Oprogramowanie AI, które ułatwia pracę menedżerom produktów

narzędzia stolarskie

Ponieważ możliwości sztucznej inteligencji są wprowadzane w nowe produkty i usługi, dobrze jest czasami przejrzeć oprogramowanie AI, które menedżerowie produktów mogą wykorzystać w swojej pracy i znacznie zwiększyć wydajność.

Narzędzia do zarządzania produktami obejmują:

  • oprogramowanie do analizy produktów,
  • narzędzia do projektowania produktów,
  • oprogramowanie do zarządzania produkcją,
  • narzędzia do śledzenia rozwoju produktu,
  • oprogramowanie do zarządzania zespołem.

Z perspektywy wprowadzenia i rozwoju produktu możemy zidentyfikować trzy typy oprogramowania:

  • opinie klientów i eksperymenty 
  • zarządzanie zespołem produktowym 
  • śledzenie i monitorowanie tzw. trakcji, czyli tego jak rozwija się produkt

Sztuczna inteligencja ułatwiła przetwarzanie ogromnej ilości danych i zautomatyzowała pracę menedżerów produktów dzięki wnioskom z tego przetwarzania

Bez zbędnego przedłużania, oto wybrane przeze przykłady narzędzi AI wspierających proces zarządzania produktami. Uważam, że są one przydatne w podnoszeniu poziomu efektywności pracy menedżerów produktów.

Przykłady oprogramowania AI do treningu danych i prototypowania

Tektura papierowa z prototypem oprogramowania i szkicem front-end

Showpad , a konkretnie Showpad Content, to przydatne narzędzie do tworzenia atrakcyjnej prezentacji lub strony docelowej do eksperymentowania z prototypem lub MVP. Firma opracowała również narzędzie analityczne oparte na AI. Może mierzyć iteracje między określoną treścią landing pages a użytkownikami końcowymi, a następnie przedstawiać zalecenia zmian w produkcie, stronie www produktu i komunikacji. Uważam, że jest to interesujące i przydatne narzędzie, jeśli chcesz przetestować propozycję wartości i uzyskać od klientów informacje zwrotne na temat projektowania komunikatów. 

Lead Genius i jego rozwiązanie AI, pomagają budować bazy danych służące pozyskiwaniu i budowaniu wysokiej jakości leadów sprzedażowych. Lead Genius koncentruje się na pomaganiu menedżerom produktu w tworzeniu atrakcyjnych strategii wejścia na rynek, zapewniając wysoką jakość danych o klientach i użytkownikach. Ich oprogramowanie oparte na AI może pomóc w przygotowaniu listy klientów docelowych (z ang. target customers), przeprowadzeniu symulacji dotyczących konwersji tej bazy i wprowadzenia produktów na rynek na bazie tych AI analiz. Menedżerowie produktu mogą monitorować, w jaki sposób kierować klientów do interakcji online, co może być bardzo przydatne w budowaniu strategii produktowych. 

H2O.Ai to fantastyczna platforma (zestaw wielu różnych narzędzi), którą można wykorzystać do trenowania algorytmów i modeli AI. H2O działa na dużych ilościach danych i może szybko pomóc w testowaniu danych, szkoleniu ich i dostarczaniu wielu różnych informacji. Narzędzie może pomóc menedżerom produktu i ich zespołom zaoszczędzić dużo czasu na trenowaniu modeli sztucznej inteligencji. Innymi słowy, zamiast zatrudniać własny zespół i budować od zera (z ang. from scratch) modele AI, H2O wytrenuje je dla Ciebie. Istotnie skraca więc time to market.

Datarobot to kolejna ekscytująca platforma, która pomaga zrobić proste rzeczy. Prześlij swój zbiór danych i oceń wiele modeli, aby zobaczyć, jakie dane wyjściowe możesz uzyskać. Platforma pomaga również budować umowy SLA wokół danych, co zwiększa szansę na wypracowanie odpowiedzialnych oczekiwań we współpracy z klientami.

Jeśli chciałbyś zapisać się do naszego newslettera, zapraszam:

.

Firmy tworzące oprogramowanie AI, które budują narzędzia do automatyzacji zadań i poprawy jakości danych

Zestaw urządzeń automatyzujących zadania w sieci

W naszych projektach dużo pracujemy z obrazami i zdjęciami. Odkryliśmy interesującą firmę CrowdAI . Aby korzystać z CrowdAI, przedstawiciele firmy muszą uruchomić proces onboardingu klienta, więc nie jest to typowy SaaS, jeśli już się ten proces przejdzie software daje duże możliwości. To fascynujące, jak obrazy mogą pomóc w zdobyciu wniosków biznesowych i podejmowaniu lepszych decyzji w biznesie, zarządzaniu kryzysowym itp. Możesz sobie wyobrazić, jak dzięki takim rozwiązaniom można ulepszyć farmy, drogi, mosty, baseny, jeziora. CrowdAI, po prostu “żuje” dla Ciebie zdjęcia i wyciąga z nich nieliczną ilość informacji.

Czytaj także : Jak tworzyć zespół sztucznej inteligencji, który może napędzać rozwój produktów opartych na sztucznej inteligencji?

Cynamon , jedno z naszych ulubionych narzędzi, pomaga usunąć głupie, ręczne zadania i wprowadzić pełną automatyzację w przetwarzaniu dokumentów. Czy masz faktury w różnych formatach, umowy lub notatki odręczne? Cynamon potrafi wyodrębnić kluczowe punkty i pobiera faktury do Twojego systemu ERP, a jeśli jesteś podobny do nas, używasz Apple Pencil, pomaga przenieść pismo odręczne do drukowanego tekstu. 

Anodot , pomaga menedżerom produktów radykalnie poprawić jakość danych. Jeśli masz ogromną ilość danych, możesz użyć narzędzia do znalezienia anomalii. Jeśli używasz Salesforce do pozyskiwania danych i Google Analytics do śledzenia trakcji, to narzędzie może pomóc w odkryciu martwych punktów w zestawach danych, korelacji między różnymi danymi. Problem polega na tym, że kiedy masz niewartościowe punkty danych w dużej puli danych, twoja prognoza staje się nierzetelna i ale Ty o tym nie wiesz. Anodot znajdzie takie miejsca dla Ciebie.

Wybrane chatboty i oprogramowanie AI przykładające się sukcesu działań marketingowych

Humanoid, który jest doskonałym przykładem przyszłych chatbotów

Komponenty Troops.ai o nazwie „For Customer Success” są bardzo pomocne, gdy Twój produkt jest wprowadzany na rynek a Ty od początku chcesz walczyć z churn (utrata klientów) i poprawić onboarding nowych użytkowników. Uważamy, że jest to bardzo przydatne w projektach B2B. Software integruje się również z Salesforce. Jeśli masz zamiar skalować swój produkt, Troops.ai pomoże Ci zmierzyć satysfakcję, co ma kluczowe znaczenie, jeśli jesteś menedżerem produktu skupionym na opiniach klientów (czyli tak jak być powinno).

Niektórzy z naszych klientów rozważają chatboty jako element swojej strategii zarządzania produktem. Zwykle myślą o dwóch aspektach:

  • jak zautomatyzować zadania wykonywane ręcznie (np. odpowiadanie na standardowe pytania klientów)
  • jak uzyskać więcej informacji zwrotnych, a następnie ulepszyć produkty?

Poniżej znajdziesz platformy, które mogą pomóc w projektowaniu czatów, botów i innych sposobów komunikacji automatycznej i opartej na sztucznej inteligencji.

  • Twyla integruje się z SAP, Salesforce, Magento, LiveChat i innymi. Jest to silnik oparty o NLP (Natural Language Processing), który jest zasilany przez CMS. 
  • Acebot.ai – dostosowany do pytań ankietowych. To narzędzie potrafi szybko analizować ankiety, uruchomić je, zbierać opinie od użytkowników. Wszystko to okazuje się bezcenne podczas testowania produktu, propozycji wartości i uruchamiania wersji beta.
  • Dialogflow – pozwólcie, że skopiuję i wkleję ich oryginalny opis, bo uważam, że jest najbardziej wyczerpujący. ” Daj użytkownikom nowe sposoby interakcji z Twoim produktem, budując angażujące głosowe i tekstowe interfejsy konwersacyjne, takie jak aplikacje głosowe i chatboty, oparte na sztucznej inteligencji. Połącz się z użytkownikami w swojej witrynie internetowej, aplikacji mobilnej, Asystent Google, Amazon Alexa, Facebook Messenger oraz w innych popularnych użytkownikach i urządzeniach ”

Twórz i pisz skuteczne wiadomości dzięki AI

Mężczyźni używają oprogramowania do pisania wiadomości na inteligentnym urządzeniu

Jeśli piszesz lub sprawdzasz wiadomości jako menedżer produktu, pokochasz Grammarly i Acrolinx. Pierwszy z nich to nie tylko sprawdzanie gramatyki, ale także sprawdzanie czytelności i estymowanie jak długo użytkownik musi spędzić czasu na przeczytanie danego tekstu. Poza tym narzędzie pomaga sprawdzać plagiat i nielegalne kopiowanie treści. . 

Narzędzie oferuje również wtyczki. Wyobraź sobie, że tworzysz reklamę na Facebooku, aby sprawdzić, jak zareagują użytkownicy. Grammarly instaluje się jako wtyczka, więc nie musisz kopiować i wklejać tekstu reklamy do Grammarly. Oprogramowanie wykorzystuje silniki AWS AI do przetwarzania i kontroli zasad gramatyki. 

Acrolinx jest inny, ponieważ realizuje inne cele. Sprawdza konsekwencje w komunikatach. Co to oznacza?. Jeśli tworzysz wiele landing pages, e-maili marketingowych, broszur, Acrolinx może je wszystkie połknąć i sprawdzić, czy styl pisania jest wszędzie taki sam, czyli konsekwetnty. Na przykład chcesz być zabawną marką, ale raport twoich dla Twoich inwestorów jest bardzo poważny. Acrolinx to zauważy i zaproponuje, aby raport był lżejszy w odbiorze.

Załóżmy, że uruchomiłeś wersję beta, a potem zdajesz sobie sprawę, że klienci powiedzieli: „Twoja aplikacja do ubezpieczenia zdrowotnego jest zbyt poważna i brzmi jak język korporacyjny”. Acrolinx pomaga dopasować styl do oczekiwań klientów. 

Kolejne super ciekawe narzędzie to Narrative Science. Narrative Science buduje historie wokół raportów, dokumentów, notatek i wykresów. Wyobraźmy sobie, że używasz dużej ilości danych do wizualizacji wydajności swojego produktu. To oparte na sztucznej inteligencji narzędzie automatycznie stworzy z tego historię. To oprogramowanie jest niezastąpione, gdy chcesz wyjaśnić swoim wewnętrznym zespołom, co się dzieje z produktem, a jednocześnie nie chcesz, aby Twój zespół ziewał podczas prezentacji.

Rekrutacja i planowanie inteligentnych usług

Cyfrowy podgląd harmonogramu na tablecie

Dwa ostatnie przykłady oprogramowania AI, które chcielibyśmy przedstawić, pomagają w zarządzaniu harmonogramem product managera i szybkim budowaniu lub przebudowywaniu zespołów.

X.Ai zaplanuje twoje spotkania. Wkradnie się do Twoich kalendarzy, obsłuży e-maile, wszystko, co jest potrzebne do zaplanowania dla Ciebie spotkań. Możesz zdefiniować swoje ulubione miejsce na różnego rodzaju spotkania. Na przykład, czy lubisz burzę mózgów w sali konferencyjnej o nazwie Nowy Jork, ale krótkie pogawędki prowadzisz w kawiarniach? Bez problemu x.ai się tego dowie i zautomatyzuje proces rezerwacji miejsca. 

Na koniec Vervoe przygotuje pytania na rozmowę kwalifikacyjną, poprowadzi proces, poda wyniki. Uczy się podczas rozmowy kwalifikacyjnej i miesza dokumenty, pytania, ankiety i filmy, aby sprawdzić różne umiejętności. W końcu otrzymujesz ranking kandydatów. Nie wypróbowaliśmy jeszcze tej platformy, tylko słyszeliśmy, że działa całkiem niesamowicie. Dzięki sztucznej inteligencji Vervoe może zautomatyzować proces i prowadzić rozmowy kwalifikacyjne i rozmowy z wieloma kandydatami jednocześnie. 

Product manager bez studiów i dyplomu, czy to możliwe?

Product manager przede wszystkim zarządza produktem, buduje mapy jego rozwoju i adresuje ryzyka związane z rozwojem produktu. Czy można wykonywać takie zadanie i podjąć taką odpowiedzialność nie mając dyplomu akademickiego?

Uważam, obserwując projekty w których pracuję, że product management to dynamiczna dziedzina, która ma swoje wymaganie, ale niekoniecznie wymaga konkretnego wykształcenia, takiego jak np. MBA. 

Aby odnieść sukces jako product manager, z pewnością musisz posiadać ducha przedsiębiorczości i wysoki poziom inteligencji emocjonalnej. 

Pierwsze oznacza szukanie sposobów na współpracę z klientami i przekładanie jej wyników na to jak działa produkt i usługa. Drugie to umiejętność “wyczuwania” czego oczekują użytkownicy, a czego nie pokazują badania rynków, produktów i konkurencji.

Najlepsi product managerowi są zawsze gotowi przesuwać granice w poszukiwaniu kolejnej wielkiej rzeczy (np. AirBnB w czasach pandemii stworzył wirtualne doświadczenia i podróże, choć wróżono product managerom, że będzie to klęska). 

Kim jest product manager?

Menedżerowie produktu zasadniczo definiują problemy, rozwiązują je i pokazują konsumentom, jak nowe i innowacyjne podejścia poprawi ich życie. Z formalnego punktu widzenia (Pragmatic Marketing)

  • 71% product managerów posiada co najmniej jeden certyfikat zawodowy oprócz swojego stopnia naukowego
  • 42% posiada tytuł magistra lub wyższy

Warto więc zobaczyć,

Czym zajmuje się product manager?

Product manager często nosi wiele kapeluszy. Podstawą zarządzania produktem jest jednak rozwiązywanie problemów. Zawsze chcesz zmaksymalizować wartość dla tych, którzy konsumują Twój produkt i jednocześnie przykładają się do wzrostu Twojej firmy .

Product managerowie pracują nad drobiazgowym zdefiniowaniem zakresu problemu, który rozwiązuje ich produkt i zapewnieniem optymalnego rozwiązania. Ustalenie problemu często wiąże się z dużą ilością badań i łączeniem informacji w oryginalny sposób.

Product managerowie są również odpowiedzialni za decydowanie o tym, co i kiedy tworzyć, budować i wkomponowywać w produkt. Ich zadaniem jest kompetentne kierowanie swoimi zespołami, gdy przekazują swoją wizję, zarządzają rozwojem i wprowadzają produkty na rynek. 

Zarządzanie produktem często wymaga umiejętności technicznych lub przynajmniej umiejętności koordynacji zespołów, które tworzą i projektują technologię. Product managerowie prowadzą często trudne rozmowy (np. dyskusje z zarządem na temat map produktów i priorytetach w doborze funkcjonalności) i kierują procesem rozwoju produktu od początku do końca.

Jeśli chciałbyś zapisać się do naszego newslettera, zapraszam:

.

Jak zostać menedżerem produktu?

Jak wszystko inne, praktyka czyni mistrza. Jeśli brakuje Ci doświadczenia, wystawiaj się na sytuacje, w których możesz je zdobyć. 

Im bardziej doskonalisz swoje umiejętności w zakresie tworzenia i kierowania rozwojem produktów w połączeniu z zarządzaniem projektami, tym bardziej stajesz się atrakcyjny dla potencjalnych pracodawców. Doświadczenie praktyczne, pomoże Ci poruszać się w tej dynamicznej, nowatorskiej dziedzinie bardziej niż dyplom. Dlaczego? Dlatego, że product managera nie da się wykształcić tak jak lekarza czy programistę. W tej pracy musisz mieć “oczy dookoła głowy”, stabilne tętno i chęć do negocjacji, rozmów i rozwiązywania problemów zawsze na inny sposób.

Zatem, aby odkodować to jak najlepsi product managerowie się rozwijają, opisałem poniżej kroki. Opisałem je na bazie swoich osobistych doświadczeń z firm w których pracowałem i dla których prowadziłem projekty:

Krok 1: Ucz się przez działanie — zarządzaj własnymi projektami

Jednym z najskuteczniejszych sposobów zostania product managerem jest działanie tu i teraz. Wybierz i zdefiniuj trapiący Ciebie problem, opracuj, zbuduj i sprzedaj produkt rozwiązujący ten właśnie problem. 

Aby kierować rozwojem produktu, przeprowadź badania rynkowe i sprawdź czy problem, który masz Ty istnieje na rynku. Załóżmy, że chciałbyś usunąć problem tego, że gdy kupisz sobie napój w puszce, musisz “oblizać” wieczko, aby się napić. Najpierw usuń ten problem dla siebie, później dla rynku. Sprawdź po drodze, czy dla innych ten sam dyskomfort ma znaczenie.

Następnie koordynuj rozwój produktu samodzielnie lub z zespołem podczas pracy nad walidacją i wdrażaniem rozwiązań. Podjęcie tego procesu od początku do końca zmusi Cię do myślenia jak product manager i, co może nawet ważniejsze, do zachowywania się tak jak product manager. 

Nawet jeśli Twój produkt ostatecznie się nie sprawdzi, doświadczenie związane z tworzeniem produktu od początku do końca przygotuje Cię na przyszłość jako PM, wystawiając Cię na właściwy proces. Podjęcie tej podróży pozwoli Ci zobaczyć, które strategie działają i będą Ci dobrze służyć, gdy będziesz się zajmował rozwojem innych produktów. 

Product management może przybierać różne formy. Rozpocznij i zbuduj produkt w ramach rozwoju własnej pasji (tzw. side hustle) lub po prostu twórz go jako Twój podstawowy biznes. Cokolwiek jednak zdecydujesz się zrobić, jasno podejdź do problemu i udokumentuj swoją podróż.

Książki i kursy online na temat zarządzania produktami mogą być świetnym miejscem na budowanie kompetencji, ale nie można nauczyć się product managementu bez praktycznego doświadczenia. Pomyślne uruchomienie produktu i zarządzanie nim nauczy Cię ufać swojej intuicji — nieocenionej umiejętności w tej szybko rozwijającej się dziedzinie i pomoże rozwinąć Twój oryginalny styl zarządzania produktami. 

Krok 2: Zostań wolontariuszem i pomocnikiem product managera

Inteligencja i determinacja mają kluczowe znaczenie dla Twojego sukcesu jako product manager, ale firmy na ogół nie są zainteresowane zatrudnianiem product managerów bez doświadczenia. Jak więc sobie z tym poradzić?

Jest kilka sposobów. Pierwszym z nich jest bycie wyjątkowo aktywnym w poszukiwaniu szans na rozwiązanie problemów produktowych. Załóżmy, że jesteś programistą i widzisz, że w opiniach o produkcie użytkownicy piszą “dlaczego nie ma funkcji A”.

Wybór należy do Ciebie. Możesz tę informację zignorować, gdyż jeśli powiesz o tej sprawie szefowi, będziesz miał więcej pracy. Możesz też przeczekać, aż ktoś inny z Twojego zespołu zasygnalizuje ten problem. Możesz też aktywnie podejść do sprawy i przedstawić sposoby rozwiązania tego problemu (to najlepsza strategia).

Zawsze, gdy pojawia się sytuacja i masz szansę poprowadzić proces rozwiązywania problemu w celu rozwiązania konkretnego dylematu, skorzystaj z okazji. Jeśli nie masz uprawnień do opracowania i wdrożenia rozwiązania w swojej obecnej pracy, poproś o pozwolenie na działanie. 

Takie podejście wymaga pływania po niewygodnych wodach i pokazania, że ​​jesteś w stanie poprawić sytuację. Komunikowanie się z kolegami z zespołu, rozwiązywanie problemów i badanie alternatyw oraz ustalanie priorytetów rozwiązań to znak rozpoznawczy dobrego product managera . Wolontariat przy realizacji projektu to jeden z najlepszych sposobów na to, by się do tego przyśpieszyć, pokazując poziom zaawansowania, jaki możesz wnieść do roli PM.

Jeśli nie możesz znaleźć w pracy wystarczających możliwości wolontariatu, spróbuj skontaktować się z raczkującą marką (np. startupem, który dostał pierwsze finansowanie). Zarejestruj się do produktu lub usługi tej firmy, i skontaktuj się z CEO biznesu z sugestiami usprawnień. 

Zostając wolontariuszem, product managerem, zdobędziesz cenne doświadczenie i znajomości. Startup może nawet chcieć zaryzykować zatrudnienie Cię jako kogoś, kto zainwestował w ich koncepcję produktu.

