داده شده به آن، طی فرآیندهای فراموشی هوش مصنوعی از مدل حذف شوند و به اصطلاح، پاکسازی داده صورت گیرد..

تصمیم گیری برای استقرار

تصمیم برای استقرار مدل باید طی مراحل مختلف به خوبی بررسی شود و پس از اطمینان از صحت مراحل قبل، استقرار و بکارگیری مدل انجام شود. این تصمیم‌گیری، از مسئولیت‌های مدیر محصول هوش مصنوعی است.

نظارت اخلاقی

نظارت بر داده‌های استخراج شده از مدل هوش مصنوعی و روش استفاده از آن‌ها در سازمان و کسب‌وکار، از وظایف مدیر محصول هوش مصنوعی است. مدل ارائه شده و محصول نهایی باید به خوبی با ارزش‌های اخلاقی، قوانین موجود و سایر موارد مشابه، همگام باشد.

چالش‌های مدیریت محصول هوش مصنوعی

مدیریت محصول هوش مصنوعی می‌تواند با چالش‌های مختلفی از مدیریت محصول تا چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی برای راهبرد هدف‌ها روبه‌رو باشد. برخی از چالش‌های این مسیر در ادامه معرفی شده است.

تغییرات سریع هوش مصنوعی

فناوری هوش مصنوعی با سرعت بسیار بالایی در حال پیشرفت و توسعه است. به همین دلیل، استفاده صحیح و به صرفه از هوش مصنوعی برای پیش بردن یک پروژه و توسعه و ارتقا محصول می‌تواند چالش برانگیز باشد.

مدیریت داده ها

هوش مصنوعی بسته به داده‌هایی که به آن داده می‌شود عمل می‌کند. به همین دلیل، کیفیت و کمیت داده‌های وارد شده به هوش مصنوعی برای مدیریت محصول بسیار حیاتی و حساس است. همچنین، جهت‌یابی و هدایت داده‌ها برای حفظ ارزش‌های اخلاقی و امنیتی طی کار با هوش مصنوعی نیز یکی از چالش‌هایی است که مدیریت محصول هوش مصنوعی با آن روبه‌رو است.

در مدیریت داده‌ها سه عامل زیر باید بررسی شوند.

• دسترسی به داده‌ها امکان‌پذیر است یا خیر و آیا داده کافی برای استفاده وجود دارد.
• داده‌ها کیفیت کافی برای استفاده را دارند یا خیر.
• برچسب‌گذاری داده‌ها امکان‌پذیر است یا خیر و آیا زمان و هزینه کافی برای جداسازی داده‌های ارزشمند وجود دارد.

پیشنهاد می‌کنیم برای درک بهتر روش‌های مدیریت داده‌ها، مطلب علم داده، تحلیل داده، داده‌کاوی و یادگیری ماشین مجله فرادرس را مطالعه کنید.

نیاز به درک میان رشته ای

مدیران محصول هوش مصنوعی باید دانش وسیعی در رشته‌های مختلف مانند تکنولوژی، تجارت و تجربه کاربر داشته باشند. پیشرفت و توسعه تمام این دانش‌ها می‌تواند برای این افراد چالش برانگیز باشد.

موازنه نوآوری و امکان پذیری

معمولا میان قابلیت‌های هوش مصنوعی به صورت تئوری و کاربردهای عملی آن اختلاف مشخصی وجود دارد. مدیران محصول هوش مصنوعی همواره باید توازن بین تمایل به نوآوری با استفاده از هوش مصنوعی و واقعیت‌های قابل انجام برای بهبود محصول را با توجه به محدودیت‌های بازار، برقرار کنند.

توضیح‌پذیری مدل هوش مصنوعی و دقت آن دو پارامتر متضاد هستند. هرچه مدل ساده‌تر بوده و داده‌های ساده و کم حجمی را پردازش کند، توضیح فرآیندها و رفتار آن ساده‌تر خواهد بود و در نتیجه، دقت آن کمتر از مدل‌های پیچیده است. در مقابل، هرچه مدل هوش مصنوعی پیچیده‌تر باشد، توضیح رفتار و مدل آن دشوارتر خواهد بود و این مسئله ممکن است برای مدیران محصول هوش مصنوعی،‌ چالش‌هایی را پدید آورد.

