Yapay Zekanın 2024'te Ürün Yönetimini Geliştirmesinin 5 Yolu

2022’de piyasaya sürülen ChatGPT, ürün yönetimi sahasında önemli bir dönüşüme neden oldu. Bu yapay zeka chatbot, karmaşık sorulara insan benzeri bir derinlikte cevap vermesiyle internet dünyasında büyük bir heyecana yol açtı. Bu çığır açan gelişme, teknolojiyle etkileşimimizin ve onunla nasıl etkileşimde bulunduğumuzun önemli bir değişimine işaret etti.

Bir ürün yöneticisi, ChatGPT’nin yeteneklerini test etmek amacıyla Google’da bir ürün yöneticisi pozisyonu için bir adayın rolünü simüle etti ve bot başarılı bir performans sergiledi. ChatGPT, sahte bir mülakat sırasında bile yeni bir uygulama kavramını anlayarak yeteneklerini kanıtladı. Bu eğilimi takip ederek, yapay zekanın ürün yönetimi alanını temel olarak nasıl dönüştürebileceğini beş farklı şekilde görebiliriz.

2024’TE YAPAY ZEKANIN ÜRÜN YÖNETİMİNDE YARATACAĞI 5 DEVRİM YOLU

Doğal dil işleme, kullanıcı öngörülerini etkili bir şekilde analiz edecek ve çözecektir.
Prototipleme ve taklit oluşturma konusundaki yapay zeka müdahalesi, anında görselleştirmeye imkan sağlayacaktır.
Üretken yapay zeka, oyunlaştırma teknikleriyle birleşerek kullanıcı katılımını artıracaktır.
Beyin-bilgisayar arayüzü, beyin sinyallerini eylemlere dönüştürerek içgörüleri ortaya çıkaracaktır.
Yapay zeka, kişiselleştirilmiş ilaç özelliklerini test etmek ve daha küçük gruplara özel tedaviler geliştirmek için fırsatlar sunacaktır.

1. Kullanıcı İçgörülerinin Doğal Dil Sentezi

Ürün ekipleri, çeşitli engellerle karşılaşarak, özellikle yüksek hacimli ve yapılandırılmamış geri bildirimlerden kaynaklanan aşırı veri yükü, sistematik bir çerçevenin eksikliği, zaman baskıları ve sınırlı kaynaklar gibi nedenlerle niteliksel kullanıcı verilerinden sistematik içgörü elde etmekte güçlük yaşarlar.

Bu kısıtlamaların bir araya gelmesi, genellikle stratejik ürün kararlarına bilgi sağlamada niteliksel verilerin başarısız olmasına yol açar. Ancak, doğal dil işleme, büyük hacimli niteliksel kullanıcı geri bildirimlerini otomatik olarak analiz edebilir. Bu analizin merkezileştirilmesi, müşteri ihtiyaçlarına ve sorunlu alanlara odaklanarak, veri odaklı ürün yol haritalarının oluşturulmasına olanak tanır.

Örneğin, küresel bir hızlı servis restoran zinciri, müşteri anketleri, sosyal medya ve franchise konum incelemeleri gibi çeşitli kanallardan topladığı serbest biçimli geri bildirimleri ele alalım. Bu niteliksel veriler, menü teklifleri, müşteri görüşleri ve mağazanın iyileştirilmesi gereken alanlar gibi önemli bilgiler içerse de, manuel olarak bu sayısız metin girdisini işlemek pratik değildir.

Doğal dil işleme çözümleri, büyük miktardaki yapılandırılmamış metin verilerini etkili bir şekilde analiz ederek eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarabilir. Restoran zinciri, gelişmiş NLP algoritmalarını kullanarak tüm geri bildirim girdilerini analiz eden önceden eğitilmiş bir dil modeline erişim sağlayabilir. Yapay zeka asistanı, yeni ürünlerin, yerelleştirilmiş menü değişikliklerinin, yeniden modelleme etkilerinin, çalışan tutumlarının ve diğer eyleme geçirilebilir bulguların temel tüketici temalarını işaretler. Ayrıca zaman içindeki duyarlılığı takip eder, bölgesel farklılıkları belirler ve çeşitli menü öğelerine ilişkin geri bildirimleri satışlarla ilişkilendirir.

Bu şekilde, hızlı servis yapan restoran markası, açık uçlu anketlerden ve incelemelerden elde edilen bilgileri otomatik olarak sentezleyerek, stratejik kararlarda müşteri ihtiyaçlarına daha iyi yanıt verebilir.