Krok 3: Zbuduj swoją pewność siebie

Osoba w formalnym garniturze pijąca kawę przy brązowym stole

Jak wspomniałem wcześniej, wielu założycieli początkowo podejmuje się pracy jako product manager dla własnego produktu. Przedsiębiorcy odnoszący sukcesy mają wiele takich samych cech i umiejętności, jak product managerowie, więc tradycyjne kształcenie może nawet utrudniać niekonwencjonalne sposoby myślenia, które są niezbędne do rozwoju na nowych obszarach. Nie zrozum mnie źle, nie chcę napisać, że wyższe wykształcenie nie ma znaczenia. Ma i to ogromne. Kształtuje nas jako ludzi. Chcę jednak podkreślić, że nie jest ono wymagane do tego, aby być świetnym product managerem.

Jedyne wykształcenie, którego potrzebujesz, to takie, które przygotuje Cię do pełnienia funkcji product managera. Mam tutaj na myśli kierunkowe kursy, certyfikaty. Dla przykładu możesz chcieć pozyskać formalne przygotowanie w zakresie budowania map walidacji produktu. Super. Pamiętaj jednak, że jeśli zatrudnisz się jako wolontariusz product manager i tak się tego nauczysz. 

Innymi słowy, możesz zdobyć ten zestaw umiejętności, kontynuując rozwiązywanie problemów w swojej organizacji lub czyimś start-upie. Oczekuj od siebie gotowości, do podejmowania bardziej wymagających i złożonych zadań, aby pokazać, że jesteś w stanie rozszerzyć wiedzę, aby wypełnić rolę i poradzić sobie z tym, co przyniesie rozwój produktu i oczekiwania użytkowników. 

Udokumentuj swój proces, aby zbudować portfolio doświadczeń w zakresie product management. Nie unikaj pracy, do której jeszcze nie jesteś przygotowany. Ufaj, że sobie z tym poradzisz; następnie pokaż się i spraw, aby działało to tak, jak działać powinno. 

Udowodnienie siebie innym jest tak samo ważne, jak udowodnienie sobie swoich zdolności. Ponieważ zarządzanie produktem jest tak dynamiczną dziedziną, często trzeba sobie ufać, polegając na intuicji.

Krok 4: Aplikuj na stanowisko menedżera produktu

Teraz zatrudniam znak na zewnątrz w słoneczny dzień

Wolontariat przy rozwiązywaniu problemów o coraz większej złożoności tworzy zasób pracy i doświadczenia, z których możesz czerpać, gdy ubiegasz się o stanowisko product manager. Jeśli przeszedłeś poprzednie kroki, jesteś gotów do startu.

Niezależnie od tego, czy planujesz przejście w ramach swojej obecnej firmy, czy szukasz pracy w innej firmie, skorzystasz z dotychczasowych osiągnięć. 

Umiejętność mówienia o swoim doświadczeniu i tym, co udało Ci się osiągnąć, pomoże Ci znaleźć pracę. Podkreśl pasję i pracowitość, jaką wykazałeś w rozwiązywaniu każdego problemu, który pozwolono Ci rozwiązać.

Najlepiej, jeśli zdobyłeś zaufanie i podziw osób, z którymi współpracowałeś wewnątrz swojej organizacji. To świadczy o Twojej zdolności do przewodzenia, komunikowania się i koordynowania procesu rozwiązywania problemów z udziałem innych stron.

Te doświadczenia dają ci przydatną perspektywę, ale są tylko tak cenne, jak jesteś w stanie zmierzyć, określić ilościowo i przedstawić kluczowe wyniki, które były możliwe dzięki Twojemu udziałowi.  

Jakich umiejętności potrzebujesz, aby zostać product managerem?

Aby zostać skutecznym product managerem, musisz sprawnie przechodzić przez każdą fazę zarządzania produktem. Powinieneś być biegły w rozwiązywaniu problemów z produktem pod każdym kątem. Najlepsi product managerowie mają również wysoki poziom inteligencji emocjonalnej, co pozwala im nawiązać kontakt z klientami i nawiązać kontakt z ich zespołami programistycznymi. Wyczuwanie spraw niezbadanych i niezmierzonych to ważna umiejętność. Da się ją zbudować? Myślę, że tak.

Umiejętność 1 – Samoświadomość

Dobry product manager musi zawsze pozostać obiektywny. Posiadanie silnego poczucia samoświadomości ostatecznie chroni produkt i zapewnia konsumentowi najlepsze możliwe doświadczenia. 

Product managerowie są często superużytkownikami swoich produktów – w końcu product manager jest w gruncie rzeczy mistrzem produktu, więc bez wątpienia będzie miał zdanie na temat kierunku, w jakim powinien podążać rozwój produktu. Mimo to, celem jest satysfakcja użytkownika, a nie karmienie ego produkt managera. Usunięcie osobistych preferencji jest niezbędne.

Medytacja, refleksja nad swoimi motywacjami i staranne analizowanie własnych motywacji uchronią Cię przed brakiem obiektywizmu i pozwolą wzmacniać empatyczne rozumienie rzeczywistość w jakiej osadzasz produkt.

Umiejętność 2 – Zarządzanie relacjami

Product manager jest odpowiedzialny za wiele etapów rozwoju produktu. Na każdym kroku PM musi inspirować do inwestycji w produkt i do swojej wizji. Skuteczne zarządzanie relacjami z projektantami, inżynierami i innymi wewnętrznymi interesariuszami usprawnia proces rozwoju i może mieć duże znaczenie dla szybkiego pokonywania przeszkód, takich jak uzyskanie dodatkowego finansowania lub wdrożenie szybkiej zmiany w produkcie.

Niezbędne jest również tworzenie autentycznych i wiarygodnych relacji z użytkownikami produktów. Wspieranie solidnych i integracyjnych relacji z bazą klientów przyniesie bardziej efektywne produkty i przygotuje grunt pod trwałe zaangażowanie w przyszłości.

Umiejętność 3 – Wiedza techniczna

Poziom umiejętności technicznych wymaganych do zarządzania produktem będzie w dużej mierze zależał od rodzaju produktu (inny będzie przy produkcie typy urządzenie medyczne a inny przy produkcie typu aplikacja dla randkowania). 

Chociaż możesz nie potrzebować umiejętności pisania kodu, aby na przykład samodzielnie zaprojektować aplikację, niezbędne jest posiadanie wystarczającej wiedzy technicznej, aby przekazać swojemu projektantowi to, czego chcesz i dokładnie omawiać potrzeby klientów.

Najważniejszym zestawem umiejętności product managera jest jednak opanowanie podstawowych kompetencji. Wiedząc, jak skutecznie badać problemy, szukać rozwiązań i komunikować się z zespołem, możesz pokonać wiele przeszkód związanych z brakiem przygotowania technicznego.

Umiejętność 4 – Przywództwo i służba w pracy product managera

Odnoszący sukcesy product managerowie wiedzą, jak współpracować z ludźmi, aby wyrazić wizję, a następnie przekonać ludzi, aby ją wspólnie realizowali.

Relacje z klientami zapewnią, że produkt będzie odpowiadał ich potrzebom, a doskonały product manager może dotrzeć do sedna tego co jest najistotniejsze w pracy nad produktem. 

Ugruntowanie pozycji lidera, który jest gotowy do podejmowania trudnych wyzwań, zachowania obiektywizmy leży w służbie i odpowiedzialności. W gruncie rzeczy produkt służy jakiejś grupie ludzi, ma być wsparciem i ulepszeniem życia.

Product manager jako lider rozwiązań, ich budowy i ulepszania, ma odpowiedzialność w służbie klientom i swojej firmie. Wiele od tego zależy, zarówno sukces produktu, jaki i sukces firmy. Podejmujesz wyzwanie?

Dlaczego innowacja jest ważna?

Jaka jest różnica między typami innowacji

Inteligentne i szanowane firmy rozwijają się i odnoszą sukcesy w dzisiejszym świecie biznesowym z wielu różnych powodów. To oczywiste, że kreatywność i innowacje to podstawowe filary napędzania wzrostu.

Niektóre firmy są doceniane za swoje produkty, inne za ich obsługę, a inne za wyjątkowe procesy (jak IKEA, która chce, abyś chodził po sklepie jak dziecko w labiryncie. Czy ci się to podoba, czy nie, jest wyraźnym przykładem dlaczego innowacyjność usług ma kluczowe znaczenie)

Dlaczego innowacja jest ważna? 

Dlatego że innowacja napędza określone zachowanie, ale przyjrzyjmy się bliżej.

Gdyby spojrzeć na firmy, które dziś wyróżniają się z tłumu jako niekwestionowanych liderów w swoich branżach, byłoby oczywiste, że wszystkie mają jeden wspólny czynnik: mają wdrożoną strategię innowacji i rozumieją, czym jest innowacyjność w biznesie . 

Wśród tych innowacyjnych liderów znajdują się stosunkowo nowe firmy, takie jak AirBnB, Amazon, Slack czy Apple. Jeśli porównamy ich do dinozaurów, takich jak General Motors, P&G czy Shell, wydają się raczej nastolatkami niż dojrzałymi tworami. 

W większości to młodzi ludzie zmienili status quo i wprowadzili styl biznesowy oparty na cyfrowych innowacjach. Świetnym przykładem jest AirBnB, dzięki któremu kanapę można udostępniać i wynajmować. Kiedyś było to niemożliwe.

AirBnB to jeden z moich ulubionych przykładów a zarazem odpowiedź na pytanie: Dlaczego innowacja jest ważna?

Jednak bez względu na obecną reputację firmy, instytucja nie może oczekiwać utrzymania pozycji rynkowej, jeśli innowacyjność biznesowa nie jest częścią DNA i strategii.

Czytaj dalej, jeśli chcesz poznać: 

  • czym jest innowacyjność w biznesie, 
  • dlaczego innowacja jest ważna dla społeczeństwa i biznesu
  • kilka przekonujących przykładów innowacji w zakresie produktów i usług.

Czym jest innowacyjność w biznesie?

Innowacja to proces, który osoba lub organizacja prowadzi w celu zaprojektowania, przetestowania i wprowadzenia na rynek nowych produktów, usług lub wprowadzenia nowych procesów. Dobrymi przykładami mogą być Apple iPhone, Microsoft Word, mysz komputerowa lub Samsung Watch. Wszystkie te fantastyczne wynalazki zmieniły nasze zachowanie. Podobnie jak IKEA zmieniła sposób, w jaki doświadczamy zakupów w sklepie, tak mysz komputerowa zmieniła sposób, w jaki korzystamy z komputerów. 

Dlaczego innowacja jest ważna? Dlatego, że zmienia sposób, w jaki zamykamy zadania, wykonujemy zobowiązania i inne czynności.

Innowacje przełomowe (disruptive innovation) odnoszą się do innowacyjnych działań, które przekształcają drogie lub niedostępne produkty lub usługi w takie, które są przystępne cenowo i dostępne dla szerszej populacji. 

Doskonałym przykładem jest komputer osobisty PC. Komputery osobiste były dostępne tylko dla uniwersytetów lub bogatych organizacji. Dzięki Billowi Gates i Microsoftowi wszyscy możemy się nimi teraz cieszyć. To świetny przykład, który pokazuje, dlaczego innowacyjne podejście jest ważne również dla rozwoju społeczeństwa. 

Rysunek 1: Przełomowe innowacje, które zmieniły świat.

Istnieje wiele rodzajów innowacji, które firma może chcieć wprowadzić. 

Możemy je zdefiniować jako: 

  • innowacja produktowa , 
  • innowacje procesowe/innowacje usługowe, 
  • innowacje modeli biznesowych. 

Różne firmy obejmują niektóre z nich lub wszystkie. 

Apple jest wyjątkowym przykładem firmy, która skutecznie  wprowadziła innowacje  w wielu krytycznych punktach, odkąd ją założyli Steve Jobs i Steve Wozniak. Na przykład w latach 90. firma odkryła, że ​​interfejs graficzny jest znacznie łatwiejszy w użyciu niż polecenia Microsoft DoS. Ugruntowało to fundamenty Apple, których wciąż możemy doświadczyć, gdy otwieramy iPada i doświadczamy płynnego i responsywnego systemu operacyjnego iOS. 

Dlaczego innowacja jest ważna? Ponieważ zmienia sposób, w jaki pracujemy. Apple wprowadził telefony bez klawiatury i pomogła dostosować klawiaturę do aplikacji mobilnej, z której w danym momencie korzysta użytkownik. Kolejna innowacja, której brakowało firmom takim jak Nokia, Blackberry czy Ericsson. Apple było jednym wielkim laboratorium innowacji i tak pozostaje do dziś. 

W jednym z wywiadów Tim Cook wspomniał, że największym wyzwaniem w biznesie Apple jest opracowanie nowego sposobu, który umożliwi ludziom pracę i życie w inny sposób. Musi to być zupełnie nowa droga z wysoką jakością wprowadzonych ulepszeń.

Firma z powodzeniem stworzyła ekosystem oprogramowania i urządzeń, w tym iPody, iPhone’y, Macbooki, zegarki Apple, iPady i wiele innych — obok muzyki i telewizji, które skutecznie przekształciły branżę rozrywkową. Kreatywność i innowacyjność w Apple zawsze były ważniejsze niż terminy dostaw, marka czy przepływ gotówki. 

Jeśli chciałbyś teksty takie ten otrzymywać maile, zapraszam do newslettera

.

Dlaczego innowacja jest niezbędna do sukcesu w biznesie?

Według McKinsey  84%  menedżerów zakłada, że ​​ich przyszły sukces zależy od ciągłej innowacji.

Prawdopodobnie słyszałeś zwrot „dostosuj się lub zgiń” – dla firm, które mogą zwiększyć udział w rynku w dzisiejszym globalnym i wysoce konkurencyjnym świecie, jest to bardzo ważne. Weźmy na przykład kolosalny rozwój postępu technologicznego samochodów; z powodu tego ekstremalnego wzrostu firmy takie jak GM, BMW, Volkswagen zostały zmuszone do adaptacji innowacji i wprowadzania na rynek bardziej wyrafinowanych produktów niż kiedykolwiek wcześniej. Firmy te musiały przeprojektować swoją strategię innowacji i postawić bardziej na kreatywność i innowacyjność niż na konserwatywny sposób działania. 

W ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat doświadczyliśmy zjawiska zwanego „zwycięzca bierze najwięcej”. Oznacza to, że garstka firm lub konkretna firma może zająć silną pozycję rynkową i scementować największy udział w rynku w branży. Świetnym przykładem jest Amazon, który rozwijał się tak szybko i przejął tak znaczący udział w rynku w USA, że starsze firmy, takie jak Wal-Mart (największy pracodawca na świecie) czy Target, zaczęły zmieniać swoje strategie.

Amazon zablokował wejścia na rynek tak skutecznie, że nie ma teraz szans, aby ktoś ukradł udziały rynkowe Amazona. Zwycięzca bierze wszystko! Jeff Bezos, założyciel Amazon , kilkakrotnie wspominał, że zarządzanie innowacjami może być odpowiednio rozwiązane tylko wtedy, gdy zaakceptujesz, że klient jest twoim szefem. 

Około połowa Amerykanów zdaje sobie sprawę, że rozwój technologii przyniósł ogromną poprawę życia w ciągu ostatnich 50 lat — doskonały dowód na to, dlaczego innowacje są ważne dla społeczeństwa. W rezultacie firmy, które stosują innowacje biznesowe, mają silną przewagę w spełnianiu wymagań i oczekiwań klientów. 

Firmy nie mogą sobie pozwolić na wzrost, jeśli nie będą promować innowacji cyfrowych i nie płynąć na fali zmian cyfrowych. 

Innowacje i przewagi konkurencyjne – jak działać.

Jak wspomniano powyżej, jeśli menedżerowie chcą rozwijać swój biznes, droga bez innowacji nie wchodzi w grę. Stanie w miejscu sprawi, że Twoja firma stanie się przestarzała. Kreatywność i innowacyjność ulatniają się, co sprawia, że ​​biznes jest słaby jak stary łoś. Wilki szybko go wytropią i wyeliminują z gry. Szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.

Jeśli jest to ślimacza droga naprzód, a Ty decydujesz się podążać swoją obecną drogą, stopniowo ulepszając obecną ofertę i model biznesowy. Jeśli wybierzesz ten sposób, prawdopodobnie również staniesz się przestarzały. Może trochę później, ale ostatecznie wzrost Twojej firmy spowolni.

Zamiast tego możesz zdecydować się na rozwój swojego biznesu poprzez łączenie lub przejmowanie innych ( Apple przejął ponad 100 firm w obszarze AI lub związanym z AI ). Jest to szybszy i zazwyczaj znacznie droższy sposób na biznesowy wzrost. Oczywiście Apple czyni to po to, aby napędzać innowacje usługowe i produktowe. Łączy nabyte technologie, talenty i dane tworząc nowe (na przykład: AirTags) i ulepszając istniejące produkty. 

Rysunek 2: Strategia innowacji firmy Apple opiera się na fuzjach i przejęciach

Możesz zdecydować się na rozwój poprzez przeprojektowanie swojej oferty lub modelu biznesowego — lub obu. Jest to proces, który może prowadzić do szybkiej ekspansji i umożliwia bardzo szybkie skalowanie innowacji biznesowych. Świetnym przykładem jest Lemonade, firma insurtech,  która w 2,5 roku wygenerowała 100 mln USD  (najszybszy wzrost w branży).  

Ta szansa na wzrost jest prawdopodobnie powodem, dla którego  79 proc. ankietowanych menedżerów  zadeklarowało, że strategia innowacji znajduje się wśród ich trzech najważniejszych ambicji biznesowych — najwyższy wskaźnik od czasu rozpoczęcia badania prawie dziesięć lat temu. 

Ponadto Boston Consulting Group zauważa, że ​​firmy zajmujące wysokie miejsca w corocznych rankingach „najbardziej innowacyjnych firm” koncentrują się na technologii i rozwoju. Organizacje te nadal zwiększają swój wzrost, pozostając o krok przed konkurencją. Menedżerowie stawiają na różne pojazdy, od laboratorium innowacji po inwestycje i przejęcia kapitału podwyższonego ryzyka. 

Dlaczego innowacja jest ważna?

Innowacje nie tylko wyzwalają wzrost, ale także budują nowe lub wzmacniają istniejące przewagi konkurencyjne. 

Innowacje sprawiają, że instytucje są potrzebne

Świat zmienia się szybciej niż kiedykolwiek, przede wszystkim dzięki masowej digitalizacji. Aby organizacje pozostały istotne i rentowne, konieczne jest unoszenie się na fali zmian, a nawet przewidywanie następnej fali i przyjęcie jej.

Technologia regularnie pokazuje swoją wartość dla klientów. Ludzie na całym świecie w szybkim tempie dostosowują się do cyfryzacji:

  • 90% danych na świecie zostało wyprodukowanych w ciągu ostatnich kilku lat.
  • Co minutę powstaje prawie 600 nowych stron internetowych , co zwiększa zapotrzebowanie na indeksowanie i zapotrzebowanie na moc obliczeniową.
  • Satelity wysyłają dziennie 150 terabajtów danych.

Zjawiska te przekształciły nas w nową erę innowacji, w której produkty, usługi, modele biznesowe muszą być przeprojektowywane szybciej niż kiedykolwiek. Ta sytuacja stwarza nowe możliwości i skłania nowe firmy do wejścia na rynek i zakłócania funkcjonowania operatorów zasiedziałych. 

Innowacje w biznesie – „startupy”.

Startupy włamują się do niemal każdej branży, co sprawia, że ​​dyrektorzy sądzą, że 40 procent firm z listy Fortune 500 zostanie zlikwidowanych. Pierwsze miejsca zajmą firmy powstałe gdzieś 10-20 lat temu. To nie wiek jest ważny, ale zdolność do innowacji i zakłócania status quo. 

Tak jak startup wprowadza innowacje, aby przebić się do cementowanej branży, przedsiębiorstwa o ugruntowanej pozycji muszą wymyślić się na nowo, aby pozostać aktualnym i dać klientom jeszcze więcej powodów do pozostania. 

Startupy utrudniają życie korporacji. Ponieważ wywierają tak dużą presję i stale wprowadzają innowacje w zakresie usług i produktów, większe firmy doświadczają coraz krótszej żywotności.

Rysunek 3: Firmy Fortune są poddawane silnym atakom, a start-upy są częścią artylerii.

Trzy sposoby na wyjaśnienie czym jest innowacyjność w biznesie

Podstawą innowacji jest robienie rzeczy inaczej niż wszyscy, którzy próbują rozwijać się w Twojej piaskownicy. Popularne amerykańskie linie lotnicze Southwest Airlines wykorzystały humor, aby się odmienić. Dwadzieścia lat temu firma postanowiła zabawiać pasażerów na każdym etapie podróży. Stali się inni, a ludzie pamiętają, dlaczego Southwest było inne. Fajnie było latać liniami lotniczymi — co za wspaniały przykład innowacji w usługach. 