توازن اصول اخلاقی و نوآوری

مدیران محصول هوش مصنوعی همواره با چالش دوگانه بین پیشرفت‌های نوآورانه محصول با استفاده از پیشرفت‌های هوش مصنوعی و مشکلاتی انتقادی مانند دوگانگی داده‌ها، حفظ امنیت داده‌ها و شفافیت مدل هوش مصنوعی روبه‌رو هستند. ایجاد توازن بین این موارد یکی از مهم‌ترین و حساس‌ترین چالش‌های این نوع مدیریت است.

تفکر تصمیم گیری در محصولات هوش مصنوعی

تصمیم‌گیری بر اساس تحیل داده‌ها در هوش مصنوعی به مرور زمان پیشرفت کرده و وابسته به داده‌ها است. هوش مصنوعی توانایی بالایی در پایش کردن حجم زیادی از داده‌ها به صورت بهینه‌تری نسبت به انسان‌ها را دارد. برای مدیران محصول این قابلیت هوش مصنوعی به معنی دسترسی عمیق‌تری به تجربه و بازخورد مشتریان، الگوهای بازار و عملکرد محصول را دارد. داده‌های پایش‌شده توسط هوش مصنوعی می‌توانند الگو‌ها و پیش‌بینی‌هایی را پدیدار و روشن‌سازی کنند که ممکن است در روش‌های سنتی تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها مشخص نشود.

به همین دلیل، تفکر تصمیم‌گیری در مدیریت محصول هوش مصنوعی معمولا با نکات مثبت بسیاری مانند تفکر و تصمیم وسیع‌تر و همه‌جانبه تری همراه است. همچنین، درصورت اشکال در پایش داده‌ها توسط هوش مصنوعی، وجود انحراف در داده‌ها و خروجی هوش مصنوعی و همچنین برنامه‌ریزی اشتباه در آموزش به آن، می‌تواند مسیر مدیریت محصول را دچار چالش‌ها و معضلات بسیار مهمی کند.

تشخیص نیاز به استفاده از هوش مصنوعی

همانطور که در قسمت‌های قبل اشاره کردیم، استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت محصول می‌تواند با مشکلات و چالش‌هایی از پایش داده‌ها گرفته تا حفظ اخلاق و امنیت رو‌به‌رو باشد. تشخیص نیاز به استفاده از هوش مصنوعی یکی از مراحلی است که باید همواره پیش از مدیریت محصول هوش مصنوعی بررسی شود.

برای مثال، در مواردی که داده‌ها غیرپراکنده، مشخص و محدود باشند، استفاده از روش‌های تجزیه و تحلیل سنتی داده‌ها نیز می‌تواند با استفاده از روش‌های مدیریت محصول به ارتقا و بهبود محصول بیانجامد. همچنین، در صورتی که داده‌های جمع‌آوری شده به شکلی باشند که درک و تحلیل آن با استفاده از هوش مصنوعی ممکن نباشد، نیاز است تا از روش‌های سنتی تحلیل داده‌ها و نیروها و دانش انسانی استفاده شود.

انتخاب مسئله مناسب برای هوش مصنوعی

در قسمت‌های قبل آموختیم، بررسی مسئله و داده‌های موجود یکی از مهم‌ترین قدم‌های برای تصمیم‌گیری در استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت محصول است. در صورتی که مسئله مورد نظر با قوانین ساده و نرم‌افزارهای عادی قابل حل نباشد، داده‌ها زیاد و پیچیده باشند و هزینه کافی برای تولید، آموزش و استفاده از هوش مصنوعی وجود داشته باشد، استفاده از هوش مصنوعی، یک تصمیم منطقی برای مدیریت محصول خواهد بود.

استفاده از نموداری مانند زیر می‌تواند به تصمیم‌گیری در این جهت کمک‌کننده باشد. ابتدا باید مقدار پیچیدگی الگوها و حجم داده‌ها بررسی شود. همچنین، به طور همزمان، عدم قطعیت و تغییر‌پذیری نتایج مبتنی بر داده‌ها نیز بررسی شود. بدین ترتیب می‌توان مانند زیر برای استفاده از محصولات هوش مصنوعی تصمیم‌گیری کرد.

