Инструменты AI для продуктовой работы

Generative AI можно применять на всех этапах продуктовой работы: генерация идей, сбор и фильтрация информации, подготовка и пост-обработка встреч, исследования, создание продуктовых артефактов (видение, стратегия, пользовательские сценарии, требования). Ключевое отличие от традиционного ML — работа с неопределенностью вместо детерминированности, что требует новых подходов к тестированию и оценке качества. Правильное применение AI-инструментов может значительно ускорить продуктовые процессы.

Связи

• 20240310_2347 Три перспективы на Generative AI — Исходная заметка реализует продуктовую перспективу из трёх описанных подходов
• 20240424_0601 Natural language как драйвер автоматизации — Объясняет технологическую основу автоматизации продуктовых процессов через естественный язык
• 20250415_1680 Автоматизация инновационного процесса — Развивает идею ускорения процессов до портфельного подхода в инновациях
• 20250808_2218 AI-агенты для реверс-инжиниринга требований — Конкретный пример применения AI для создания продуктовых артефактов (требований)
• 20240616_0750 Темп изменений в Generative AI требует регулярных обновлений знаний — Контекстуализирует быстроту изменений AI-инструментов для продуктовой работы

---

Источник: Telegram, 2024-03-10