Dlatego innowacyjność w biznesie musi wnosić czynnik różnicujący.

Załóżmy, że Twoja firma wprowadza innowacje w dziedzinie produktów. W takim przypadku celem jest rozwój lub aktualizacja produktów i upewnienie się, że Twój produkt jest bestią z najwyższej półki. Świetnym przykładem może być Slack. 

Slack to amerykański startup, który zmienił sposób, w jaki ludzie synchronizują pracę projektową. Na początku było to kolejne narzędzie do zarządzania projektami. W końcu stał się tak inny, że Salesforce zapłacił za niego prawie 28 miliardów dolarów. To fantastyczny przykład innowacji produktu, który stał się tak ważny dla użytkowników, że jego wycena gwałtownie wzrosła.

Możemy również wyobrazić sobie, że Twoja firma wykorzystuje innowacje w procesach biznesowych. W takiej sytuacji celem jest zaoszczędzenie czasu, pieniędzy lub innych zasobów oraz wzmocnienie przewagi konkurencyjnej. To przykład programu Apple Trade-In. Apple może rozkładać na części pierwsze iPhone’y, iPady i komputery Mac i ponownie wykorzystywać odzyskane elementy do budowy nowych urządzeń. Proces stał się tak inny, tak zaawansowany, że Apple w tym zakresie jest w zasadzie firmą bezkonkurencyjną. Kreatywność i innowacyjność Apple uderzyły konkurentów w twarz… ponownie. Konsumenci chętnie oddają urządzenia i dopłacają różnicę, aby otrzymać nowy model. Robią to, nawet jeśli nie potrzebują wymiany urządzania na nowe. 

Mogę zapytać ponownie. Dlaczego innowacja jest ważna? Zmienia sposób, w jaki żyjemy i pracujemy.

W każdym przypadku Twoja organizacja inwestuje zasoby, aby eksperymentować z zupełnie nowym podejściem do czegoś. Celem jest zmiana rynku, odblokowanie nowych rynków lub stworzenie nowych rynków. Dobrym przykładem może być UBER lub AirBnB. Własność była popularnym modelem biznesowym, a teraz dzielenie się stało się popularne. 

Te dwie firmy zaprojektowały rynki, które wcześniej nie istniały. Okazało się, że niektórzy wolą dzielić kanapę, samochód lub inne aktywa. Własność nie jest dla nich opcją. Innowacje biznesowe zmieniły się tak bardzo, że popularne sieci, takie jak Marriot czy Hyatt, nie mają wiele do zaoferowania w tym zakresie.

Innowacje pomagają organizacjom wyróżnić się na tle konkurencji, co może być szczególnie ważne na przesyconym rynku. Innowacje pomagają również wybrać kierunek rozwoju, z którego menedżerowie i prezesi nie zdawali sobie sprawy, że istnieje. 

Podczas gdy dostarczanie wartości klientom powinno zawsze być główną rzeczą dla firmy, robienie tego w sposób niezapomniany i wyjątkowy może stać się wyróżniającym czynnikiem tożsamości marki i strategii biznesowej. 

Dwie kluczowe strategie sukcesu w innowacjach produktowych. 

a) zdefiniuj relację między technologią a rozwojem produktów w Twojej firmie i jak najlepiej je ze sobą synchronizuj. 

b) rozszyfruj, w jaki sposób dopasować mapę drogową rozwoju technologii i produktu oraz priorytety, do wymagań klienta.

Synchronizacja rozwoju technologii i produktów jako niezbędny filar innowacji cyfrowych

Rozwój technologii i rozwój produktu to odrębne procesy, ale są one współzależne i często równoległe. 

W rozwoju technologii firmy opracowują różne sposoby rozwiązania problemu — szybkie tworzenie, ocenianie i powtarzanie koncepcji poprzez prototypowanie i sprawdzanie koncepcji. Dla porównania, w rozwoju produktu jedna najlepsza funkcja jest opracowywana i uruchamiana tak efektywnie, jak to możliwe. Oba procesy są zgodne z celami organizacji w zakresie realizacji strategii innowacji. 

Aspekt rynkowy jest kluczowy, ponieważ każda innowacja jest tylko wynalazkiem, dopóki nie znajdzie akceptacji rynku. Nie ma znaczenia, czy otworzyłeś wymyślne laboratorium innowacji, inkubator innowacji, czy venture capital.

Pierwszą strategią zwycięskiej innowacji produktowej jest ustalenie, w jaki sposób rozwój technologii i rozwój produktu będą synchronizowane w organizacji. Jednym ze sposobów jest opracowanie niezależnych, ale równoległych ścieżek dla tych dwóch procesów. Na ścieżce rozwoju technologii firmy poszukują alternatywnych odpowiedzi na określone wyzwania technologiczne. Jednocześnie firma tworzy nowe produkty, nowe linie produktowe lub ulepszone produkty w ścieżce rozwoju produktu.

Te dwie ścieżki muszą się wzajemnie przenikać, a inżynierowie ds. rozwoju produktu muszą czerpać z postępów w technologii, ucząc się od menedżerów produktu nowych wyzwań rynkowych. Niezbędne jest zintegrowanie tych wysiłków z ogólną strategią innowacji i praktykami zarządzania innowacjami. 

Ten interaktywny proces poprawia czas wprowadzania produktów na rynek, opłacalność i wydajność oferty firmy.

Na przykład mój klient planował opracować nowe rozwiązanie do oceny zdolności kredytowej, aby odpowiedzieć na zapotrzebowanie na rynku. Zespół ds. rozwoju technologii pracował nad różnymi modelami sztucznej inteligencji, prognozami opartymi na danych dotyczących wprowadzenia na określony rynek docelowy nowej usługi. Czerpiąc z tej pracy, grupa ds. rozwoju produktu wkrótce opracowała i wprowadziła na rynek nowy produkt finansowy, który spełnił oczekiwania rynku.

Współpraca jest niezbędna do osiągnięcia sukcesu w opisanej powyżej strategii. Menedżerowie produktu mają kluczowe znaczenie dla identyfikacji trudności i możliwości wykorzystania szans rynkowych

Angażowanie klientów i spełnianie życzeń klientów

Firmy wdrażają innowacje biznesowe poprzez:

  • badania rynku, 
  • wewnętrzny lejek pomysłów 
  • prośby klientów,

Badania rynku pomogą określić szerokie potrzeby klientów lub specyficzne zapotrzebowanie rynku, które stworzą możliwości dla innowacji biznesowych. 

Jednak badania rynku nie wystarczą. Kluczową i niewymienialną częścią równania innowacji jest klient. Klienci wyrażają konkretne problemy, które mają zostać usunięte – czasami bez pełnego wyjaśnienia sytuacji lub wizualizacji możliwego rozwiązania. 

Żądania klientów stanowią zewnętrzną siłę napędową, ale klientów należy słuchać z empatią. Sukces w innowacjach produktów zorientowanych na klienta może stać się rzeczywistością tylko wtedy, gdy firmy opracują i zastosują standard, który umożliwia współtworzenie produktu z klientem. 

Współtworzenie aktywnie angażuje klientów w proces zarządzania innowacjami. 

Jak wspomniałem wcześniej, innowacja zmienia sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Dlaczego innowacja jest ważna? Także dlatego, że daje klientowi poczucie, że ma wpływ. Dzieląc się danymi z Mapami Google, Ty i ja, oboje wpływamy na innowacje produktów w Google. Google słucha, jak korzystamy, co robimy z aplikacją. Część strategii innowacji musi być zakorzeniona w aktywnym słuchaniu głosu klientów.

Najbardziej prosperujące firmy AI

Sztuczna inteligencja rozwija się w każdej branży, umożliwiając pojazdom poruszanie się bez operatorów, pomagając lekarzom w badaniach lekarskich i naśladując sposób, w jaki ludzie mówią. Firmy AI, oraz rozwiązania AI będą miały bardzo duży wpływ na świat przyszłości.

Jak powiedział Yann LeCun, profesor z New York University, „Nasza inteligencja czyni nas ludźmi, a sztuczna inteligencja jest przedłużeniem tej jakości”. Jest to wspaniały komentarz dotyczący rozwoju firm AI.

Startupy dobrze prosperują dzięki gotówce, biorąc pod uwagę, że startupy AI zebrały rekordową kwotę 7,4 miliarda dolarów tylko w drugim kwartale 2019 roku,  według CBInsights. 

Oczekuje się, że biznes sztucznej inteligencji będzie się rozwijał w tempie 52% rocznie (CAGR) od 2017 do 2025 roku. Robotyzacja maszyn wytwarza produkty wysokiej jakości szybciej i wydajniej, jednocześnie generując istotne informacje, które pomogą menedżerom w podejmowaniu bardziej kompleksowych decyzji biznesowych i zapewnieniu większego wzrostu możliwości dla firm AI.

Jednak nadal istnieją pewne komplikacje: wiele firm sztucznej inteligencji jest odpornych na udostępnianie wrażliwych danych produkcyjnych i procesowych. Istnieje również wyzwanie polegające na łączeniu ogromnych ilości danych zarówno z hali produkcyjnej, jak i zaplecza w celu tworzenia analiz w czasie rzeczywistym. 

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją idą naprzód i czy nam się to podoba, czy nie, uczenie maszynowe odegra kluczową rolę w naszej przyszłości. Wiedzą o tym już największe i najbardziej renomowane firmy na świecie, które masowo inwestują w sztuczną inteligencję.

Poniżej znajduje się moja lista 7 najlepszych firm AI, które mają moc, strategię i zasoby, aby kształtować naszą przyszłość opartą na sztucznej inteligencji. 

NVIDIA – firma AI z najwyższej klasy chipami

Faza przygotowawcza uczenia maszynowego wymaga dużej mocy obliczeniowej. Procesory graficzne, używane głównie do renderowania gier wideo, bardzo dobrze wykonują zadanie. Firma NVIDIA, zajmująca się układami graficznymi, jest liderem w tej dziedzinie i wykorzystała rozwój sztucznej inteligencji, a jej karty graficzne stały się normą w centrach danych na wszystkich kontynentach.

Segment centrów danych firmy NVIDIA ma stale rosnący udział w całkowitych przychodach firmy. Ta część działalności nie jest wyłącznie związana ze sztuczną inteligencją, ponieważ sprzęt graficzny firmy NVIDIA jest wynajmowany do obsługi szerokiej gamy aplikacji w centrach danych. Jednak sztuczna inteligencja była jednym z najważniejszych czynników rozwoju firmy.

Rysunek 1: Wzrost przychodów firmy Nvidia (źródło: SeekingAlpha)

Autonomiczne samochody to kolejna domena. Firma NVIDIA projektuje i buduje platformy, w tym sprzęt i oprogramowanie, które mogą zapewnić innowacyjne rozwiązania wspomagające kierowcę, a także pełne możliwości samodzielnej jazdy. 

Produkt firmy o nazwie  DRIVE AGX Pegasus  obejmuje dwa procesory NVIDIA Xavier, dwie jednostki przetwarzania grafiki i 320 bilionów operacji na sekundę.

Autonomiczny samochód musi przetwarzać ogromne ilości danych z wielu czujników i kamer, identyfikować obiekty, takie jak spacerowicze, zwierzęta i inne pojazdy, oraz podejmować liczne decyzje. Wymagają ogromnej mocy obliczeniowej i to właśnie oferuje platforma NVIDIA.

IBM – firma AI, która przyciąga największe firmy na świecie

Firma International Business Machines została założona w 1911 r. Obecnie IBM jest dostawcą sprzętu, oprogramowania i usług konsultingowych dla klientów korporacyjnych. Stała się firmą AI, szybko dostosowującą się do zmian rynkowych.

Jej systemy komputerowe, infrastruktura jako usługa i usługi biznesowe są nadal konkurencyjne w określonych branżach, a firma regularnie podpisuje wieloletnie kontrakty informatyczne o wartości setek milionów dolarów każdy.

Strategia IBM dotycząca sztucznej inteligencji polega na zastosowaniu modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się w celu rozszerzenia ludzkiej inteligencji, zwiększenia wydajności procesów biznesowych lub obniżenia kosztów operacyjnych. IBM pomaga innym firmom stać się firmami AI.

Rysunek 2: Wydatki IBM na badania i rozwój, w tym rozwój sztucznej inteligencji

W branży medycznej platformy sztucznej inteligencji IBM są wykorzystywane do tworzenia wysoce spersonalizowanych planów opieki, stymulowania procesu wprowadzania nowych leków na rynek i poprawy jakości opieki. 

Aby zapewnić sobie pozycję lidera w branży usług finansowych, IBM jako pierwszy przejął Promontory Financial Group. Następnie firma zaoferowała platformę opartą na sztucznej inteligencji, aby pomóc klientom w spełnieniu trudnego zadania związanego z przestrzeganiem przepisów.

IBM jest właścicielem wielowymiarowej oferty sztucznej inteligencji. Na przykład firma współpracuje z morską grupą badawczą ProMare nad „Kapitanem AI”, który umożliwi statkowi samodzielną nawigację po Oceanie Atlantyckim.

IBM zmusił swoje aplikacje sztucznej inteligencji do włączenia nowej funkcji zwanej „automatycznym uczeniem się”, aby naśladować zdolności agentów do lepszego reagowania na zapytania użytkowników z upływem czasu. 

IBM ogłosił, że automatyczne uczenie się umożliwia asystentom cyfrowym poprawę doświadczenia użytkownika w czasie przy minimalnym wysiłku ludzkim. Czyni to poprzez uczenie się na podstawie wcześniejszych interakcji użytkownika, gdy „wynik zaufania” nie był wystarczająco wysoki, aby intencje użytkownika były precyzyjne. Technologia ma na celu oferowanie sugestii dotyczących poprawy rozpoznawania zamiarów użytkowników, aby szybciej udzielać dokładniejszych odpowiedzi.

Micron – firma AI, która zasila przemysł motoryzacyjny i smartfony

Firma buduje układy pamięci, w tym dynamiczną pamięć o dostępie swobodnym (DRAM) i pamięć flash. Większość produktów firmy Micron to po prostu towar, co oznacza, że ​​podaż i popyt determinują ceny. 

Prowadzi to do cykliczności w branży półprzewodników, w których nadmierna podaż chipów obniża ceny. Wydaje się, że w 2021 r. cykl te przyspieszają ze względu na przyspieszenie biznesu w zakresie rozwiązań mobilnych, 5G, przetwarzania w chmurze i grafice, czemu sprzyja odbicie w branży motoryzacyjnej.

W dłuższej perspektywie popyt na chipy pamięci tylko się poprawi, zwłaszcza w branży zależnej od sztucznej inteligencji, takiej jak samodzielne kierowanie pojazdami, smartfony i inteligentne urządzenia, takie jak Alexa czy Google Home. 

Wszystkie czujniki i kamery generują tony danych – Micron twierdzi, że jest to około 1 GB / sekundę. Firma AI potrzebuje produktów Micron do przetwarzania takiej ilości danych.

W 2018 roku firma prognozowała, że ​​pojazd w 100% autonomiczny będzie wymagał 74 GB pamięci DRAM i 1 TB pamięci flash, a do 2025 roku będzie ich około 30 milionów. Dla porównania, dzisiejszy komputer PC może potrzebować 16 GB pamięci RAM i 1 TB pamięci flash.

Rysunek 3: Czip Micron NAND, który pomaga firmom sztucznej inteligencji w dostarczaniu wysoce zaawansowanych produktów

Poza samojezdnymi samochodami infrastruktura chmurowa wymaga również dużej ilości pamięci. Podobnie jak smartfony, takie jak nowe iPhone’y 12, które wykonują za pomocą aparatu wszelkiego rodzaju magię opartą na sztucznej inteligencji, aby zapewnić lepsze zdjęcia.

Inwestując w Micron, spodziewaj się wzlotów i upadków ze względu na specyfikę branży. Mimo że sztuczna inteligencja będzie napędzać wysoki popyt na chipy pamięci, na dłuższą metę podaż i zamówienia będą dominować w krótkim okresie. 

Amazon – firma AI z sercem inteligentnego sprzedawcy

Być może żadna firma nie wykorzystuje sztucznej inteligencji w szerszym zakresie niż imperium Jeffa Bezosa. Amazon już dawno był w rodzinie firm AI. Spójrzmy, co to znaczy dla Amazon być firmą AI.

Założyciel firmy Amazon od dawna jest ewangelistą sztucznej inteligencji. Dla Amazon, który zaczynał jako sklep internetowy, dane i zaawansowane technologie zawsze były podstawą.

Obecnie Amazon wykorzystuje sztuczną inteligencję do wszystkiego, od technologii aktywowanej głosem, Alexa, poprzez bezobsługowe sklepy spożywcze Amazon Go, po Amazon Web Services, które oferują najwyższej klasy modele uczenia maszynowego dla innych firm.

Solidny biznes e-commerce Amazon jest również zakotwiczony na sztucznej inteligencji. Modele uczenia maszynowego i uczenia głębokiego uruchamiają silniki rekomendacji firmy dla handlu elektronicznego, przechowywania zdjęć, strumieniowego przesyłania wideo i muzyki oraz określają rankingi produktów.

Przeczytaj więcej o tym jak możesz wykorzystać uczenie maszynowe w Twojej firmie.

Łańcuch logistyczny Amazon wykorzystuje zaawansowane modele AI, które pomagają w planowaniu, wysyłaniu, przekierowywaniu i zwrotach oraz poprawiają dokładność dostaw i ogólną wydajność. Firma Jeffa Bezosa jest również pionierem w dostarczaniu produktów do komercjalizacji za pośrednictwem dronów. Drony napędzane sztuczną inteligencją będą wkrótce kolejnym sposobem zrzucania towarów na podwórkach ludzi.

Sztuczna inteligencja jest kluczowym elementem przewagi konkurencyjnej Amazona. W całej swojej historii firma była w awangardzie nowych, innowacyjnych technologii, takich jak e-zakupy, e-booki, audiobooki, przetwarzanie w chmurze, strumieniowe przesyłanie wideo i muzyki, a także technologie aktywowane głosem. 

Splunk – firma AI wspomagająca operacje IT

Splunk specjalizuje się w uczeniu maszynowym; W szczególności firma zapewnia sztuczną inteligencję do operacji IT, umożliwiając firmom redukcję kosztów poprzez automatyzację rutynowych funkcji IT. Splunk pomaga innym firmom AI w optymalizacji procesów opartych na danych.

„Splunk to pierwsza na świecie platforma typu„ Data-to-Everything ”zaprojektowana w celu usunięcia barier między danymi a działaniem, tak aby każdy mógł się rozwijać w erze danych. Umożliwiamy zespołom IT, DevOps i bezpieczeństwa przekształcanie ich organizacji za pomocą danych z dowolnego źródła i w dowolnym czasie ”- Źródło: Splunk.com.

Sprzedaż Splunk rosła dwucyfrowo każdego roku przez dekadę, po czym spadła o -5,8% w roku podatkowym 2021, z powodu COVID; 

Oczekuje się, że przychody wkrótce wzrosną, przy oczekiwanym wzroście powyżej 20%. 

Splunk gwarantuje zwinne, elastyczne i skalowalne podejście do monitorowania danych. Korzystając z funkcji Splunk, firmy mogą odpowiednio zrozumieć zachowanie cyberprzestępców, natychmiast zidentyfikować wszelkie anomalie, które mogą pozwolić na szybką interwencję, uniknąć utraty reputacji lub utraty biznesu z powodu awarii systemów produkcyjnych. 

Rysunek 4: Koncepcja danych do wszystkiego, oparta na sztucznej inteligencji. Źródło: Splunk.com

Splunk pozwala również firmom rozpoznawać nawyki konsumentów i dostosowywać strategie marketingowe lub przeglądać interfejsy aplikacji mobilnych, aby lepiej reagować na rzeczywiste wykorzystanie przez użytkowników końcowych. Sektory, w których Splunk oferuje swoje korzyści, są przekrojowe: od opieki zdrowotnej po produkcję, od rozwoju aplikacji po zarządzanie cyberbezpieczeństwem.

Dział IT, który wykorzystuje Splunk, może wykorzystać moc całego stosu danych utworzonego w firmie – od codziennych operacji pracowników po ogromne ilości danych generowanych przez urządzenia IoT. 

Zintegrowane rozwiązania uczenia maszynowego pomagają szybko zidentyfikować źródło problemu, rozwiązać problem i umożliwić konserwację predykcyjną poprzez przewidywanie potencjalnej awarii. Konsumenci końcowi doświadczają płynnej i satysfakcjonującej obsługi, a dział IT może wykorzystać bardziej predykcyjne podejście i reagować, zanim dojdzie do awarii.

Tencent Holdings – firma AI specjalizująca się w syntezie mowy 

Chińskie akcje nie były popularne w ostatnich latach, zburzone przez wojnę handlową (sprawa prezydenta Trumpa), a potem wybuchła pandemia COVID-19 w Chinach. 