از نمودار بالا نتایج زیر حاصل می‌شود:

• اگر داده‌ها محدود، ساده و با تغییر‌پذیری کم باشد، استفاده از راه‌حل‌های ساده و قانون محور منطقی‌تر و کم‌هزینه‌تر است.
• اگر داده‌ها غیر‌قطعی و تغییر‌پذیر باشند و همچنین نتوان آن‌ها را با دستورهای هوش مصنوعی پایش کرد، باید از نیروی انسانی بهره گرفت.
• اگر داده‌ها حجیم و پیچیده باشند اما تغییرپذیری آن‌ها قابل توجه نباشد، استفاده از مدل‌های ساده هوش مصنوعی، تصمیمی منطقی است.
• در نهایت اگر داده‌ها حجیم و پیچیده باشد و تغییرپذیری بالایی داشته باشند، استفاده از هوش مصنوعی پیچیده و پیشرفته ابزاری مناسب خواهد بود.

محدودیت اصلی در محصولات هوش مصنوعی

محدودیت اصلی در مدیریت محصولات هوش مصنوعی، ایجاد یک توازن بین هزینه‌ها، نیاز سازمان، اهداف شرکت و اهداف کاربر و تواندمندی‌های مدل است. در این فرآیند، مولفه‌های بسیاری می‌توانند بر تصمیم‌های نهایی یک مدیر محصول هوش مصنوعی اثر بگذارد. در ادامه، دو عامل مهم از این عوامل را بررسی می‌کنیم.

مفهوم دقت و بازیابی

دقت و بازیابی دو پارامتر مهم در بررسی نتایج محصول هوش مصنوعی هستند. برای درک بهتر این دو مفهوم ابتدا نیاز است نتایج مدل را بر اساس رابطه آن‌ها با واقعیت بررسی کنیم. نتایج مدل می‌توانند یکی از چهار حالت زیر را داشته باشند.

• مثبت درست: پیش‌بینی مدل با واقعیت همخوانی دارد.
• مثبت کاذب: پیش‌بینی مدل مثبت و واقعیت منفی باشد.
• منفی کاذب: واقعیت مثبت و پیش‌بینی مدل منفی باشد.
• منفی درست: واقعیت و پیش‌بینی مدل هر دو منفی باشند.

این روابط را می‌توان به شکل زیر نمایش داد.

بدین ترتیب می‌توان دقت و بازیابی را به شکل زیر تعریف کرد.

• دقت (Precision): مقدار (درصد) صحیح بودن پیش‌بینی‌های مثبت در واقعیت
• بازیابی (Recall): مقدار پیش‌بینی‌های مثبت واقعی شناسایی شده

معمولا بهبود یکی از موارد دقت و بازیابی باعث کاهش مورد دیگر می‌شود. بدین دلیل، یافتن یک توازن مناسب بین دقت و بازیابی با توجه به اصول اخلاقی، قانونی، توانایی‌های مدل و اهداف تجارت، یکی از مهم‌ترین چالش‌های مدیریت محصول هوش مصنوعی است.

تفاوت مدیریت محصول هوش مصنوعی و مدیریت محصول سنتی

مدیریت محصول هوش مصنوعی، با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی و پیشرفت روزافزون آن، از مدیریت محصول سنتی فراتر می‌رود. مدیران محصول سنتی با ساختار شغلی ساختاریافته‌ای مراحل مدیریت محصول را پیش برده و نیاز به بررسی داده‌ها به صورت دستی و زمان‌بر دارند.

مدیریت محصول هوش مصنوعی باید با هدایت و جهت‌یابی بین داده‌های پیچیده، مدیریت چرخه عمر محصول هوش مصنوعی و ایجاد توازن بین اصول اخلاقی و نوآوری، به پیشرفت و ارتقای محصول کمک کند. در ادامه، نقش این موارد را در تفاوت این نوع مدیریت توضیح می‌دهیم.