2. Hızlı Prototipleme ve Sahte Üretim

Ürün yöneticileri, kavramları iletmek, geri bildirim toplamak ve fikir birliğini sağlamak için maketlere, tel çerçevelere ve prototiplere büyük ölçüde güvenmektedir. Geleneksel olarak, bu varlıkların işlenmesi, yetenekli tasarımcıların veya ürün yöneticilerinin yoğun manuel çabasını gerektirir. Hızlı tempolu bir ortamda pazara ilk girişin kritik olduğu durumlarda, konseptten görselleştirmeye kadar süreci hızlandırmak büyük bir önem arz etmektedir.

Yapay zekadaki ilerlemeler, ürün yöneticilerine ve tasarımcılara, konseptleri doğal dil tabanlı araçlar kullanarak yoğun manuel çalışma gerektirmeden oluşturma imkanı sunmaktadır. Arayüzler, Proje Yöneticilerinin ve tasarımcıların istenen düzenleri, bileşenleri ve yolculukları günlük dilde tanımlamalarına olanak tanır. Yapay zeka çizim asistanları, spesifikasyonlara uygun ayrıntılı modeller, tel çerçeveler ve tıklanabilir prototipleri otomatik olarak oluşturur.

Örneğin, bir e-ticaret şirketinde ürün müdürü olan John’un kişiselleştirilmiş bir ana sayfa hediye bulma widget’ı fikri olduğunu varsayalım. John, tasarımlar üreten yapay zeka destekli bir eklenti kullanarak saatler harcamak yerine, metinde istenen unsurları açıklar ve saniyeler içinde kavramı görselleştiren gerçekçi bir maket elde eder.

Yapay zeka sistemleri, konseptleri oluşturmak için gereken çabayı ve beceriyi katlanarak azaltarak, ürün yöneticilerine vizyonları hızlı bir şekilde hayata geçirme özerkliği verir. Yeni süreç, geri bildirim için fikirlerin paydaşlara verimli bir şekilde iletilmesine, uygulanabilirliğin tahmin edilmesine ve kavramların iyileştirilmesi için kullanıcı testlerinin kolaylaştırılmasına olanak tanır. Ve bu sadece maketler değil; yapay zeka ayrıca kullanıcı yolculukları, hikaye taslakları ve diğer kullanıcı deneyimi çıktıları oluşturarak yenilikçi müşteri odaklı çözümler konusunda da yardımcı olabilir.

3. Oyunlaştırma Üretken Yapay Zekayla Buluşuyor

Oyunlaştırma, kullanıcıları bir araya getirme amacıyla oyun mekaniği ve oyun psikolojisi kullanma sürecidir. Bu yaklaşım, yapay zeka ile birleştirildiğinde sınırsız kişiselleştirilmiş ve dinamik deneyimlerin ortaya çıkmasını sağlar. Temel teknik, yapay zekanın her kullanıcıya özel oyunlaştırılmış sistemler sunmasını mümkün kılan takviyeli öğrenme algoritmalarıdır. Bu algoritmalar, veriler aracılığıyla bireysel tercihleri deneysel olarak modelleyerek her kullanıcıya özel bir deneyim oluşturur.

Yapay zeka, sinir ağları kullanarak etkileşim sinyallerini analiz eder, yanıt sürelerinden anlatı seçimlerine ve biyolojik geri bildirimlere kadar uzanan bilgileri kullanarak etkileşim tetikleyicilerini belirler. Bu süreç, bilgi boşluklarını, teşvikleri, risk iştahını ve diğer katılımcıya özgü parametreleri optimize eder. Yapay zeka, kullanıcının katılımını en üst düzeye çıkarmak için zorlukları, ipuçlarını, ödülleri ve hikaye dallarını sürekli olarak optimize eder ve özelleştirir.

Yapay zeka, kişisel tercihlere dayalı olarak zorlukları, ipuçlarını, ödülleri ve hikaye dallarını optimize ederek kullanıcının katılımını en üst düzeye çıkarmak için sürekli olarak çalışan bir bilim dalını temsil eder. Bu şekilde, gelişmiş makine öğrenimi ile elde edilen ampirik performans verilerini kullanarak oyunlaştırma, her kullanıcının tatmin olduğu uyaran kombinasyonunu belirleyen ve sizin tarafınızdan tanımlanan uyarlanabilir, optimize edilmiş bir yapıya dönüşür. Yapay zeka, bireye hitap eden tamamen kişiselleştirilmiş ve son derece ilgi çekici etkileşimli deneyimlerin potansiyelini gerçekleştirir.