Jednak akcje Tencent Holdings nadal należą do najlepszych. Najważniejsza chińska firma zajmująca się mediami społecznościowymi – twórcy aplikacji WeChat – Tencent niedawno otworzyła laboratorium AI w Seattle z zamiarem rozwijania usług voice2text i wirtualnych asystentów. Akcje firmy wzrosły o ponad 78% w ciągu ostatniego roku. 

Najpopularniejszym produktem Tencent jest WeChat, który został uruchomiony jako platforma do przesyłania wiadomości, ale ewoluował jako platforma kompleksowa, która umożliwia użytkownikom czytanie wiadomości, kupowanie produktów i usług, zamawianie jedzenia, płacenie za towary fizyczne w sklepach. WeChat obsługuje ponad miliard użytkowników. Według iResearch, płatności za aplikacje stanowią prawie 40% krajowego rynku płatności mobilnych.

Oddział fintech firmy Tencent wygenerował w 2019 roku około 13 miliardów dolarów, co stanowi ponad 20% całości i jest najważniejszym czynnikiem wpływającym na dochody po rozrywce online. 

Twilio – firma AI, która sprawia, że ​​połączenia telefoniczne i SMS-y są inteligentne

„Chociaż ostatnio nie wydawało się, że tak jest, Twilio pozostaje rzadkim ptakiem, z bardzo zwyżkową prognozą długoterminową (analitycy szacują, że przychody mogą rosnąć w średnim zakresie 30% rocznie do 2023 r.) Poza tym firma wykorzystuje większość zebranych pieniędzy na właściwe cele ”- powiedział Mike Cintolo, ekspert ds. Inwestycji. 

Twilio to amerykańska platforma komunikacyjna oparta na chmurze jako usługa (CPaaS) z siedzibą w San Francisco. Twilio umożliwia inżynierom oprogramowania programowe wykonywanie i odbieranie połączeń telefonicznych, wysyłanie i odbieranie wiadomości tekstowych oraz wykonywanie szerokiego spektrum funkcji komunikacyjnych za pośrednictwem interfejsów API usług internetowych.

„Zaletą unikalną dla modelu platformy API Twilio jest to, że tworzymy te narzędzia w odpowiedzi na gorące punkty popytu i rzeczywiste potrzeby naszych klientów” – powiedział Nico Acosta, który jest dyrektorem ds. Produktów i inżynierii w Autopilocie i uczeniu maszynowym Twilio Platforma. 

Rysunek 5: Notowania akcji Twilio

Oto lista ekscytujących implementacji technologii Twillio opartej na sztucznej inteligencji:

  • Ubezpieczenia : automatycznie generuj wyceny, szybko zgłaszaj roszczenia i odpowiadaj na często zadawane pytania. Przetwarzanie języka naturalnego, element sztucznej inteligencji, pomaga w przeprowadzaniu procesów.
  • Gościnność : oferuj wirtualne usługi concierge (z rozpoznawaniem mowy) i programowo zarządzaj rezerwacjami za pomocą uczenia maszynowego.
  • Nieruchomości : znajduj, oceniaj i generuj potencjalnych klientów, automatycznie planuj spotkania i odpowiadaj na pytania dotyczące ofert.
  • Handel detaliczny i e-commerce : Umożliwiaj klientom bardziej efektywne wyszukiwanie produktów, korzystanie z ofert promocyjnych i sprawdzanie statusu przesyłki.

W zeszłym roku (2020) akcje Twilio wzrosły aż o 362%.

Firmy AI będą siłą napędową – podsumowanie

Rosnące wykorzystanie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i analizy danych zmienia globalny biznes.

Integracja takich technologii z dużymi zbiorami danych sprawia, że ​​złożone dane są bardziej użyteczne i dostępne. Co więcej, przewidywanie jest możliwe, ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji stają się inteligentniejsze, zbierając jeszcze więcej danych.

Rozwiązanie AI zapewnia firmom wgląd w czasie rzeczywistym, umożliwiając im poprawę bezpieczeństwa sieci, stymulowanie cyfrowych biznesów i zapewnianie lepszych wrażeń konsumenckich. 

Przewiduje się, że rosnąca popularność takich technologii będzie napędzać rozwój firm AI. 

Wprowadzenie nowego produktu na rynek

Wprowadzenie nowego produktu lub usługi (lub wejście na nowy rynek z istniejącym portfolio) nie jest oczywiste i proste. 

  • Jak możesz upewnić się, że osiągniesz właściwe wskaźniki KPI i osiągniesz swoje cele biznesowe podczas wprowadzenia nowego produktu? 

Z tego właśnie powodu, aby poprawić swoje szanse, firmy wykorzystują strategię GTM (Go-To-Market) – strategia wejścia na rynek.

Dzięki odpowiedniej strategii GTM możesz: 

  • skrócić czas wprowadzania produktu na rynek i usprawnić proces wejścia na rynek,
  • zwiększyć retencję i konwersje, 
  • zwiększyć przyswajanie produktów, 
  • budować podstawy zwrotu z inwestycji

Jednak stworzenie planu GTM od podstaw nie jest proste. Dobra wiadomość jest taka, że ​​istnieje wiele przykładów jej wdrożenia. Istnieją również bardzo przydatne przykłady strategii wejścia na rynek, a zaprezentowanie kilku z nich jest głównym celem tego wpisu.

Jest wiele czynników, na które trzeba uważać. Jeden błąd może sabotować Twój plan GTM i uruchomienie produktu. 

Plan marketingowy a strategia wejścia na rynek

Opracowanie planu marketingowego jest koniecznością dla każdej firmy. Obejmuje ton komunikacji, wartość Twojej marki i pozycjonowanie produktów lub usług. Dobry plan marketingowy będzie wspierał Twoje cele biznesowe oraz ogólną strategię. Na przykład, jeśli firma chce pozycjonować produkt jako zorientowany na luksus, jej marketing powinien odzwierciedlać prestiż i ekskluzywność – zupełnie inne podejście niż firma, która chce przyciągnąć milenialsów do zakupu ubezpieczenia.

Rysunek 1. Różnice między GTM, biznes planem i strategią marketingową. Najważniejsze funkcje obok siebie.

Strategia Go-To-Market lub strategia GTM to znacznie więcej niż plan marketingowy. Jest to konkretny plan używany do wprowadzenia nowego produktu lub nowej wersji istniejącego produktu lub wprowadzenia aktualnego portfolio, na nowy rynek. 

Możesz również użyć GTM, aby przeprowadzić ekspansję na inny rynek. Ponieważ GTM obejmuje nową lub znacznie zmodyfikowaną ofertę, strategia GTM bardzo różni się od planu marketingowego. Ten ostatni ma charakter bardziej ogólny. W celu “zwodowania” na rynek nowego produktu, nie możesz po prostu ogłosić daty wprowadzenia na rynek i wymienić funkcji produktu – musisz zadbać o to, aby spełnić oczekiwania i potrzeby klientów (znaleźć tzw. product-market fit).

Nowe spojrzenie na strategię wprowadzenia nowego produktu w czasie pandemii

Pandemia koronawirusa na całym świecie utrudniła firmom wejście na rynek.

Ponieważ władze powoli usuwają ograniczenia, a firmy zaczynają ponownie się otwierać, istnieje poczucie, że możemy być na dobrej drodze do powrotu do poprzedniego stanu (czyli normalnego).  

To mało prawdopodobne. Odkąd wybuchła pandemia i samoizolacja stała się rzeczywistością, w rzeczywistości projektujemy nową przyszłość. Proces ten ma ważne konsekwencje dla strategów wchodzących na rynek, próbujących budować trwałe relacje z klientami, wprowadzać nowe produkty i poprawiać jakość obsługi klienta. 

Jeśli chcesz poznać jak można modyfikować modele biznesowe aby dokonać wejścia na rynek kliknij ten link .

Biorąc pod uwagę przełomowy charakter pandemii i poważne zmiany, jakie powoduje, uważam, że świadomość zmian zachodzących jest bardzo ważna. Stratedzy, menedżerowie produktu i marketerzy będą musieli ciężko i inaczej pracować nad tym, co klient w następnej normalnej sytuacji doceni, poczuje, wyrazi i zrobi.

Biznes jako usługa. Strategia wejścia na rynek musi zapewniać więcej usług elektronicznych

Rosnące zainteresowanie konsumentów e-usługami (świetnym przykładem jest telemedycyna lub serwis oferujący serwisowanie samochodów po stronie klienta) sugeruje potencjalny wzrost popytu i możliwość wprowadzenia nowych produktów w ramach inaczej spreparowanego marketingu GTM. 

Firmy muszą szybko rozwijać e-usługi, a jednym z najlepszych sposobów jest tworzenie partnerstw. Inspirującym pomysłem jest na przykład producent żywności, który współpracuje z firmami fitness online, oferując napoje energetyzujące związane z rodzajem treningu wybieranym przez użytkownika. 

Strategia wejścia na rynek w zakresie uruchomienia e-usług, w tym konkretnym przykładzie, wymaga współpracy z dostawcami zewnętrznymi. 

Model wejścia na rynek powinien stawiać na społeczności lokalne

Zmniejszyła się liczba podróżnych, czas spędzany w restauracjach i inne zajęcia na świeżym powietrzu. Jednocześnie pandemia sprawiła, że ​​lokalne sąsiedztwa stały się znacznie bardziej krytyczne. Utworzono wiele stron i forów społecznościowych w mediach społecznościowych, aby łączyć ludzi z lokalnymi wolontariuszami, sklepami, targami i grupami wzajemnej pomocy. Te nowe trendy mają ogromny wpływ na GTM, ponieważ firmy mogą czerpać korzyści z lokalizacji swoich strategii. 

Zaufanie jako integralny element starań o wejście na rynek

Zdrowie osobiste, dobrobyt ekonomiczny i bezpieczeństwo krewnych to główne zmartwienia ludzi w wielu krajach. Ludzie nie chodzą do sklepów, większe znaczenie miały odbiory rzecz w domu, ale oczywiście zakupy online są dziś dominujące. Dobra strategia GTM może wykorzystać tę szansę. 

Ludzie wrócą do tych przestrzeni fizycznych tylko wtedy, gdy ufają, że są bezpieczne i wolne od wirusów. Co więcej, ludzie coraz częściej stosują płatności zbliżeniowe. Stratedzy wprowadzający produkty na rynek i menedżerowie produktów muszą opracowywać plany uwzględniające szerszy zakres doświadczeń zakupowych. 

Dla przykładu, klienci mogą być bardziej otwarci na wybór inteligentnych luster w przymierzalniach lub na zakupy w domu za pośrednictwem wirtualnej rzeczywistości. Dobra strategia GTM wykorzystuje takie szanse. Strateg nie czeka na powrót dawnych czasów.

Różne zachowania zakupowe zmuszają firmy do ponownego przemyślenia taktyk i strategii wejścia na rynek

Klienci przechodzą na cyfrowe i ograniczone możliwości kontaktu z usługami i produktami. Handel społecznościowy staje się coraz bardziej popularny. Dystans społeczny i środki ochronne stały się nową normą, więc zakupy są mniej przyjemne i relaksujące. W tej sytuacji rynek oczekuje zmienionego lub wręcz nowego produktu od firm, nowych usług i nowych doświadczeń.

Coraz popularniejsze stają się zakupy podczas oglądania telewizji lub grania w gry. Oznacza to tylko różne wyzwalacze. Chodziliśmy na zakupy, by tam być i wracać z zakupów. Cieszyliśmy się obiadem w czasie zakupów, czy kawą i lodami w galeriach.

Teraz możemy zacząć robić zakupy i nigdy ich nie kończyć lub zacząć robić zakupy rano i kliknąć przycisk „kup” przed pójściem spać. Oznacza to ogromne przeprojektowanie sposobu łączenia się z klientami i, dzięki inteligentnemu powiadamianiu, zrealizowanie transakcji zgodnie ze strategią wejścia na rynek. 

GTM musi być bardziej zwinna, elastyczna i bardziej otwarta na zmiany.  

Rysunek 2. COVID wpłynął na zachowania klientów. McKinsey pokazuje jakie są tego konsekwencje.

Przykłady strategii GTM dla Twojej inspiracji

W Upscope menedżerowie przeprojektowali strategię wejścia na rynek, aby wykorzystać rosnącą falą czatów na żywo

Upscope to wspólne przeglądanie, bez pobierania, bezproblemowe, interaktywne udostępnianie ekranu stworzone do wdrażania produktów i wsparcia procesu nauki – to marketingowa puenta, którą można znaleźć na ich stronie internetowej. 

Jaka jest propozycja wartości, którą firma Upscope uwzględniła w swojej strategii wejścia nowego produktu na rynek?

Wyobraź sobie właściciela iPhone’a, który nie wie, jak wystawić fakturę za pomocą aplikacji mobilnej. Jeśli jesteś producentem aplikacji i uczysz ludzi, jak wystawiać faktury, z pewnością docenisz Upscope. 

Ich oprogramowanie umożliwia natychmiastowe i interaktywne udostępnianie ekranu, co oznacza, że ​​przedstawiciele działu obsługi mogą jednym kliknięciem zobaczyć ekran użytkownika i użyć myszy na ekranie użytkownika, aby zademonstrować, jak korzystać z określonej funkcji. Podejście firmy do wejścia na rynek stawia na bliskie relacje z klientami. Każda firma, szczególnie w branży edukacyjnej, ceni sobie również moment, w którym bezproblemowa komunikacja z klientami jest rzeczywistością. 

Strategia wejścia na rynek opiera się na odpowiednio spreparowanych personach. Upscope wiedział o tym. Zespół firmy zidentyfikował następujące osoby w procesie przekonywania i onboardingu klientów:

  • Kierownik ds. klientów, sprzedaży lub wsparcia w większych firmach – pierwszy rejestruje się i sprawdza jak działa Upscope.
  • Pierwszą rejestrację w startupach dokonuje często założyciel. Tutaj Upscope oddziaływać musi na inny rodzaj persony.
  • Kontrola bezpieczeństwa, czyli odpowiedź na pytanie “Czy Upscope jest bezpieczny”? – Dział IT.
  • Programiści, architekci technologii dostosują oprogramowanie i przetestują nowe funkcje, zanim przejdą do etapu produkcji. 
  • Testowanie jest zwykle przeprowadzane przez zespół zarządzający kontem i zespół wsparcia.

Czat na żywo jako klucz do skutecznej strategii wejścia na rynek i popularyzacji nowego produktu.

Zespół firmy zauważył, jak popularne są firmy typu chat, takie jak Intercom, LiveChat, Zendesk, Drift. W ramach strategii wejścia na rynek zespół stworzył integracje z tymi narzędziami, które zostały wymienione w ich sklepach z aplikacjami. 

Ale czaty na żywo były „tylko” narzędziami. Firma zaczęła opracowywać treści i pozycjonować je w Google. Osoby szukające opcji czatu na żywo trafiały na treści Upscope. W ten sposób poznawały narzędzie.

Rysunek 3. Czat na żywo i ekosystem botów można uznać za część modelu GTM firmy Upscope.

Wraz z rozwojem firm zajmujących się czatami na żywo, ruch generowany przez treści Upscope rośnie wraz z rynkiem chatów. 

Firma zaczęła przyciągać założycieli SaaS, którzy zaczęli wdrażać Upscope do udostępniania ekranu w ramach wsparcia dla swoich klientów. 

Okazuje się, że to jeden z najlepszych sposobów na pozyskanie klientów. Firma pracuje nad kolejnymi integracjami, reklamami, e-mailami i treścią.

W Eightsleep zespół docenia automatyzację jako część GTM

EightSleep integruje swój sprzęt / oprogramowanie dla zdrowego snu z IFTTT (aplikacją do integracji i automatyzacji różnych aplikacji przy użyciu logiki „jeśli-to”).

Kluczem do realizacji strategii wejścia na rynek było poinformowanie bazy klientów za pośrednictwem poczty e-mail. Zespół zapowiedział automatyzację IFTTT, kierując użytkowników na konkretną stronę docelową (dedykowany landing page). 

Strona docelowa promowała rozwiązania dla lepszego snu, które podkreślały i wyjaśniały wartość IFTTT dla klientów Eightsleep. 

Jeśli chcesz otrzymywać mój biuletyn dotyczący sztucznej inteligencji i strategii produktu, możesz zapisać się

.

Następnie firma promowała filmy w mediach społecznościowych, które prezentują różne przypadki użycia. Jedną z najpopularniejszych była możliwość uruchomienia ekspresu do kawy po przebudzeniu się klienta EightSleep na inteligentnej macie (mata jest zamontowana w łóżku, pod materacem). To klasyczna logika „jeśli-to”, ale klienci Eightsleep nie zdawali sobie sprawy, że jest to możliwe. Filmy wideo były bardzo pomocne w wyjaśnianiu propozycji wartości integracji. 

Według oświadczeń firmy, zarówno IFTTT, jak i Eightsleep wykorzystały wspólny marketing przy uruchamianiu produktów i egzekwowaniu GTM. 

IFTTT uwzględnił integrację Eightsleep w swoim Przewodniku IFTTT na 2016 rok, co przyciągnęło 15 000 odwiedzających do stron internetowych EightSleep.

Przyniosło to EightSleep wzrost zainteresowania produktem i podwoiło sprzedaż w rocznym cyklu rozliczeniowym.

Tradycyjne restauracje stawiają na strategię wejścia na rynek z bezdotykowymi posiłkami w sercu

Eureka! to sieć dwudziestu pięciu restauracji typu casual-dining w Kalifornii, która oferuje gościom wyjątkowe doznania kulinarne.

Goście mogą delektować się 30 amerykańskimi piwami rzemieślniczymi z beczki, dużym wyborem lokalnych whisky i lokalnych win w przytulnej atmosferze. Miejsce to zapewnia okolicznej społeczności stylowe, swobodne miejsce do jedzenia, picia i spotkań towarzyskich przy muzyce na żywo i wyjątkowych wydarzeniach przez cały tydzień.

Kiedy COVID-19 zmusił kierownictwo do przeprojektowania obsługi klienta, zdano sobie sprawę, że odpowiedzią na nowe wyzwania jest technologia. W tej sytuacji strategia GTM polegała bardziej na uruchamianiu nowych kanałów niż na oferowaniu nowej oferty. 

Po pierwsze, kierownictwo nawiązało współpracę z dostawcą technologii. To nowość w jadalniach, aby stać się bardziej zorientowanymi w nowych technologiach i umieszczać technologię w centrum strategii restauracji. 

Eureka! rozpoczęła przeprojektowywanie swojego GTM i przeprowadziła kilka warsztatów w których odkrywano kolejne elementy nowej strategii GTM. 

Zespół doszedł do wniosku, że należy ulepszyć podejście do wysokiej jakości usług, umożliwiając gościom korzystanie z komfortu i bezpieczeństwa za pomocą smartfonów. 

Firma rozpoczęła bezdotykową i spersonalizowaną wizytę w restauracji, która jest zupełnie nową podróżą klienta niż to miało miejsce w czasach przed pandemią.

Strategia wejścia na rynek koncentruje się na zapewnieniu gościom zupełnie nowych wrażeń, ale produkt (menu restauracji) pozostaje taki sam. To wciąż wizyta w wyjątkowych restauracjach z niezwykłą ofertą, ale ta oferta się nie zmienia.

Goście mogą teraz umieszczać swoje nazwiska na liście oczekujących, a zamiast czekać w holu, kelner skieruje ich do stolika, gdy ten będzie dostępny. Goście mogą czekać w samochodzie, czuć się w nim bezpiecznie i komfortowo, a gdy stół jest już gotowy, wejść do restauracji.

Tworząc strategię wejścia na rynek, zespół restauracji doszedł do wniosku, że klienci nie lubią dotykać menu i innych materiałów siedząc przy stole. W aplikacji mobilnej dostępne jest przeglądalne menu ze składnikami i dodatkowymi ważnymi informacjami. 

Partner technologiczny, pomógł w ułatwieniu nawigacji po menu, dzięki czemu starsi goście również mogą czuć się komfortowo z aplikacją, która jest intuicyjna i posiada różne tryby widoku menu.

Funkcja dzwonka jest również dostępna w aplikacji. Goście, którzy jedzą posiłki, mogą nacisnąć przycisk w aplikacji jeśli proszą o pomoc kelnera, a kelner może odebrać ten ping w swoim telefonie. 

W aplikacji można również zamawiać napoje, smakołyki i jedzenie. Goście nie muszą martwić się o przewracanie kartek z papierowego menu. 

Wreszcie płatności. W Eurece nigdy nie było wygodniej! Można płacić, dzielić rachunki, łączyć systemy płatności. Takie możliwości nadają nowe znaczenie dla nowego produktu czy usługi.

Jak widać, podstawą strategii było przeprojektowanie procesu “podróży” klienta w czasie korzystania z usług w restauracji. 