تفاوت نوع پردازش داده ها

در روش مدیریت محصول سنتی، عمدتا از نرم‌افزارهایی استفاده می‌شود که نوع پردازشی مطلب و مبتنی بر قانون‌های مشخص دارند. بدین ترتیب، خروجی نرم افزارها معمولا بر اساس یک تابع مشخص تعیین شده و تغییر نمی‌کند. اما در مدیریت محصول با هوش مصنوعی، به دلیل وجود یادگیری در این محصولات، نوع پردازش داده و خروجی احتمالی آن می‌تواند بسیار متغیر و متنوع باشد.

به همین دلیل، خروجی‌های نرم افزارهای مدیریت محصول سنتی، رفتاری قابل پیش‌بینی دارند و در مقابل، خروجی محصولات هوش مصنوعی، خروجی‌های احتمالاتی دارند و بر اساس رفتاری احتمالی مشخص می‌شوند.

هدایت داده‌های پیچیده

مدیران محصول هوش مصنوعی باید اطمینان حاصل کنند که داده‌ها شفاف بوده و جهت‌گیری خاصی ندارند. به همین دلیل، بررسی داده‌ها یکی از مهم‌ترین عوامل تعیین کننده در این نوع مدیریت است. به دلیل یادگیری و تحلیل هوش مصنوعی بر اساس داده‌ها، کوچکترین اشکالی در آن‌ها می‌تواند باعث انحراف نتایج پایانی در مدیریت محصول شود.

مدیریت چرخه عمر محصول هوش مصنوعی

در مدیریت محصول هوش مصنوعی، رفتار مدل برخلاف شاخص‌های ایستا، به شکلی مداوم نیاز به آموزش دیدن، بهبود یافتن و پایش شدن دارد تا بتواند به صورت تاثیرگذار در مدیریت محصول عمل کند. به همین دلیل، عملکرد و مراحل یادگیری مدل‌های هوش مصنوعی باید به شکلی مداوم مدیریت شوند.

محصولات هوش مصنوعی، رفتار و عملکردی متغیر را در طی گذشت زمان نشان می‌دهند. به طور کلی، چرخه عمر محصول هوش مصنوعی شامل موارد زیر است.

• تعریف مسئله
• جمع‌آوری داده‌ها
• آموزش مدل و ارزیابی آن
• استقرار محصول هوش مصنوعی
• پایش مداوم محصول و بهبود آن

مهارت‌های مورد نیاز مدیر محصول هوش مصنوعی

برای موفقیت در پیشبرد برنامه‌های مدیریت محصول هوش مصنوعی و ارتقای مداوم محصول به وسیله آن، یادگیری و کسب مهارت در برخی از حوزه‌های فنی و غیر فنی نیاز است. از مهارت‌های فنی می‌توان به اصول اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و از مهارت‌های غیر فنی می‌توان به مهارت‌های ارتباطی با ذینفعان اشاره کرد. در ادامه هر یک از این دو دسته مهارت را توضیح می‌دهیم.

مهارت‌های فنی

مدیران محصول هوش مصنوعی نیازی به دانستن روش‌های کدنویسی برای هوش مصنوعی ندارند. اما باید با اصول اولیه روش کار هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و روش استفاده از آن به خوبی اشراف داشته باشند. این دانش‌ها شامل اطلاعات درباره نحوه آموزش به مدل‌های هوش مصنوعی، آزمایش و تست آن‌ها و روش‌های گسترش آن‌ها است. همچنین، آشنایی با برخی از ابزارها مانند TensorFlow و aws نیز برای بهبود عملکرد مدیریت محصول هوش مصنوعی نیاز است.

یکی از مهم‌ترین مهارت‌های فنی مورد نیاز برای مدیران محصول هوش مصنوعی، داشتن سواد داده‌ای است. در واقع کسب مهارت سواد داده نسبت به دانش کدنویسی در اولویت خیلی بالاتری برای موفقیت در مدیریت محصول هوش مصنوعی است. شناسایی داده‌های موجود، روندهای موجود در آن‌ها، شناسایی کاستی‌ها و درک مفهوم نتایج تحلیل داده‌ها از مهم‌ترین مهارت‌های مورد نیاز برای مدیران محصول هوش مصنوعی است.

مهارت‌های عمومی

مهارت‌های عمومی مانند مهارت‌های نرم از جمله مواردی است که در این نوع مدیریت برای ارتباط موثر با ذینفعان و تیم‌های مختلف ضروری است. در ادامه برخی از این مهارت‌ها را توضیح می‌دهیم.