Örneğin, bir yapay zeka öğretmeni, her öğrenci için ilerlemeleri analiz ederek özel görevler ve değerlendirmeler düzenleyebilir. Sağlık hizmetleri uygulamaları, ilaca uyumu teşvik eden zorluklar oluşturmak için üretken yapay zekayı kullanabilir. Perakendeciler, kişiselleştirilmiş hazine avları oluşturmak için envanterler genelinde yapay zekayı kullanabilir. Yapay zeka, her bireyin özel ihtiyaçlarına yanıt veren uyarlanabilir sağlıklı yaşam yolculukları oluşturabilir.

Bu yetenek, ürün yöneticileri tarafından bireysel düzeyde en etkili deneyimlere doğru kullanılmaya hazır hale getirilmektedir. Takviyeli öğrenmenin oyunlaştırmada sağladığı devrim, dijital temas noktalarındaki her uygulama ve siteyi özelleştirmek için umut vaat eder. Sağlık hizmetlerinden e-ticarete kadar farklı sektörlerdeki ürün ekipleri, bu uyarlanabilir arayüzleri kullanarak öğrenme yollarını, ürün önerilerini, segmentlere özel destek içeriğini ve reklam öğelerini optimize etmek için N=1’e kadar kişiselleştirmeyi gerçekleştirebilir.

4. Beyin-Bilgisayar Arayüzleri ve Sinirsel Geri Bildirim

Geleneksel olarak, geri bildirim genellikle sözlü veya yazılı olarak ifade edilir. Ancak, gelişen beyin-bilgisayar arayüzü teknolojisi, doğrudan sinirsel geri bildirimi mümkün kılabilmektedir. Bir ürün yöneticisi, kullanıcıların özelliklere yönelik filtrelenmemiş duygusal tepkilerini gerçek zamanlı olarak alabilir hale gelirse, bu oldukça etkileyici bir durum olabilir. Yapay zeka modelleri, beyin sinyallerini eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilme potansiyeline sahiptir.

Meta’nın araştırmacıları, yapay zekayı beyin aktivitesinden konuşmayı çözme konusunda elektroensefalografiyi kullanarak büyük bir adım atmıştır. Bu teknoloji, kapsamlı konuşma verileriyle eğitilmiş olup, konuşma bozukluğu yaşayan bireylere yardım etme konusunda umut vaat etmektedir. Pratik zorluklarla karşılaşmasına rağmen, yapay zekanın sinir sinyallerini EEG yoluyla yorumlama yeteneği, iletişim teknolojisinde önemli bir ilerleme olarak kabul edilebilir ve potansiyel olarak iletişim becerilerini etkileyen engelli bireyleri anlama ve yardımcı olma şeklimizi kökten değiştirebilir.

5. Moleküler Simülasyon için Kuantum Hesaplama

Kuantum hesaplama, klasik bilgisayarların izin verdiğinden çok daha hızlı bir şekilde moleküler etkileşimleri simüle ederek farmasötik inovasyonları hızlandırma sözü vermektedir. İlaç şirketlerindeki ürün yöneticileri için bu, kişiselleştirilmiş ilaç özelliklerinin ve etkilerinin bireysel genetik profillere dayalı olarak test edilmesine olanak tanır. Proje yöneticileri, geniş kitlelere hitap etmek yerine daha küçük gruplara özel tedaviler geliştirebilir.

Kuantum makine öğrenimi, hastaları genetik belirteçlere dayalı olarak hızla alt gruplara ayırarak bu sürece yardımcı olur. Bu, daha önce mümkün olmayan ürün fırsatlarını ortaya çıkaran ultra hedefe yönelik çözümler geliştirme yeteneği anlamına gelir. Mevcut hibrit kuantum-klasik sistemler, ölçeklenebilir kuantum bilgisayarları henüz tam anlamıyla olgunlaşmasa da değerli algoritmaları çalıştırmaktadır.

Kuantum teknolojisinin olgunluğa doğru ilerlemesiyle birlikte, ürün yöneticileri çözümleri bireysel ihtiyaçlara göre uyarlamak ve insan yaşamını koruma ve iyileştirme potansiyelini önemli ölçüde artırmak için benzeri görülmemiş yeteneklere sahip olmaya hazırlanmaktadır.