Strategia “uznała” smartfony za fantastyczne narzędzie zapewniające ludziom wygodę i bezpieczeństwo podczas spożywania posiłków i wspólnego spędzania czasu.

Wnioski

Każde wprowadzenie nowego produkty, usługi czy nowych cech usługi na rynek wymaga przemyślenia różnych kwestii marketingowych, sprzedażowych i technologicznych w celu ukształtowania ogólnej wizji i ostatecznego planu działania GTM. Poniższe pytania mogą pomóc w podjęciu pierwszych kroków:

  • Jak zmotywowany jest Twój zespół i jaka jest motywacja do tworzenia nowego GTM? Sukces wymaga skutecznego przywództwa i zaangażowanego zespołu. Powód, który napędza zmianę, jest krytyczny, Eureka! musiała stawić czoła pandemicznym zmianom w branży, EightSleep dostrzegło szansę w automatyzacji. Jaka jest Twoja motywacja? 
  • Jakie inwestycje technologiczne należy traktować priorytetowo ? Inwentaryzacja istniejących danych, narzędzi i systemów w całej firmie może często przynieść momenty AHA!, ujawniając ukryte, szybkie sukcesy (z ang. low hanging fruits). Te spostrzeżenia mogą pomóc liderom w ustalaniu priorytetów w wydatkach – Upscope postawił na czaty na żywo i indeksowanie treści. 
  • Jak szybko możesz dopasować zasoby do atrakcyjnych możliwości dla klientów? Ponowna segmentacja klientów i przeprowadzenie dodatkowych analiz behawioralnych może rzucić nowe światło na zmiany nawyków zakupowych klientów, pomagając sprzedawcom lepiej dostosować ich strategię wejścia. Zespół Eureka! Zdał sobie sprawę, że klienci czują się bezpiecznie, gdy mają możliwość oczekiwania w samochodzie zamiast wciskania się w korytarz restauracji. Położyło to podwaliny pod strategię “bezdotykowego” świadczenia kompletnej usługi.
  • Jak będzie wyglądał profil sprzedawcy w przyszłości? Ponieważ większość firm przechodzi na modele cyfrowe z bardziej inteligentnymi procesami i zdigitalizowanymi strukturami, potrzebne są nowe metody działania. Firma musi przemyśleć swoje strategiczne partnerstwa w ramach przeprojektowania strategii wejścia na rynek. Klienci oczekują wyjątkowych wrażeń, które można zapewnić tylko dzięki nowym możliwościom technologicznym. Sprzedawcy mogą zrewidować procesy, których oczekują klienci i zdecydować, który z nich powinien zostać przeprojektowany przy pomocy sił zewnętrznych. 

Skalowanie wzrostu produktów cyfrowych poprzez innowacje w modelu biznesowym

Zmieniające się nieustannie siły rynkowe są wyzwaniem, przed którym stoi model biznesowy każdej firmy. Zmiany nawyków klientów, globalizacja, pandemia i innowacje technologiczne stwarzają obecnie trudności dla wielu firm.

Innowacje same w sobie nie są odpowiedzią gdyż dodanie “czegoś nowego do produktu lub usługi” nie jest zawsze dobrą odpowiedzią na zmieniający się rynek.

Warto w tym momencie przytoczyć słowa Claytona Christensena

Powodem, dla którego tak trudno jest istniejącym firmom wykorzystać przełomowe innowacje, jest to, że ich procesy i model biznesowy, które czynią je dobrymi w istniejącej działalności, w rzeczywistości sprawiają, że firmy te są kiepskie w walce o najważniejsze zmiany.

Dobrze postawione pytania są podstawą projektowania każdego modelu biznesowego

a) Kim jest klient i gdzie jest segment / nisza klientów? 

b) Co ceni klient? 

c) W jaki sposób zapewniamy wzrost w firmie? Powodem, dla którego ważny jest wzrost, a nie tylko przychód, jest to, że nowe produkty są często darmowe lub niskomarżowe, więc niekoniecznie generują przychód i zysk, ale wpływają na wzrost biznesu tj. liczbę klientów, liczbę pobrań produktów cyfrowych itp.

c) Jaka jest logika biznesowa, która wyjaśnia, w jaki sposób możemy dostarczyć klientom propozycję wartości po odpowiednim koszcie? 

d) Jaki jest łańcuch wartości, który firma musi zbudować i utrzymywać, aby obsługiwać klientów (partnerzy, zasoby krytyczne dla rozwoju organicznego, relacje z klientami, strategia obsługi klienta)?

Musi być lepszy sposób, czyli lepszy model biznesowy

Ten biznes jest skuteczniejszy, który oferuje klientowi lepszą wartość dodaną niż istniejące na rynku opcje. Ostatecznie zwycięży model biznesowy, który oferuje klientowi “lepszy sposób działania”?

Co to znaczy „lepszy sposób działania” pod względem innowacyjnych modeli biznesowych? Oto kilka przykładów:

  • Pracownicy biurowi wynajmują laptopy z oprogramowaniem do tworzenia dokumentów i tworzenia raportów zamiast kupować je na własność. 
  • Sprzedawca wynajmuje aplikację Salesforce w tzw. chmurze, aby mieć dostęp do danych klientów na każdym urządzeniu. Rezygnuje więc z korzystania z systemów instalowanych stacjonarnie, na jednym komputerze. 

Lepszy sposób działania jest możliwy ponieważ biznes oferuje klientowi wartość dodaną atrakcyjniejszą niż konkurencja. To poprzez propozycję wartości realizuje się wygodniejsze, sprawniejsze, przyjemniejsze podejmowanie zadań jakie stoją przed klientem.

Rysunek nr 1: Office 365 i propozycja wartości ujęta w modelu biznesowym produktu

Jak znaleźć lepszą propozycję wartości i rozpocząć proces innowacji modelu biznesowego?

Krok 1: Klienci chcą wygodnego życia. Jak upewnić się, że strategia i modele innowacji to umożliwiają?

Zrozumienie potrzeb klientów można zdobyć poprzez analizę listy zadań, które Twoi klienci próbują wykonać, aby osiągnąć jakiś celu.  

  • Firma, która dostarcza rolnikom herbicydy, może odkryć, że hodowcy (wykonawcy konkretnych zadań) pracują nad niszczeniem chwastów, podczas gdy rzeczywistym wyzwaniem dla rolników jest zapobieganie kiełkowaniu chwastów. Zamiast sprzedawać nawozy, firma może wprowadzić do modelu biznesowego element monetyzacji wiedzy, dzięki, któremu rolnicy nauczą się metod siewu, utrudniających kiełkowanie chwastów. 
  • Firma prowadząca e-commerce oferuje miłośnikom tekstowe wyszukiwanie produktów. Jeśli firma przeprowadzi dokładniejszą analizę, może zauważyć, że wyzwaniem dla użytkowników jest nazwanie produktów. Trudno jest opisać kolorowy model butów NIKE jeśli nie zna się dokładnej nazwy modelu. To sprawia, że ​​wyszukiwanie produktów w sklepie jest niemożliwe lub bardzo trudne. W tym konkretnym przypadku udostępnianie użytkownikom opcji wyszukiwania wizualnego (zrób zdjęcie i kup) jest lepsze niż szybkie przeszukiwanie sieci. 

Te dwa przykłady wyjaśniają, że znajomość celu jaki chce osiągnąć klient, pozwala zrozumieć listę zadań jaką klient musi podjąć, aby do tego celu dojść. Każde zadanie klienta jest szansą na zdefiniowanie zmian. Takie zmiany są fundamentem innowacji w modelach biznesowych.

Krok 2: Rozwój jest możliwy tylko wtedy, gdy model biznesowy usuwa problemy klientów

W procesie projektowania nowych modeli biznesowych funkcjonuje pojęcie bólu (z ang. pain). Ból reprezentuje wszystko, co sprawia, że ​​życie klientów jest uciążliwe przed, w trakcie i po wykonaniu danego zadania. 

Oto cztery główne rodzaje problemów (bóle), które powinien rozwiązać każdy odnoszący sukcesy model biznesowy:

  • Finansowe: Klienci tracą pieniądze korzystając ze swojego obecnego dostawcy / rozwiązania / produktu (np. dowożenie jedzenia może wiązać się opłatą za dowóz (ból) lub być bezpłatne w określonych sytuacjach (możliwość uniknięcia bólu)).
  • Produktywności: klienci firmy tracą zbyt dużo czasu, korzystając z obecnego dostawcy / rozwiązania / produktów lub chcą inaczej wykorzystać swój czas (Inpost realizuje przesyłkę paczkomat to paczkomat, podczas gdy Poczta Polska wymaga obecność w placówce, bólem jest oczekiwanie w kolejce).
  • Procesowe: Klienci chcą usprawnić wewnętrzne operacje, takie jak sprzątanie domu, zamawianie jedzenia, zatrudnianie pracowników.
  • Wsparcia na najwyższym poziomie: Klienci nie otrzymują wsparcia, którego potrzebują, więc nie są w stanie podejmować decyzji lub muszą wydać pieniądze, aby je zlecić na zewnątrz. Dobrym przykładem jest zakup samochodu w kontekście długoterminowego wynajmu. W przypadku tego ostatniego, utrzymanie samochodu, serwis, umawianie wizyt w stacjach diagnostycznych jest elementem usługi. Klient, który posiada samochód na własność, musi wszystkie czynności organizować i rozliczać sam.

Krok 3: Klienci oczekują ciągłych korzyści, a Twój model biznesowy powinien je zapewnić

Krok trzeci dostarczy wartość dodaną, której doświadcza klient, gdy firma wprowadza nowy model biznesowy.

Co to są “zyski” (z ang. gains)

Zyski (gains) określają rezultaty i korzyści, których klienci firmy oczekują, pragną lub byliby zdziwieni, gdyby firma je dostarczyła. Zyski powinny obejmować elementy, które sprawiają, że klienci są zadowoleni lub szczęśliwi. W tym rozumieniu zyski, nie są wprost przeciwieństwem do bólu, opisanego powyżej.

Firma, która sprzedaje samochody elektryczne i autonomiczne, nie tylko niweluje “ból” finansowy (auto jest tańsze w utrzymaniu), ale poprzez atrakcyjność produktu, sprawia, że właściciel czuje się wyjątkowo w gronie swoich znajomych. Jest to krystalicznie wyraźny “zysk”, który sprawia, że ​​klient jest bardziej zadowolony i bardziej pewny siebie. Właściciel samochodu Tesla jest innowatorem i fanem nowych technologii – tak podpowiada nam intuicja. Sam właściciel zapewne tak się czuje i chce być postrzegany. Jest to wyraźny “zysk”. 

W tym konkretnym przykładzie model biznesowy napędza organiczny rozwój producenta samochodów. Popyt jest między innymi wynikiem “zysku” jaki odnosi klient, który czuje się niesamowicie, gdy przyjaciele widzą go podjeżdżającego autonomicznym, nowoczesnym samochodem.

Jak odkryć “zyski” i oprzeć na nich model biznesowy

Poniższa lista pytań pomaga moim klientom odkryć wiele korzyści, które pomagają stworzyć przekonującą propozycję wartości i przeprowadzić innowacje w modelu biznesowym:

  • Czy propozycja wartości Twojego produktu zapewnia pozytywne konsekwencje społeczne, których klient chce doświadczyć?
  • Czy Twój produkt (i wartość, jaką wnosi) odzwierciedla aspiracje Twojego klienta? 
  • Czy Twoja oferta wartości pozwala klientowi osiągać konkretne wyniki, które spełniają kryteria klienta?

Te trzy pytania pomogą Twojej firmie zdefiniować bardzo solidne podstawy do projektowania nowego, innowacyjnego modelu biznesowego.

Zaprojektuj wartość dodaną

Połączenie zadań jakie musi wykonać klient, z analizą “bólu” i “zysków” doprowadzi Cię do punktu, w którym propozycja wartości zostanie ukształtowana jak naturalna odpowiedź na sytuację w jakiej znaleźli się Twoi klienci.

Propozycja wartości to obietnica którą firma powinna zrealizować. To główny powód, dla którego klient powinien złożyć zamówienie w Twojej firmie i pominąć Twojego konkurenta. Jest to również najważniejsza rzecz, która określi, czy użytkownicy będą inwestować czas w pozyskanie wiedzy o Twoim produkcie, czy też zaczną studiować konkurencję i jej produkty. 

Propozycja wartości jest przekonująca i przyciąga uwagę klientów, ponieważ:

  • Tworzy istotną różnicę między Twoją firmą a konkurencją, co wpływa na rozwój organiczny tego kto ma lepszą ofertę wartości,
  • Przyciąga odpowiednich, potencjalnych klientów i zwiększa liczbę wartościowych leadów,
  • Zachęca nowych klientów do skorzystania z oferty firmy

Propozycja wartości definiuje, w jaki sposób model biznesowy realizuję dostarczenie produktów na rynek, czyli jakie kanały dystrybucji należy wykorzystać.

Na przykład, jeśli firma wprowadza nowy produkt, który jest skierowany do małych firm, kanał dystrybucji jest inny niż wtedy, gdy ta sama firma rozwiązuje problemy i korzyści dużych przedsiębiorstw. Wybór kanału dystrybucji wynika więc z propozycji wartości. 

Firma NIKE zrozumiała, że ich klienci są bardzo dobrze zorientowani w nowych technologiach informatycznych. Propozycja wartości NIKE powinna więc opierać się o najnowsze zdobycze technologiczne. Z tego powodu NIKE przeniosło znaczną część sprzedaży do modelu bezpośredniego (z ang. “Direct to Customer”) przy pomocy aplikacji na telefony komórkowe.

Obrazek nr 2: Firmy sportowe modyfikują modele biznesowe w taki sposób, aby mieć bezpośredni kontakt z klientami

Innowacja w modelu biznesowym jest efektem badania klientów i zrozumienia ich oczekiwań, które są następnie osadzane w cechach produktu. 

Warunkiem tworzenia innowacyjnych modeli biznesowych jest nieustanne obserwowanie jakie zadania muszą podejmować klienci, jaki “ból” się w związku z tym pojawia i jakie “zyski” interesują klienta. Globalizacja, turbulencje na rynku, pandemia, nieustannie tworzą nowe zadania dla klienta, w ślad za nimi pojawiają się “ból” i oczekiwane “zyski” a stąd już blisko do innowacyjnych modeli biznesowych.

Jeśli chciałbyś zapisać się do naszego newslettera, zapraszam:

.

Trzy strategie wprowadzania innowacji w modelach biznesowych.

Trwały wzrost biznesu nie może się odbyć bez dostarczenia najlepszej możliwej propozycji wartości na rynek. Innowacja w modelu biznesowym nie może się odbyć bez ciągłego słuchania klientów i redefiniowania propozycji wartości. Związek pomiędzy propozycją wartością a wzrostem biznesu jest bardzo ścisły. 

Zidentyfikowałem trzy różne strategie, które dają zespołom szansę na zbudowanie nowej lub zmodyfikowanej propozycji wartości:

Strategia 1: zainwestuj lub kup propozycję wartości

Wiele firm, które inwestują lub przejmują mniejsze firmy i startupy, nie robi tego wyłącznie dla konsolidacji przychodów i zysków. Często firmy inwestują lub kupują mniejsze podmioty, aby wzmocnić osłabiające się lub ułomne elementy modeli biznesowych.

Dlaczego te firmy dokonują inwestycji lub przejęcia, skoro kupowana firma nie jest rentowna lub wręcz odwrotnie, jest wybitnie nierentowna jak to było w przypadku WhatsApp i Facebook? 

Przede wszystkim dlatego, że zdobywają propozycję wartości, która następnie będzie służyć modelowi biznesowemu większemu graczowi. Dokładniej rzecz biorąc, służyć klientom dużej firmy poprzez silniejszą propozycję wartości. 

Model biznesowy opracowany przez mniejszą firmę może nie działać (biznes będzie nierentowny), ale jeśli propozycja wartości jest przekonująca, duże firmy nie zawahają się przed przejęciem.

Studium przypadku:

Jednym z najbardziej odpowiednich przykładów innowacji w modelu biznesowym jest usługa transmisji gier Twitch. W ramach procesu wprowadzania produktu na rynek uruchomiono Justin.tv. Justin.tv opracował koncepcję wykorzystania technologii strumieniowania Justin.tv jako usługi dla graczy. Gracze mogli przejść do trybu online i rozpocząć transmisję wideo z gry, którą inni gracze mogą oglądać po zalogowaniu się. Model biznesowy usługi przyniósł tak fantastyczną propozycję wartości, że przychody poszybowały w górę, a Amazon przejął Twitcha w 2014 roku za blisko 1 miliard dolarów. Amazon dokonał przejęcia, ponieważ musiał wzmocnić Amazon Web Services (AWS), firmę zajmującą się przetwarzaniem w chmurze. Co się dzieje później? Amazon uruchomił Amazon Lumberyard, który jest silnikiem gier między platformowych. Amazon nie był zainteresowany przychodami Justin.TV, ale wzmocnieniem oferty wartości AWS.

Tworzenie innowacyjnych modeli jest procesem ciągłym, dlatego firmy takie jak powyższa zawsze szukają kolejnej atrakcyjnej propozycji wartości, która zapewni wzrost produktu dużego gracza. 

Jeśli uznamy propozycję wartości za doskonałe odzwierciedlenie oczekiwań klientów, to każde przejęcie lub inwestycja większej firmy jest inwestycją w propozycję wartości, a nie w samą firmę.

Strategia 2: Utwórz nowy model od podstaw

Projekt propozycji wartości w modelu biznesowym

Ważne jest, aby zacząć od zrozumienia zadań klienta, które ma do wykonania, bólów jakich doświadcza i zyski jakie chciałby odnieść, które omówiłem już na początku tego wpisu. 

Twoja praca na tym etapie może być wieloaspektowa i skomplikowana, co oznacza, że ​​prawdopodobnie znajdziesz wiele elementów i trudno będzie nadać im priorytety. W efekcie będzie trudno złożyć model biznesowy, ale jest na to sposób. W moim projektach często mierzę się z takim wyzwaniem i mam pewnien prosty sposób, aby ruszyć i postawić pierwszy krok.

Zalecam skupienie się na wyliczeniu jak największej liczby zadań jakie klient musi wykonać, bólu, który odczuwa i zysków, które klient chciałby uzyskać. To zadanie jest względnie łatwe jeśli znasz swoich klientów. Później już warto iść następującymi etapami:

Zidentyfikuj rynki docelowe w procesie konstrukcji modeli biznesowego

Zidentyfikuj rynki docelowe, które docenią propozycję wartości, którą oferujesz lub chcesz zaoferować.

Kiedy już dobrze zrozumiesz problemy i zyski (podstawy propozycji wartości), dobrze jest skupić się na wyraźnym zidentyfikowaniu rynku docelowego. 

Ogólnie rzecz biorąc, mogę wymienić dwa elementy, które są kluczowe podczas wprowadzania innowacji w procesach biznesowych. 

  1. Istotne jest, aby być jak najbardziej precyzyjnym na temat każdego potencjalnego rynku docelowego biorąc pod uwagę zadania, bóle i zyski.
  2. Zdefiniujesz, a czasem nawet powinieneś zdefiniować, wiele różnych rynków docelowych. Pamiętaj, że stawiamy hipotezę dotyczącą propozycji wartości, więc posiadanie różnych segmentów klientów pomoże na późniejszych etapach innowacji procesu biznesowego, jeśli pierwsza, druga lub każda następna teoria zawiedzie.

Użyjmy Apple jako hipotetycznego przykładu. Jakie są potencjalne rynki docelowe dla Apple w momencie wprowadzania kolejnych modeli i produktów? 

  1. Po pierwsze, ktoś chce korzystać z iPhone’a, ale ma problem (ból) z jego zdobyciem z powodu braku środków finansowych. Ta grupa doceni elastyczne finansowanie lub transakcje wymiany (popularny program Trade-In).
  2. Po drugie, ktoś jest właścicielem Maca i iPhone’a. Ta grupa będzie cenić funkcje iCloud, ponieważ da im to wiele korzyści. Przede wszystkich jest możliwa wielozadaniowość i rozpoczynanie pracy na jednym urządzeniu i kończenie na drugim.
  3. Wreszcie, rynek docelowy prawdopodobnie chciałby się dobrze czuć korzystając z produktu. Świetny design, posiadanie wielu urządzeń sprawia, że ​​człowiek czuje się dobrze, zwłaszcza gdy otaczają go przyjaciele. “Jabłuszko” daje fajne samopoczucie i lepiej się z nim wypada na selfie niż z innym brandem.

Kto zatem spełnia te kryteria z demograficznego punktu widzenia? 

  • Młodzi profesjonaliści, którzy muszą pracować zdalnie i często chodzić na biznesowe kolacje. 
  • Osoby pracujące w korporacjach, które muszą stale synchronizować dokumenty i często chodzić na spotkania, aby prezentować lub udostępniać dokumenty. Cenią też styl, ponieważ sale konferencyjne są pełne VIPów.