ارتباط موثر با ذینفعان

توضیح برنامه‌های مدیریت محصول به ذینفعان و افراد سایر تیم‌ها یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی است که مدیران محصول هوش مصنوعی باید کسب کنند. در توسعه این مهارت تلاش بر این است که داده‌های پیچیده و روند پیشرفت مدیریت محصول به شکلی قابل فهم برای افراد غیر متخصص توضیح داده شود و چالش‌ها و مسیر روند مدیریت محصول شفاف‌سازی شود.

تفکر استراتژیک

استفاده از تفکر استراتژیک برای همسوسازی مدیریت محصول با اصول هوش مصنوعی و اهداف تجاری محصول یکی دیگر از مهارت‌های عمومی در مدیریت محصول با هوش مصنوعی است.

حفظ اخلاق

هوش مصنوعی همواره با مشکلاتی مانند انحراف و امنیت همراه است. حفظ اخلاق و امنیت و بررسی مسیر عملکرد هوش مصنوعی در مدیریت محصول یکی از مهم‌ترین مواردی است که باید توسط مدیران محصول هوش مصنوعی هدایت و حفظ شود.

نمونه‌های مطالعاتی مدیریت محصول هوش مصنوعی

نمونه‌های مختلفی از تصمیمات مختلف مدیران محصول هوش مصنوعی در شرکت‌های مختلف برای مطالعه وجود دارند. در برخی از این نمونه‌ها، برخی از مهم‌ترین عناصر استفاده از محصول هوش مصنوعی مانند احتمالی بودن نتایج آن یا لزوم دخالت انسانی لحاظ نشده و پروژه‌ها با شکست مواجه شده‌اند.

در ادامه برخی از این موارد را بررسی می‌کنیم.

نمونه ناموفق شرکت Zillow Offers

شرکت Zillow Offers در زمان همه‌گیری کووید، یک مدل محصول هوش مصنوعی را برای برآورد و تخمین قیمت ‌ها در بازار مسکن ارائه داد. این پروژه به دلیل نادیده‌گرفتن ماهیت احتمالی مدل، رانش داده‌ها به دلیل چالش‌های تجارتی در زمان پاندمی کرونا و همچنین نبود نظارت انسانی موثر، با شکست مواجه شد. در این پروژه، داده‌ها و نتایج به صورت قطعی مدل‌سازی شده بودند و به تغییرات ناگهانی بازار واکنش صحیحی نداشتند. همچنین، نظارت انسانی مناسب برای این پروژه تعریف نشده بود.

نمونه موفق شرکت Spotify

یکی از پروژه‌های موفق محصول هوش مصنوعی در شرکت اسپاتیفای رقم خورد. این شرکت، از هوش مصنوعی برای پایش روند استفاده کاربران از این پلتفرم پخش موسیقی، برای پیشنهاد گزینه‌های شخصی سازی‌شده به صورت هفتگی استفاده کرد. در این پروژه، داده‌ها مشخص و کم‌ریسک بود، به خوبی جمع‌آوری شدند و به صورت مداوم بهبود داده شدند.

از علت‌های موفقیت این مدل می‌توان به استفاده از داده‌های آماری دقیق و مشخص، به‌روزرسانی سیستماتیک و هم‌راستایی هدف مدل با ارزش کاربر اشاره کرد.

بهترین برنامه مدیریت محصول هوش مصنوعی

در این مطلب از مجله فرادرس آموختیم مدیریت محصول هوش مصنوعی چیست. مدیران محصول با استفاده از هوش مصنوعی و قابلیت‌های آن می‌توانند روند تحلیل داده و تصمیم‌گیری و ارتقای محصول را در زمینه‌هایی مانند ساده‌سازی گردش‌های کاری، کشف بینش‌ها و تسریع تصمیم‌گیری استفاده کنند. برای مثال ممکن است از هوش مصنوعی Gen AI برای تهیه پیش‌نویس‌های داستان کاربر استفاده شود. در ادامه برخی از برنامه‌های مدیریت محصول هوش مصنوعی و کاربرد آن‌ها معرفی شده است.