Wyszliśmy od propozycji wartości i reprezentujących ją zadań, bólów i zysków. Na tej podstawie zdefiniowaliśmy grupy docelowe. Są to jednak hipotezy, które wymagają walidacji na kolejnym etapie innowacji modelu biznesowego.

Naszkicuj hipotezę modelu biznesowego

Stworzenie przekonującej hipotezy dotyczącej modelu biznesowego jest trudne, ale zbliża Cię do rynku i użytkowników. Powinieneś zebrać wystarczającą ilość danych i przekonwertować je na 1–4 zadań, co na przykładzie Apple zrobiliśmy powyżej.  To, czego potrzebuje Twoja firma na tym etapie, to spora ilość pracy, która połączy wyzwania klientów i podejmie próbę sprowadzenia ich do wąskiej grupy rozwiązań. 

Biorąc pod uwagę mój przykład Apple, hipotezy brzmiały następująco:

„Kupowanie iPhone’a jest drogie; Twoje rynki docelowe chcą tańszych opcji finansowych na zakup nowego iPhone’a”.

“VIP klienci docenią możliwość poznania wszystkich funkcji produktów Apple w formie spersonalizowanych video szkoleń”

Powyższe przykłady sprawiły, że w modelu biznesowym Apple pojawił się program Trade-In oraz szkolenia “on-site” w sklepach Apple.  

Potwierdź hipotezę 

Walidacja propozycji wartości to proces gromadzenia danych i uczenia się poprzez eksperymenty i testy z klientami . Celem jest wyeliminowanie bezzasadnych hipotez lub przebudowanie hipotezy.

Tutaj znajdziesz trzy eksperymenty, które możesz zastosować w procesie innowacji swojego modelu biznesowego:

a) wywiad z klientem

Opuść budynek i spotkaj się z klientami dokładnie tam, gdzie Twoi klienci spędzają czas. Rozmowy z klientami pokazują, czy zajmujesz się prawdziwym bólem, zyskiem i zadaniami klienta. Skorzystaj z tych interakcji, aby uzyskać wgląd w to, czy Twoja propozycja wartości przemawia do klientów, a produkt może przyspieszyć wzrost biznesu, jeśli zostanie wprowadzony na rynek. McDonald wprowadzając waniliowe shake w USA postawił przy kasach dodatkową osobę, która obserwowała kim jest kupujący shake klient. Okazało się, że shake kupowano jako zastępnik śniadania. Odziwo, aby sprzedać więcej shake nie trzeba było modyfikować ceny i składu produktu, wystarczyło zmniejszyć kolejkę wprowadzając automaty sprzedające shake (coś podobnego do maszyny vendingowej). 

b) test rozumienia

Test zrozumienia jest prosty do przeprowadzenia i jest znakomitym sposobem sprawdzenia, czy segment klientów rozpoznaje propozycję wartości w taki sam sposób, jak Ty. Plan polega na zbadaniu, czy co najmniej 80% klientów rozumie Twoją komunikację dotyczącą hipotezy dotyczącej problemu. Na przykład „przystępny model finansowy” może być różnie interpretowany przez różnych użytkowników. Stosując test rozumienia, sprawdzasz zrozumienie swojej propozycji wartości, a nie to, czy klienci są nią zainteresowani. 

c) MVP z jedną funkcją

Obrazek nr 3: Analogia pokazująca różnicę pomiędzy ostateczną wersją produktu (donut po prawej) a postacią MVP

„MVP jednej funkcji” pozwala zweryfikować hipotezę za pomocą szybko stworzonego prototypu. Pomaga to uniknąć skomplikowanych koncepcji, testując jednofunkcyjny minimalny opłacalny produkt (MVP). Jednofunkcyjny oznacza dosłownie jedną funkcję, trzymając się przykładu iPhone, był nią jeden guzik nawigujący telefonem. W przypadku “MVP jednej funkcji” znaczenia nie miała wizja budowy AppStore, czy iCloud. Sprawdzano czy klient “chwyci” idę jednego guzika i się w niej zakocha. 

Informacje zwrotne z etapu testowania MVP jednej funkcji wykorzystane są do:

  • Sprawdzenia, czy Twoja propozycja wartości może generować wzrost trakcji produktu.
  • Znalezienia sposobu na ulepszenie modelu biznesowego poprzez przeprojektowanie propozycji wartości.
  • Oszacowania szans na zbudowanie kolejnej wersji MVP, tym razem z wieloma funkcjonalnościami (np. zaprezentowania użytkownikom koncepcji dotykowego ekranu obok jednego guzika) 

Pomyślny etap testowania „pojedynczego elementu MVP” dostarczy liczb uzasadniających dalszy rozwój lub konieczność przeprojektowanie hipotezy.

d) symulacja procesu do weryfikacji hipotez w usługach elektronicznych i w mikrousługach

Symulacja procesu to technika walidacji służąca do optymalizacji procesów i wyciągania wiarygodnych wniosków opartych na silnych dowodach. Symulacja to animowany projekt, który naśladuje działanie docelowej usługi przed jej stworzeniem. Dobrym przykładem jest słynny już Zappos, przejęty przez Amazon, sklep z obuwiem. Zappos zbierał zamówienia przez Internet, a pracownicy biegli do lokalnego sklepu z obuwiem, kupowali je w kasie i wysyłali klientom. Wszystko wyglądało jak eCommerce, ale nim nie było. W ten sposób testowane były hipotezy co do wartości dodanej Zappos. Zero inwestycji w automatyzację i budowanie usługi.

Modele symulacyjne można optymalizować pod kątem różnych czynników, takich jak czas lub koszt (co może wynikać z bólu, zysków i zadań do wykonania). Można zbudować wiele scenariuszy w celu przetestowania różnych hipotez propozycji wartości i jej wpływu na innowacje modelu biznesowego.

Strategia 3: Modyfikacja części modelu biznesowego i zmiana kierunku rozwoju produktu

Pierwszą czynnością jest poznanie aktualnego modelu biznesowego Twojej firmy. Ważne jest, aby poświęcić czas na mapowanie modelu biznesowego w wybranym frameworku (polecam Business Model Canvas). Gdy już wiesz, jak obecnie funkcjonuje Twój model biznesowy, możesz zacząć przeprojektowywać istniejące jego części. Nie ma jednego właściwego sposobu na poradzenie sobie z tym procesem, ale proponuję zacząć od następującego przepisu:

Ekonomia modelu biznesowego

Zmień ekonomię modelu biznesowego, która najsilniej wpływa na wzrost Twojego produktu.

  • Ceny za sztukę (sprzedaż lub wprowadzanie na rynek produktów jako pojedynczych jednostek zamiast pakietów)
  • Pakiety produktów (sprzedaż razem produktów, takich jak laptop i słuchawki)
  • Rozwiązania serwisowe (od konserwacji i szkoleń po produkty powiązane z usługami, takimi jak iPhone i szkolenia w tradycyjnych sklepach Apple)
  • Czas (np. doładowuj kredyty w grach na minutę, godzinę, dzień lub miesiąc)
  • Dostęp (częściowy dostęp do wydarzenia, informacji, bazy danych, zwany także modelem biznesowym freemium)
  • Subskrypcje (zamiast co miesiąc kupować karmę dla zwierząt, firma będzie co miesiąc wysyłać produkt w cenie abonamentowej)
  • Członkostwa (członkostwo pojedyncze lub grupowe z poziomami wartości lub bez)
  • Licencje (na określony czas lub z zestawami funkcji)
  • Platformy (płatności członkowskie z modelem biznesowym dzielenia się przychodami lub bez np. afiliacje)

Efekt sieci w modelu biznesowym

Twórz i stosuj efekty sieciowe w procesie innowacji modelu biznesowego. Istnieją różne rodzaje sieci, z których każda daje praktycznie nieograniczone możliwości rozwoju:

  • Sieci budowniczych: użytkownicy korzystają z oprogramowania, programiści tworzą i uruchamiają platformy, które przyciągają programistów do dostarczania nowych funkcji (np. Apple Store, Amazon)
  • Treści generowane przez użytkowników: użytkownicy projektują, tworzą, wypełniają, a następnie wykorzystują treści dostarczone przez innych, co przyciąga więcej współtwórców (np. Facebook, YouTube, Twitch)
  • Rynki: kupujący znajdują sprzedawców, a sprzedawcy przyciągają kupujących np. aukcje
  • Adaptability: Adaptability zapewnia współpracę, która przynosi wzrost. Jedna strona zapewnia narzędzia o wysokiej kompatybilności i przyciąga więcej uczestników (np. Stripe, AWS)
  • Sieci danych: informacje zebrane od osób są agregowane w coś istotnego dla wszystkich członków systemu (np. Waze, Weather Channel)

Każdy z powyższych elementów możesz dodawać swobodnie do proponowanej wartości Twojego modelu biznesowego. Dla przykładu zamiast sprzedawać samochody możesz je wynajmować na minuty. Wiem, że to już się dzieje, zwracam uwagę, że to jest właśnie zmiana w modelu biznesowym poprzez dodanie elementu do istniejącego układu. 

Sztuczna inteligencja w procesie opracowywania nowych produktów cyfrowych i nie tylko

Rozwój nowych produktów (z ang. New Product Development) to projektowanie i wprowadzanie na rynek produktów, które mają stanowić odpowiedź na pojawiające się na rynku możliwości i potrzeby. Jest to proces związany z powtarzalnymi cyklami w których szuka się koncepcji na nowe produkty a następnie prowadzi proces tworzenia produktu i jego uruchomienia na rynek (launch).

Sztuczna inteligencja do opracowywania nowych produktów ma zastosowania w różnych sektorach biznesowych.

  • W branży motoryzacyjnej firmy rozważają wykorzystanie inteligentnych algorytmów w celu szybszej produkcji samochodów, uczynienia samochodów przyjaznymi dla środowiska i bezpieczniejszymi, przy jednoczesnym uwzględnieniu kosztów produkcji i wielkości. Oczywiście należy dodać, że dzisiejsze samochody przypominają bardziej komputer aniżeli pojazd samojezdny.
  • W branży podróżniczej firmy rozważają połączenie różnych doświadczeń, aby zapewnić doświadczenie, zabawę i relaks bez wychodzenia z domu lub wyjazdu z kraju. COVID19 bardzo skomplikował biznes turystyczny. Airbnb uruchomił produkt zwany  “doświadczeniami”, które pozwalają ludziom cieszyć się aktywnościami bez konieczności podróży do innych miejsc.

Czas jest czynnikiem wpływającym na rozwój nowych produktów i startupy o tym wiedzą

Rozwój nowego produktu jest procesem nieefektywnym ze względu na to, jak czasochłonny może być, a niektórzy zauważają, że pochłania nawet 50% czasu całego cyklu życia produkty, od powstania do wycofania z rynku..

Sztuczna inteligencja (AI) umożliwia fascynujące, cyfrowe testowanie i budowanie prototypów produktów, zanim firma poświęci czas i zasoby na fizyczne tworzenie ostatecznej postaci produktu czy usługi. Często przyszłe, skończone produkty różnią się pod względem szeregu cech od pierwotnego zamysłu. Startupy to doskonale wiedzą!

Startupy to dynamicznie działający gracze, którzy rozumieją potrzebę utrzymania reżimów kosztowych i jak najszybszego osiągania wyników w komercjalizacji. Założyciele startupów już wiedzą, że sztuczna inteligencja może pomóc im skrócić czas wprowadzania produktu na rynek, co zapewnia szybsze dopasowanie produktu do rynku (tzw. market-fit).

Świetnym przykładem jest firma Lemonade, która zaprojektowała proces roszczeń i udzielania ubezpieczeń i przekazała je w ręce uczenia maszynowego (gdybyś chciał dowiedzieć się co to jest uczenie maszynowe, zapraszam Cię do lektury tego tekstu), w ciągu roku  zarobiła pierwsze 100 milionów dolarów (najszybciej w branży nowych technologii). Sztuczna inteligencja stała kluczem do szybkiej komercjalizacji oferty. Startup Lemonade to wiedział i wygrał swoją rynkową bitwę. 

Rozwój firmy Lemonade stosującej sztuczną inteligencję w procesie udzielania ubezpieczeń i rozliczania szkód

Rysunek 1: Lemonade napędzany uczeniem maszynowym niewiarygodny wzrost przychodów

Przedsiębiorstwo wykorzystało w pełni zintegrowany proces opracowywania nowych produktów

Firma PwC  udowodniła, że ​​rozwój produktów cyfrowych z wykorzystaniem inteligentnych algorytmów, może zwiększyć wydajność o prawie 20% i skrócić czas wprowadzania produktów na rynek o 17%. 

Pozwólcie, że połączę to z ostatnim osiągnięciem Yelp (portal z rekomendacjami restauracji, mały firm usługowy itp). Firma zatrudniła sztuczną inteligencję do przeprowadzenia testów swoich interfejsów stron internetowych. Zamiast klasycznych testów A / B, Yelp przeprowadza prawie 700 testów jednocześnie w oparciu o uczenie maszynowe. Firma potrafi dzięki sztucznej inteligencji szybciej niż wcześniej (w sposób klasyczny) znaleźć przyciągające uwagę przyciski, przekonywujące teksty nagłówków czy strukturę ścieżki klienta. Wszystko to razem wzięte, skraca czas aktualizacji istniejących produktów cyfrowych Yelp o ponad 20%.

Wynik badań firmy PwC nad zastosowaniem sztucznej inteligencji w budowie i uruchamianiu nowych produktów

Rysunek 2: PwC twierdzi, że firmy będą szybciej wprowadzać produkty na rynek dzięki technologiom Machine Learning i Deep Learning

Szybki i inteligentny rozwój nowych produktów wymaga zintegrowanego ekosystemu partnerów, który koncentruje się na współtworzeniu wartości. Innymi słowy, świetne produkty powstają z partnerami, a nie w ciemni i zaciszu jednej firmy. Cyfrowi mistrzowie rozumieją, jak budować partnerstwa, które pomagają zapewnić klientom fantastyczne doświadczenia z produktów i usług. 

W swoim portfelu projektów mam taki w którym dzięki współtworzeniu produktów z partnerami zewnętrznymi (startupy, agencje kreatywne, ekosystem naukowców) zmniejszyliśmy budżet wprowadzenia nowego produktu o 60%. Część procesu, jak na przykład silniki rekomendacyjne, zostały opracowane dzięki sztucznej inteligencji, która w sposób błyskawiczny “nauczyła się” preferencji klienta.

Algorytmy sztucznej inteligencji stają się inteligentne tylko wtedy, gdy są zasilane wysokiej jakości danymi lub danymi dobrze opisanymi i skatalogowanymi. Zwykle stos danych, którego właścicielem jest dana firma, ma wady (dane są niekompletne, z błędami językowymi czy niespójne).

Partnerstwa strategiczne mają kluczowe znaczenie dla poprawy jakości danych, co wpływa na dokładność prognoz. Amazon współpracował z wieloma klinikami w USA, aby wyszkolić swojego asystenta głosowego – Alexę w zrozumieniu dźwięków wytwarzanych podczas kichania czy kaszlu. Prędkość uczenia się w taki sposób jest nieporównywalnie większa, aniżeli ręczne wprowadzanie plików do bazy danych. Sztuczna inteligencja odgrywała kluczową rolę w projektowaniu algorytmów, które dzisiaj Alexa wykorzystuje stojąć na stole w kuchni i odpowiadając na nasze pytanie “Hej Alexa, jaka dzisiaj będzie pogoda?”. 

Raport PwC stwierdza, że ​​zespoły ds. rozwoju nowych produktów, które zintegrowały narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do cyfryzacji procesów, osiągają wyższe korzyści skali, produktywności i szybkości w procesie projektowania i rozwoju produktu.

Sztuczna inteligencja jako magiczna kula w rozwoju nowych produktów

W badaniu  opublikowanym w  Journal of the American Medical Informatics Association (JAMIA) Open , naukowcy wyszkolili modele sztucznej inteligencji do przewidywania usuwania produktów żywnościowych na podstawie recenzji na Amazon. Skuteczność osiągnięta to 74%. Innymi słowy, przewidziano na podstawie wcześniej pozyskanych recenzji, że dany produkt zostanie ściągnięty z elektronicznej półki Amazon w związku z np. Niebezpieczeństwem użycia (łatwo sobie wyobrazić jakiś chiński produkt, który nie uzyskał odpowiednich certyfikatów a znalazł się w sprzedaży na Amazon). Przewidywanie cechowało się 74% skutecznością. 

Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji wykorzystało następnie recenzje Amazon, aby rozpoznać tysiące potencjalnie niebezpiecznych produktów spożywczych, które nie zostały jeszcze odkryte.

Sztuczna inteligencja może przewidzieć, czy dany produkt będzie niebezpieczny, nieprzydatny, wadliwy lub nie spełni oczekiwań popytu. Gdyby menedżerowie firm pozyskali wystarczającą ilość i jakość danych i zastosowały sztuczną inteligencję, firmy te mogłyby zobaczyć przyszłość swoich produktów, bez produkowania czy tworzenia tych produktów. Następnie, patrząc wstecz, sztuczna inteligencja daje im szansę na odpowiednie skorygowanie procesu rozwoju nowego produktu na etapie koncepcji.

Jak zbudować opartą na sztucznej inteligencji, perspektywiczną szklaną kulę?

Ważne jest, aby gromadzić dane i dbać o ich jakość. Najczęściej firmy gromadzą dane z mediów społecznościowych, strony internetowych, wyszukiwarek i stosują algorytmy, takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), klasyfikacja obrazu, rozpoznawanie obrazów i różne techniki głębokiego uczenia, aby uzyskać jeszcze lepszy wgląd w preferencje i zachowania klientów. Takie działania pomagają firmom w korzystaniu nie tylko z tego, co i jak klienci używają dziś, ale także jakich funkcjonalności klienci mogą potrzebować w przyszłości. 

Usuń sztuczną inteligencją przeszkody w procesie opracowywania nowego produktu

Eliminacja przeszkód utrudniających wprowadzanie nowych produktów zaczyna się od wykorzystania sztucznej inteligencji do poprawy dokładności prognoz popytu. Firma Honeywell wykorzystuje sztuczną inteligencję do obniżania kosztów energii i ujemnych wahań cen poprzez śledzenie i analizowanie elastyczności cenowej produktów i wrażliwości cenowej.

Honeywell integruje sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego w zaopatrzeniu, pozyskiwaniu zasobów i zarządzaniu kosztami, uzyskując stabilne zwroty w całym procesie rozwoju nowego produktu. (Źródło:  Honeywell Connected Plant: Analytics and Beyond.

Zintegrowany proces budowy połączonego ekosystemu biznesowego w którym sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę

Rysunek 3: Schemat połączonych instalacji Honeywell i struktura biznesowa danych

Firmy chcą poznać jak będzie wyglądała przyszłość, ponieważ mogą następnie skorzystać z inżynierii wstecznej, aby dostosować funkcje pomocnicze dzisiaj. Zarządzanie pieniędzmi, zarządzanie ryzykiem, zaopatrzenie i zakupy generują ogromne koszty w każdej firmie.

Firma Honeywell może usunąć niepewność poprzez przeprojektowanie zaopatrzenia w procesie rozwoju produktu. Wyobraźmy sobie, że elektrownia wiatrowa chce dostarczyć określoną ilość energii w ciągu 15 lat po cenie X. Honeywell przewidzi poprawność tych założeń, dzięki sztucznej inteligencji, która dokona prognozy, a następnie zaprojektuje metodą inżynierii wstecznej, z jakich komponentów (silniki, turbiny, miejsca i lokalizacja wiatraków, połączenie do rozwiązań chmurowych itp.) farma powinna być zbudowana aby uzyskać poziom produkcji i ceny.

Innym doskonałym przykładem prowadzenia rozwoju nowych produktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji jest firma  Analytical Flavour Systems

Kto jest Twoim największym problemem w biznesie? To twój konkurent. AFS wykorzystuje rozległe badania preferencji i generuje macierz preferencji klientów z obszaru żywności i napojów. Sztuczna inteligencja od AFS pomaga zrozumieć, co napędza rynek, czyli umieść na mapie popularne smaki potraw i napojów, które ludzie uwielbiają. 

Później silniki napędzane sztuczną inteligencją projektują smaki, które nie są oferowane przez konkurencję, ale jest prawie pewne, że ludzie będą cieszyć się tymi smakami jeśli pojawią się one w produktach. Firma opracowała platformę opartą na sztucznej inteligencji, która wspomaga proces opracowywania nowego produktu i może przewidywać preferencje. System potrafi również odczytać ofertę konkurencji i poprzez porównanie zaoferować taką paletę smaków w oferowanej żywności, której nie posiada konkurencja, a która to paleta spotka się z popytem rynkowym.

Sztuczna inteligencja w rozwoju nowych produktów jest kręgosłupem, a nie dodatkiem

Raport PWC wyjaśnia, że ​​dojrzałe cyfrowo firmy kompleksowo wykorzystują analitykę danych opartą na sztucznej inteligencji. Firmy te stosują różne aplikacje sztucznej inteligencji w różnych funkcjach biznesowych. Jest to więc rozproszone zastosowanie a nie punktowe, wymagana jest więc współpraca między departamentami. 

Firmy, skutecznie wykorzystujące sztuczna inteligencją w projektowaniu, budowaniu i uruchamianiu nowych produktów, nieustannie pracują nad usuwaniem wąskich gardeł, przekształcaniu zadań ręcznych w zautomatyzowane i dbają o to, aby ​​decyzje oparte na danych stawały się rzeczywistością. 

Firmy, które wykorzystują sztuczną inteligencję w opracowywaniu nowego produktu, koncentrują swoją uwagę nie tylko na algorytmach, programowaniu i inżynierii danych, ale także na dobrych jakościowo zasobach danych, które czynią ten proces możliwym i wydajnym. 

68% firm zaawansowanych technologicznie, w których PwC przeprowadziło ankiety, wdraża i integruje sztuczną inteligencję w rozwoju produktów, aby zoptymalizować proces kompleksowo. 80% kosztów produkcji produktu jest determinowanych podczas procesu projektowania i prototypowania produktu. Jeśli menedżerowie firmy mają taką świadomość, będą zmierzali do tego, aby na etapie koncepcyjnym wykonać możliwie najwięcej symulacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. W efekcie pozwoli im to ograniczyć przyszłe koszty.

Ponadto 91% firm, które wykorzystują sztuczną inteligencję w procesie zarządzania produktami, nie chce wprowadzać na rynek produktów, których nikt nie chce. To jest główny powód używania inteligentnych modeli w uruchamianiu nowych produktów.

Sztuczna inteligencja pomaga weryfikować popyt na produkty i usługi. Wiedzą o tym doskonale założyciele startupów. Często oferują subskrypcje produktu w modelach przedsprzedaży, zanim aplikacja mobilna czy inny cyfrowy produkt istnieje. Informacje zwrotne, kliknięcia i mapy popularności pomagają zrozumieć, czego chcą klienci. Wszystko to zasila algorytmy sztucznej inteligencji, która następnie pomaga przewidzieć kształt produktu. 

Jeśli Twoja firma chce wykorzystać sztuczną inteligencję w procesie rozwoju nowego produktu, musisz rozważyć zaprojektowanie całej funkcji zarządzania produktem i uczynienie ze sztucznej inteligencji koła zamachowego i nadzorcy całego procesu. W przeciwnym razie “twoja” sztuczna inteligencja będzie dodatkiem, a nie kręgosłupem zagadnienia, co nie pozwoli na uzyskanie przewag produktowych, kosztowych i organizacyjnych.

Wyniki badań McKinsey definiujące zastosowanie sztucznej inteligencji w rozwoju produktu

Rysunek 4: Wyniki badań McKinsey definiujące zastosowanie sztucznej inteligencji w rozwoju produktu

Inteligencja AI jako podstawa zarządzania produktami

Uber to fantastyczny przykład instalacji sztucznej inteligencji, a konkretnie uczenia maszynowego, w DNA firmy. Firma stworzyła coś, co nazywa się Michelangelo. 

Michelangelo umożliwia zespołom wewnętrznym bezproblemowe tworzenie, wdrażanie i obsługę uczenia maszynowego na skalę wszystkich produktów UBERa. Platforma, która w rzeczywistości jest produktem sama w sobie, została zaprojektowana tak, aby obejmowała cały proces uczenia maszynowego: począwszy od pozyskiwania danych, oceny danych, szkolenia modeli, oceny wyników, aż po monitorowanie prognoz. 

Michelangelo od około roku obsługuje produkcyjne przypadki użycia w firmie Uber i stał się de facto systemem uczenia maszynowego dla naszych inżynierów i naukowców zajmujących się danymi, z dziesiątkami zespołów tworzących i wdrażających modele. W rzeczywistości jest wdrażany w kilku centrach danych Uber, wykorzystuje specjalistyczny sprzęt i dostarcza prognozy dla najbardziej obciążonych usług online w firmie. – Jeremy Hermann, szef platformy uczenia maszynowego w firmie Uber

Jeśli chcesz otrzymywać przyszłe posty na maila, zapraszam do newslettera

.

Obecność sztucznej inteligencji w procesie rozwoju produktu UBER

UberEATS ma wiele modeli sztucznej inteligencji działających na Michelangelo, obejmujących prognozy czasu dostawy żywności, rankingi wyszukiwania i rankingi restauracji, i wiele innych. Sztuczna inteligencja napędza różne części produktów cyfrowych Uber Eats. Modele czasu dostawy przewidują, ile czasu potrzeba na przygotowanie posiłku. Model przewiduje również, ile czasu potrzeba na dostarczenie określonego posiłku.

Sztuczna inteligencja oblicza to wszystko przed przyjęciem zamówienia. Tworzy siatki niezliczonych scenariuszy, a następnie zamówienie wpada w jeden z nich i toczy się po wcześniej zaprojektowanej trajektorii. 

Kiedy użytkownik produktu UberEATS składa zamówienie, jest ono wysyłane do konkretnej restauracji w celu przetworzenia. Następnie restauracja musi przeczytać i zrozumieć prośbę. Pomaga tu sztuczna inteligencja, rozkładając zamówienia i wprowadzając je do systemów informatycznych restauracji. 

Struktura platformy Michelangelo z określonymi narzędziami opartymi na danych zaangażowanymi w procesy

Rysunek 5: Struktura platformy Michelangelo z określonymi narzędziami opartymi na danych zaangażowanymi w procesy(źródło: Uber )

UberEats gromadzi wiele danych w ramach jednego procesu realizacji zamówienia. Te dane są gromadzone, czyszczone i przechowywane. Następnie są one używane do ponownego uczenia modeli i stymulowania neuronów głębokiego uczenia się. Istnieje jednak więcej wyzwań związanych z używaniem sztucznej inteligencji. 

Gdy posiłek jest bliski przygotowania, wysyłany jest kurier UberEats, który odbiera posiłek. Następnie dostawca musi dotrzeć na miejsce, znaleźć miejsce parkingowe, odebrać posiłek, a następnie pojechać do klienta. 

Sztuczna inteligencja pomaga dostawcy w całym procesie. Pomaga ominąć ruch uliczny, wybrać miejsce parkingowe, znaleźć drzwi klienta i płynnie wrócić do następnego miejsca odbioru. To jest projektowanie usługi w którym rolę wiodącą ma sztuczna inteligencja. 

Ponownie kurier musi skorzystać z systemu nawigacji, aby dostać się na miejsce, znaleźć parking i podejść do drzwi klienta, aby zakończyć wysyłkę. 

Uber wykorzystuje wszystko co opisałem powyżej, aby projektować nowe produkty. Jeśli w Nowym Jorku pracownik UBER wpadnie na pomysł, aby zaprojektować dedykowany produkt / usługę mającą na celu dowożenie ludzi na szczepienia przeciwko COVID19, Michelangelo pomożemy zasymulować cały proces stworzenia takiej usługi, bez konieczności pisania dużej ilości kodu programistycznego, tworzenia prototypów produktu itp.

Kilka słów na koniec

Sztuczna inteligencja już się wydarzyła i wciąż się wydarza w nowych zastosowaniach. Sztuczna inteligencja zaczęła pożerać świat oprogramowania w szybkim tempie. Rozwój nowego produktu już solidnie opiera się o wykorzystanie sztucznej inteligencji, a firmy, które to rozumieją, mogą wnieść większą wartość w krótszym czasie przy niższych kosztach. 

Firmy, które nie przyjmą tej technologii, wkrótce zostaną pozostawione w tyle przez konkurencję. Te ostatnie będą musiały się zmierzyć z większymi kosztami i niższą skutecznością operacyjną. 

Wykorzystaj uczenie maszynowe w Twojej firmie

Czy uczenie maszynowe ma już jakieś konkretne zastosowania, które warto rozważyć przy komponowaniu strategii biznesowej, czy nadal mówimy o przyszłości i czymś, co przyjdzie do nas za kilka lat?

Sztuczna inteligencja tu i tam – wszechobecny żargon. Uczenie maszynowe, roboty i automatyzacja pojawiają się na każdym kroku.

W tym poście chciałbym wykonać przelot nad algorytmami uczenia maszynowego, szybko je wyjaśnić, a następnie przedstawić kilka przykładów zastosowań uczenia maszynowego.

Przyjrzyjmy się najpierw modelom uczenia maszynowego

Zastosowania uczenia maszynowego i typy algorytmów

Modele ML można podzielić na cztery kategorie:

  • Nadzorowana nauka,
  • uczenie się bez nadzoru,
  • mix powyższych.

Na czym polega różnica pomiędzy powyższymi typami?

Biznesmeni uwielbiają proste rzeczy, ponieważ nie mają czasu na studiowanie szczegółów. Dla zapracowanych ludzi główna różnica polega na tym, kto szkoli algorytm. Nadzór wymaga przełożonego, co oznacza, że ​​inżynierowie i programiści muszą nauczyć algorytm procesować dane. W przeciwnym razie algorytm utknie i nie będzie żadnych wyników. Algorytm bez nadzoru, uczy się sam, ale jakie da efekty? Tego nie wie nikt. Mix, to taki trochę kundel, mieszanka dwóch powyższych.

Nadzorowane


Nadzorowane typy modeli nie przyniosą rezultatów bez wcześniejszego nazwania np. marki samochodu, lub wskazania algorytmowi, że ta dama ma długie włosy. Algorytm jest głupi bez przełożonego i nie może się sam uczyć. Aby wyszkolić tego drania, potrzebujesz grupy ludzi, którzy będą oznaczać dane.

Z punktu widzenia strategii i modelu biznesowego, musisz zatrudnić i współpracować z kimś, kto zapewnia takie klikające ręce. Twoje koszty zatrudnienia wzrosną, ponieważ będziesz musiał opłacić te ręce, aby opisały dla Ciebie dane.

Nagroda? Dostaniesz to, czego chcesz. Jeśli Twoi ludzie otagują wszystkie zdjęcia przedstawiające nagość, będziesz mógł powiedzieć: „Hej, ta sieć społecznościowa jest przyjazna dla wszystkich, ponieważ wiemy, jak usunąć wszystkie nieodpowiednie treści”.

Nagość wymazana przez algorytm uczenia maszynowego

Jedną z najczęstszych zastosowań tego rodzaju uczenia maszynowego jest filtr spamu Google. Inżynierowie nauczyli algorytmy rozpoznawać spam, dzięki czemu algorytm jest wstanie złapać 99.9% treści, których nie chcesz widzieć w swojej skrzynce pocztowej. Od teraz możesz cieszyć się mniejszą ilością spamu w Twojej skrzynce odbiorczej Gmaila. 

Apple Pencil również korzysta z algorytmów!

Innym przykładem jest Twój iPad i Apple Pencil. Tak! Gdy złapiesz cyfrowy ołówek i zaczniesz pisać odręcznie, algorytmy mogą szybko rozpoznać litery, następnie słowa i zdania. Ktoś lub coś oznacza całą grupę wyrazów i przenosi je do urządzenia. Aplikacje takie jak GoodNotes lub Notability używają nadzorowanych modeli uczenia maszynowego. Wykorzystanie uczenia maszynowego w takich przypadkach jest korzystne dla użytkowników końcowych, ponieważ wyniki można uzyskać szybko, a przez większość czasu są one zadowalające. W bazie danych Apple “siedzi” miliony a może i miliardy wzorców pisma odręcznego. Ty piszesz na iPad a sztuczna inteligencja trudzi się tym, aby rozpoznać w jakim języku piszesz i co napisałeś przed chwilą.

UBER i zamaskowany kierowca

Jakiś czas temu Uber ogłosił,  że aplikacja UberApp będzie miała komponent AI, który rozpoznaje, czy kierowca ma maskę (chodzi o ochronę przed COVID) na twarzy, czy też nie. Kierowca musi skierować twarz w stronę aparatu smartfona; aplikacja robi selfie i rozpoznaje, że maska ​​jest obecna lub nie ma jej na twarzy kierowcy. Wcześniej nakarmiona baza danych, zasila algorytmy we wzorce, które pozwalają z prędkością światła ocenić czy kierowca jest zamaskowany.

Zastosowania uczenia maszynowego w Waymo

Waymo to firma technologiczna należąca do firmy macierzystej Google, Alphabet. Autonomiczne pojazdy od Waymo zgromadziły ogromną ilość danych w Phoenix w Kalifornii i Waszyngtonie. 

Co zebrały te auta? Cóż, zestaw robi wrażenie:

  • Zsynchronizowane dane z pięciu lidarów i pięciu kamer przednich i bocznych umieszczonych na autach
  • Kalibracja i pozy czujnika w różnych sytuacjach drogowych
  • Etykiety obiektów (pojazdy, piesi, rowerzyści i oznakowanie) z trójwymiarowymi polami
  • Etykiety obiektów z obwiedniami 2D dla danych kamery w 100 segmentach (źródło: InfoQ)

Dane są tak dobrze przygotowane, że można je wykorzystać do nadzorowanego uczenia maszynowego modeli. 

Samojezdne samochody Waymo spędziły dwa lata na ulicach Arizony w USA, zawsze mając kierowcę w samochodzie. Tylko w Arizonie wykonano 10 000 podróży w dwa miesiące. W ten sposób zbudowano bazy danych z obiektami doskonale opisanymi do dalszego trenowania algorytmów. Ponieważ ten sam obiekt np. sarna na drodze, został sfotografowany z wielu różnych kamer i obmierzony z wielu różnych czujników, dane są wysokiej wartości i jakości.

Bez nadzoru


Możesz wraz ze swoim zespołem stwierdzić, że chcecie skorzystać z nienadzorowanych modeli uczenia maszynowego. W porządku, ale przygotuj się na zderzenie się z nieznanym. Algorytmy nadzorowane dadzą pożądane rezultaty, a bez nadzoru zabiorą Cię w przyszłość, nie mówiąc Ci, co osiągniesz.

Szaleństwo? Już widzę miny inwestorów, którzy słyszą od twórcy firmy: „Cześć, mój startup pracuje nad zastosowaniami uczenia maszynowego w monitorowaniu warunków zdrowotnych, ale nie wiemy, jakie będą rezultaty”

Zakładam, że inwestorzy mają pokerowe twarze i nie parskną śmiechem!

W każdym razie algorytmy uczące się bez nadzoru zjadają nieoznaczone dane i przetrawiają je, mając nadzieję na uzyskanie ekscytujących wyników.

Wyobraź sobie, że masz zestaw rzadkich kart piłkarskich z wizerunkami zawodników, które chcesz sprzedać w serwisie eBay. Nie wiesz jaką cenę zaproponować. Mógłbyś skorzystać z algorytmów nadzorowanych, ale nie chcesz gdyż nie masz danych, albo nie chcesz mieć oczywistych wyników. Interesuje Cię odkrycie nowego wzorca, czegoś nieznanego.

Model bez nadzoru spróbuje znaleźć dla Ciebie wartość parametru cenowego. Model przetworzy dane, spróbuje znaleźć najbliższą cenę i zarekomenduje. Skąd możesz mieć pewność, że cena jest rozsądna i dostaniesz to, czego chcesz? Musisz nakarmić bestię dużą ilością danych. Miliardami rekordów.

Jakie są konsekwencje?

Potrzebujesz dużo pamięci do przetwarzania danych, dużej mocy obliczeniowej i czasu – 6 miesięcy lub dwa lata. To zależy od tego, jaki jest twój cel.

Pomyśl teraz o Tesli, ile danych potrzebuje firma o zachowaniach konsumenta za kółkiem, aby zoptymalizować wydajność baterii.

Setki tysięcy Tesli wysyłają dane do chmury, a dane zasilają modele uczenia maszynowego. Algorytmy pokazują wzorce a faceci z zespołów Elona Muska sugerują konfigurację baterii, którą ustawia komputer pokładowy Tesli. Ty po prostu prowadzisz samochód i odbierasz kawę ze Starbucksa. W tym czasie Twoja Tesla ciągle wysyła dane do modeli nienadzorowanych, które pracują nad poprawą wydajności baterii.

Amazon i uczenie maszynowe

Weźmy Amazon i jego zdolność przewidywania, co ci się spodoba w przyszłości. Firma Bezosa wysyła próbki produktów (kosmetyki, ubrania, produkty zdrowotne) do klientów, ponieważ modele uczenia maszynowego mogą przewidzieć, co prawdopodobnie uznasz za ekscytujące. Algorytmy uczenia maszynowego Amazon połykają, przetrawiają i dostarczają dużo danych.  Im więcej “jedzą”, tym bardziej sprawne się stają. Amazonowi opłaca się więc wysyłać Tobie darmowe próbki produktów gdyż a) istnieje wysokie prawdopodobieństwo, że zakupisz pełną wersję produkty b) nawet jak nie zakupisz to obdarujesz algorytmy Amazona ciekawym pakietem danych. Ten z pewnością przyda się firmie do zwiększenia wartości zakupów, których w firmie dokonasz.

Siły sprzedaży

Salesforce (pochodzący z Krzemowej Doliny dostawca narzędzi dla sprzedawców) jest właścicielem miliardów rekordów danychi o pracy przedstawicieli handlowych, więc firma stworzyła asystenta dla handlowców o dumnym imieniu Einstein.Zbierając mnóstwo danych, Einstein sugeruje sprzedawcom jak lepiej rozwijać kontakty (o której godzinie najlepiej zadzwonić, co warto poruszyć w rozmowie, kiedy ponowić kontakt z klientem) i szkoli chaty, aby lepiej obsługiwały klientów w sposób automatyczny. 

Algorytmy stają się inteligentniejsze i dzięki temu lepiej sugerują klientowi, który futerał na smartfona wybrać, który model okularów przeciwsłonecznych lepiej pasuje do jego twarzy czy które wino będzie dobre do średnio wysmażonego stęka.

Spójrz na to zdjęcie:

Algorytm sugeruje jak lepiej napisać zdanie. Po lewej stronie wersja autora, po prawej stronie sugestia algorytmu. Wszystko w czasie rzeczywistym, podczas pisania.

Częściowo nadzorowany

Powiedziałbym, że trochę tego i tamtego, trochę nadzoru i trochę jego braku. Jeśli masz jakieś dane, ale nie masz ich dużo (miliardy rekordów), a jednocześnie możesz całkiem dobrze oznaczyć dane (wskazać, ze kot to kot a pies to pies). Na przykład jestem wynajmującym nieruchomości i posiadam kilka tysięcy rejestrów osób mieszkających w powiecie. Wiem, kto mieszka w promieniu 20 kilometrów, aby móc dokładniej reklamować, ale brakuje mi np. wieku lokatorów. Mogę więc poprosić algorytm, aby napisał mi tekst reklamowy. Tekst będzie niedoskonały, ale i tak zyskam, gdyż a) algorytm zrobi to automatycznie (niskie koszty) b) wyprodukuje mi kilkanaście wariantów. W efekcie i tak podniosę konwersję w stosunku do tego gdybym zatrudnił tradycyjną agencję reklamową.

Oto jak to działa:

a) Modele uczenia maszynowego używają ograniczonego zestawu oznaczonych przykładowych danych do przeprowadzenia operacji.

b) Częściowo wytrenowany model nie może dać pełnych wyników, ale może częściowo odgadywać wzorce. Na przykład mogę zrozumieć trend wieku badanych w moich danych, ale nie mogę określić płci ani pochodzenia etnicznego badanych.

c) Na koniec łączę oznaczone i nieoznakowane zestawy danych i startuję algorytmy. Mój model jest modelem mieszanym, a więc częściowo nadzorowanym.

Zdjęcia Google

Popularna usługa codziennie otrzymuje prezent od miliardy ludzi. Zbiór danych. Przesyłamy zdjęcia bez opisania co na nich jest. Google początkowo nie wie, czy to but czy banan. Google oznaczył już banany i buty, więc może łatwo przeszukać naszą bazę danych i znaleźć banany w naszym stosie zdjęć. Za każdym razem, gdy Google prosi Cię o oznaczenie twarzy swojego teścia, uczy się Twoich prywatnych etykiet. Co więcej, wszystkie częściowo sfotografowane banany lub części butów, które trudno znaleźć, ostatecznie zostaną oznaczone przez algorytmy Google. W efekcie Google oznaczy wszystko dzięki nam i sobie. Łącząc algorytmy nadzorowane i nienadzorowane.

W tym przypadku aplikacje uczenia maszynowego pozwalają firmom na wykorzystanie niedoskonałych zestawów danych i ulepszanie zestawu danych i algorytmu w dłuższej perspektywie. 

Modele ML firmy Behavox mogą słuchać rozmów pracowników

Behavox to fascynująca firma. Początkowo technologia mogła słuchać rozmów pracowników dużych instytucji finansowych, aby wytropić kolejne oszustwo. Pracownicy dogadywali się z klientami, którzy za “małe wynagrodzenie” płacili za wskazanie akcji w które warto zainwestować. Delikatnie przekraczano granicę porady i wkraczano w obszar pośrednictwa.

Pomyśl, jak trudno jest zrozumieć e-maile, rozmowy telefoniczne, jeśli jesteś algorytmem. Żadnej struktury. To „szukanie wzorców” jest wybitnie trudne. Nie możesz oznaczyć wszystkich danych, a niektóre, które możesz oznaczyć są trudne do “złowienia”. Założę się, że firma wykorzystuje nienadzorowane algorytmy uczenia maszynowego. Algorytm wykonuje etykietowanie, aby zapewnić realny model analityczny tekstu lub mowy ze spójną transkrypcją opartą na małej próbce.

Podsumowanie

Mam nadzieję, że udało mi się pomóc Tobie zrozumieć jakie są różnice pomiędzy nadzorowanymi, nienadzorowanymi i częściowo nadzorowanymi modelami uczenia maszynowego. Co możesz zrobić dalej, aby pójść w stronę zastosowania sztucznej inteligencji:

A) Zadaj sobie pytanie czy posiadane przez Twoją firmę dane są dobrze oznaczone. Wówczas możesz spróbować jakie osiągniesz efekty z wykorzystania algorytmów nadzorowanych

B) Jaką masz strategię biznesową? Jeśli działasz na rynku konsumenta, z pewnością posiadasz miliardy rekordów danych. Nienadzorowane algorytmu mogą w nich znaleźć nowe, atrakcyjne wzorce z których możesz wyjść do zaprojektowania nowej usługi lub produktu.

C) Czy jesteś zainteresowany eksperymentowaniem i inwestujesz w R&D? Warto zobaczyć jaką część budżetu przeznaczasz na badania i rozwój, może się okazać, że Twoi klienci chętnie wezmą udział w eksperymencie. Podobnie jak Google możesz ich poprosić o ich dane z którymi zbudujesz inteligentne algorytmy.

Zapisz się do newslettera jeśli masz ochotę i otrzymuj teksty na maila.

.

Jak zmienia się branża ubezpieczeniowa pod wpływem sztucznej inteligencji?

Branża ubezpieczeniowa znajduje się teraz w ekscytującym miejscu, nie tylko z powodu pandemii, ale także z powodu rozwoju technologii także takich jak sztuczna inteligencja.

Na świecie zachodzi wiele zmian, zwłaszcza jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, która powoduje rewolucyjne zmiany w procesach biznesowych.

Tradycyjne podejście do sprzedaży produktów ubezpieczeniowych nie jest już aktualne, po prostu wiele się zmieniło. Cyfrowa rewolucja i wymagający klienci sprawiły, że ubezpieczyciele muszą wprowadzać innowacje, aby pozostać atrakcyjnymi biznesami dla klientów, inwestorów i pracowników.

Tempo turbulencji ostatnio przyspieszyło. Ubezpieczyciele, przerażeni wpływem, jaki sztuczna inteligencja wywarła na branże, od opieki zdrowotnej i handlu detalicznego po bankowość i handel elektroniczny, zastanawiają się, czy są następni w kolejce do bycia zdeformowanymi pod przymusem zmian. 

Insurtech zmienia świat dzięki sztucznej inteligencji

Według Deloitte w 2018 r. Zainwestowano około 2,6 miliarda dolarów w firmy typu insurtech, a znaczną część środków w konsumenckie ubezpieczenia. Według danych Willis Towers Watson kwota podskoczyła do 6,37 miliarda dolarów w kolejnych latach. 

Ubezpieczyciele reagują również na zmieniające się oczekiwania klientów, którzy stają w obliczu nowych ryzyk i chcą wiedzieć, w jaki sposób branża ubezpieczeniowa może im pomóc podejmować lepsze decyzje życiowe i biznesowe.

Istnieje kilka ciekawych trendów, które powodują, że branża się zmienia i nigdy nie będzie taka jaką pamiętamy:

  • Telematyka i ubezpieczenie oparte na stopniu użytkowania przedmiotów, tworzą potrzebę wysoce spersonalizowanych ofert. Klasycznym przykładem jest spersonalizowane ubezpieczenie samochodu. Ci, którzy jeżdżą bardzo mało, płacą inne stawki niż ci, którzy jeżdżą dużo. Inteligentne urządzenia potrafią oszacować ryzyko w obu przypadkach a także dołożyć przewidywanie pojawienia się np. kolizji w przyszłości. 
  • Internet rzeczy (IoT) to nowa era, w której wiele elementów, zwłaszcza urządzeń, będzie wyposażonych w maleńkie procesory, które pozwolą nam w pełni wykorzystać zebrane dane. Możliwości zarządzania ryzykiem będą niesamowite przy wsparciu algorytmów Sztucznej Inteligencji. Łatwo możemy sobie wyobrazić, że jesteśmy w stanie natychmiast reagować na roszczenia lub całkowicie zapobiegać roszczeniom, wykrywając z wyprzedzeniem, że w piekarniku wybuchnie pożar z winy kucharza.
  • Blockchain, wprowadzając decentralizację przelewów pieniężnych i inteligentnego kontraktowania, wpływa na dokładność wypłat roszczeń, przetwarzanie roszczeń i podpisywanie umów w sposób zdalny. 
  • Boty, które wkraczają do akcji, gdy długi formularz, skomplikowane kwestionariusze, skomplikowana kontrola przeszłych transakcji, sprawiają, że klienci są niezadowoleni z obsługi. Boty napędzane sztuczną inteligencją wprowadziły nowe standardy, obejmując rozpoznawanie wideo, tekstu i głosu.
  • Nastąpiła zmiana struktury własności i duża część społeczeństwa nie chce posiadać rzeczy. Zamiast tego wolą wynajmować, udostępniać lub podnajmować. Sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej pomaga znaleźć nowe sposoby obliczania ryzyka i opłat oraz przewidywać atrakcyjność składanych klientom ofert. Wspólny samochód starzeje się inaczej niż ten, którego właścicielem i użytkownikiem jest jedna osoba – inteligentne algorytmy potrafią to zjawisko zrozumieć i odpowiednio obsłużyć klienta.

Jak sztuczna inteligencja może pomóc branży ubezpieczeniowej?

Ponieważ kanały cyfrowe stają się coraz bardziej przydatne do komunikowana się z klientami, ubezpieczyciele w pogoni za wysoką wydajnością muszą opracować zorientowane na klienta i cyfrowe podejście, wprowadzając krytyczne zmiany w swoich procesach operacyjnych.

Pierwszym punktem styku, który buduje pierwsze wrażenie i może przekonać klientów do pozostania w firmie lub przejścia na konkurencję, jest cykl podejmowania roszczeń. Po sprawdzeniu ceny ubezpieczenia większość klientów zastanawia się, ile czasu zajmuje załatwienie roszczenia, co jest bardzo ważne w przekonaniu klienta do oferty.

Cykl życia roszczeń w ubezpieczeniach zaczyna się od zgłoszenia roszczenia ubezpieczeniowego, co zwykle nie jest najprzyjemniejszym doświadczeniem, jakie prawdopodobnie kiedykolwiek spotkałeś. Stres, niejasny proces, dużo ręcznych zadań do wykonania to jedne z najbardziej nieprzyjemnych elementów w procesie, który musi wykonać klient.

Sztuczna inteligencja nie ma emocji

Sztuczna inteligencja może działać szybko i wiele zautomatyzować, ale co ważniejsze, może dużo przewidywać. 

Zobaczmy, jak sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej może zmienić proces likwidacji szkód. 

Rysunek nr 1: W pełni zautomatyzowany proces ze wskazaniem na modele sztucznej inteligencji, które zapewniają automatyzację. Źródło: Case study wykonany przez Skuza Consulting.

Aby ten cały przepływ mógł się zmaterializować – od „wypełnienia roszczenia” do otrzymania kwoty na koncie bankowym w krótkim czasie, potrzebny jest zestaw różnych nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów i modeli. Głębokie uczenie się jest również pomocne, zwłaszcza w przetwarzaniu obrazów i zdjęć. Jak widać na Rynku nr 1., na poszczególnym etapie procesu, wykorzystywane są różne zestawy inteligentnych algorytmów.

Technologie sztucznej inteligencji sprawiają, że procesy są bardziej przejrzyste, zautomatyzowane i poprawiają interakcję między klientami a firmą ubezpieczeniową. W ten sposób sztuczna inteligencja daje ubezpieczycielom przewagę w zarządzaniu roszczeniami – proces jest sprawniejszy, bardziej niezawodny i zawiera mniej błędów.

Co insurtech robi inaczej i branża ubezpieczeniowa musi to przyjąć?

Ubezpieczyciele mogą osiągnąć lepsze zarządzanie procesami, korzystając z inteligentnych technologii na kilka z poniższych sposobów (zgodnie z powyższym obrazkiem):

  • Umożliwienie obsługi pytań i odpowiedzi w czasie rzeczywistym (Obszar: obsługa klienta)
  • Wstępna ocena roszczeń i automatyczna ocena szkód (Obszar: roszczenia i ocena roszczeń)
  • Możliwość skomputeryzowanego wykrywanie oszustw dotyczących roszczeń za pomocą wzbogaconej analizy danych (Obszar: audyt i ocena)
  • Przewidywanie wzorców wolumenu roszczeń (Obszar: rozstrzygnięcie wniosku)

Sztuczna inteligencja przyspiesza procesy

Przeprowadziliśmy pilotaż i badanie w jednej z firm ubezpieczeniowych na temat zastosowania sztucznej inteligencji w ich procesach obsługi roszczeń z tytułu ubezpieczenia nieruchomości (konkretnie domu). Proces obsługi roszczeń zdrowotnych przez tego ubezpieczyciela trwał od 5 do 10 minut od zgłoszenia szkody do ostatecznej decyzji.

Rysunek 1 przedstawia zestaw algorytmów i metod, które firma wykorzystała, aby przyspieszyć proces ofertowania, realizacji ubezpieczenia i rozstrzygania roszczeń. 

Boty oparte na sztucznej inteligencji

Według IBM,  Chatboty mogą pomóc firmom zaoszczędzić 30% kosztów obsługi klienta dzięki krótszemu czasowi odpowiedzi i skomputeryzowanymu odpowiadaniu nawet na 80% rutynowych zapytań. 

Boty automatyzują większość procesów przedstawionych na rysunku 1. Branża ubezpieczeniowa najczęściej wybiera boty oparte na sztucznej inteligencji, ponieważ zwiększają one produktywność nawet o 85%.

Od usprawnienia całego procesu obsługi klienta po natychmiastowy dostęp do danych (np. o statusie roszczenia), chatboty okazują się hitem w branży a także ulubieńcami klientów – zwłaszcza jeśli doświadczenie klienta jest spersonalizowane, bardziej przejrzyste i szybkie (proces realizowany przez boty pozwala także na omijanie niektórych, zbędnych w danym roszczeniu etapów).

Najbardziej cenione przez klienta cechy w naszym studium przypadku to:

  • umiejętność szybkiego rozpoznawania adresów i lokalizacji,
  • zbieranie parametrów od klienta (zapytania o informacje, które klient musiałby ręcznie wpisać do formularzy) do dalszego przygotowania oferty
  • zrozumienie kontekstu okoliczności (np. inaczej bot pracuje z osobą w wieku 65+ a inaczej z trzydziestolatkiem. Bot stara się zrozumieć kontekst w jakiej odbywa się konwersacja)
  • rozpoznawanie filmów, które mogą dostarczać różnych informacji (np. film na którym uchwycono kolizję samochodową)
  • emotikony i inne krótkie formy, które przyspieszają rozmowę i sprawiają, że jest ona przyjazna dla urządzeń mobilnych
  • rozpoznawanie przedmiotów i zdjęć nieruchomości zamiast pisania na klawiaturze (np. rozpoznanie zdjęcia wybitej szyby w samochodzie)

Zastosowanie rozpoznawania obrazu w branży ubezpieczeniowej

W jaki sposób branża ubezpieczeniowa może wykorzystać technologię rozpoznawania zdjęć (głębokie uczenie)?

Pierwszym sposób wynika z faktu, że obrazy dostarczają nowych i użytecznych informacji, których nie są w stanie dostarczyć konwencjonalne źródła danych.

Na przykład, jeśli widzimy zdjęcie motocyklisty korzystającego z telefonu komórkowego podczas jazdy, oznacza to, że kierujący jest klientem wysokiego ryzyka. Firmy i ich procesu oparte na uczeniu maszynowym mogą wykryć ryzykowne zachowania i wkalkulować to ryzyko w wycenę ubezpieczenia. 

Drugim powodem jest to, że rozpoznawanie obrazu może przyspieszyć określone zadania i skrócić czas oczekiwania. Zamiast przesyłać plik PDF i czekać, aż ktoś go przeczyta, technologia rozpoznawania znaków może wyodrębnić dane w locie i wypełnić formularz. Technologie tego typu potrafią również sprawdzać zdjęcia osób pod kątem ich aktualności, co jest niezbędne przy identyfikacji klientów i sprawców.

Dlaczego uczenie maszynowe jest nie do zatrzymania

Ale dlaczego mielibyśmy polegać na systemie opartym na uczeniu maszynowym zamiast na ludzkim oku? Z punktu widzenia zasobów baza danych zdjęć może być zbyt obszerna, aby zespół ludzi mógł przetworzyć ją wydajnie i terminowo. Z punktu widzenia kosztów wykorzystanie modeli uczenia maszynowego do wyciskania informacji z obrazów może być tańsze niż praca ludzka.

Techniki rozpoznawania obrazu są już szeroko rozpowszechnione w wielu branżach, a przypadku branży ubezpieczeniowej najskuteczniejsze są:

  • Możliwości identyfikowania użytkowników i uwierzytelnianie osób, 
  • automatyczne tagowanie zdjęć, 
  • wyszukiwanie obiektów w wideo,  
  • dopasowanie obrazu produktu do zlecenia (np. zamiast wpisywać parametry laptopa, można je odczytać za pomocą zdjęcia klawiatury)

Wspomniane techniki są szeroko stosowane w serwisach społecznościowych, zakupach online i usługach mobilnych. Informacje te budują profile ubezpieczycieli, które są wykorzystywane do oceny ryzyka ubezpieczeniowego.

Inne zastosowania rozpoznawania obrazu opartego na sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej

Oto lista innych zastosowań sztucznej inteligencji w branży ubezpieczeniowej:

1. Wykrywanie oszustw. Rozpoznawanie twarzy może ograniczyć nieuczciwe wykorzystanie danych i usług ubezpieczeniowych. Na przykład rozpoznawanie twarzy może być wymagane od klienta internetowego do celów uwierzytelnienia.

2. Weryfikacja podpisów lub pisma odręcznego. Dzięki automatycznej ocenie ręcznego podpisu z zapisanym wzorem podpisem można zweryfikować tożsamość klienta w celu zatwierdzenia roszczeń i transakcji. Na przykład formularz można złożyć, robiąc zdjęcie podpisu.

4. Spersonalizowana usługa. Dane biometryczne twarzy mogą służyć do identyfikacji klientów VIP i świadczenia specjalnie przygotowanych usług w celu poprawy satysfakcji klienta. Personalizacja to poważny temat w branży ubezpieczeniowej, ponieważ może przynieść większą marżę i zwiększyć satysfakcję klientów.

5. Marketing interaktywny . W oparciu o dane dotyczące wizerunku potencjalnych klientów w sieciach społecznościowych, można dostosować działania marketingowe i sprzedażowe, aby osiągnąć większy sukces. Klienci mogą być podzieleni na różne grupy i powiązani z odpowiednią strategią marketingową i rozwiązaniami produktowymi.

6. Ubezpieczenia zdrowotne to kolejny obszar, w którym rozpoznawanie obrazu może zapewnić lepszy wgląd w ryzyko klientów indywidualnych. Lekarze mogą korzystać z rozpoznawania obrazów do diagnozowania i prognozowania. Obrazy medyczne, takie jak skany tomografii komputerowej raka, mogą być używane bezpośrednio jako czynniki cenowe. Skany już służą do ustalenia, czy pacjent ma raka płuc, jak ciężki jest on i jak wpływa na cenę ubezpieczenia i przyszłe leczenie.

Jeśli chciałbyś zastanowić się dlaczego warto inwestować w sztuczną inteligencję, zachęcam do lektury tego tekstu.

Zwalczanie oszustw ubezpieczeniowych za pomocą uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe może umożliwić ubezpieczycielom przejście z obecnego stanu „wykrywania i reagowania” na „przewidywanie i zapobieganie”.

Technologie tego typu świetnie sprawdzają się w automatyzacji procesu wykorzystywania dużych ilości danych, równoległym badaniu różnych wskaźników oszustwa i znajdowaniu potencjalnych oszustw. 

Ogólnie rzecz biorąc, warto zwrócić uwagę na dwie metody szkolenia algorytmu sztucznej inteligencji, który może być przydatny przy wykrywaniu i przewidywaniu oszustw. Jedna metoda jest to tzw. metoda nadzorowana, a druga to uczenie się bez nadzoru.

Modele nadzorowane i nienadzorowane w branży ubezpieczeniowej

W uczeniu nadzorowanym algorytmy tworzą prognozy na podstawie zestawu próbek z danych historycznych. Firma może zasilić algorytm historycznymi roszczeniami ubezpieczeniowymi i powiązanymi wynikami zwanymi danymi oznaczonymi (labelled data). 

Model sztucznej inteligencji (algorytm lub ich zestaw) będzie próbował rozpoznać podstawowe wzorce w oszukańczych roszczeniach. Gdy algorytm zostanie przeszkolony w zakresie przeszłych spraw, firma może go użyć do określenia prawdopodobieństwa z jakim ​​nowe roszczenie będzie próbą oszustwa.

Doskonałym przykładem jest firma  AKSigorta Insurance,  która wykorzystała modelowanie predykcyjne jako część procesu dochodzenia roszczeń. Firma zwiększyła swój wskaźnik wykrywania oszustw o ​​66% i jest teraz w stanie zapobiegać oszustwom w czasie rzeczywistym tzn. w momencie ładowania danych do wniosku o przyznanie roszczenia.

Dostępnych jest wiele różnych algorytmów modelowania predykcyjnego, więc użytkownicy powinni wziąć pod uwagę takie kwestie, jak dokładność, interpretowalność, czas szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji i łatwość użycia.

Nie ma jednego uniwersalnego podejścia. Nawet doświadczeni naukowcy zajmujący się danymi muszą wypróbować różnych metod, aby znaleźć odpowiedni algorytm dla konkretnego problemu. 

Dlatego najlepiej jest zacząć od prostego i łatwo definiowanego problemu, a później zgłębić bardziej zaawansowane wyzwania. 

Drzewa decyzyjne w wykorzystaniu sztucznej inteligencji 

Drzewa decyzyjne (metody wykorzystywane do analizy i symulacji) to doskonały sposób na rozpoczęcie eksploracji złożonych relacji w posiadanym zbiorze danych. Są stosunkowo łatwe do wdrożenia i szybkie do trenowania na dużych ilościach danych. Co ważniejsze, są one bardzo łatwe do zrozumienia lub zinterpretowania (wyglądają po prostu przyjaźnie gdyż mają formę drzewa decyzyjnego) i mogą być dobrym punktem wyjścia dla nowych reguł biznesowych w firmie ubezpieczeniowej. 

Sztuczna inteligencja bez nadzoru

Algorytmy nienadzorowane są uczone danymi bez wcześniejszych etykiet. Algorytm nie otrzymuje wcześniej odpowiedzi ani oczekiwanego wyniku. Jest po prostu proszony o zbadanie danych i ujawnienie wszelkich „obiecujących” wzorców. Na przykład „wrzucamy” do algorytmu bazę danych opadów śniegu w Nowym Jorku z ostatnich 100 lat. Algorytm sam próbuje znaleźć zależności i wzorce i zasugerować wynik i projekcję. 

Inny przykład – mając pewne informacje behawioralne, nienadzorowane algorytmy mogą rozpoznać klastry i mini-klastry transakcji klientów, które wyglądają podobnie. Wszystko, co wydaje się inne lub niepowtarzalne, może zostać oznaczone jako anomalia i przesłane do dalszych badań.

Wracając do oszustw, metody uczenia się bez nadzoru mogą zatem rozpoznawać zarówno istniejące, jak i nowe rodzaje oszustw. Nie ograniczają się do predefiniowanych etykiet, dzięki czemu mogą szybko dostosować się do nowych i pojawiających się wzorców nieuczciwego zachowania. Na przykład bank azjatycki zastosował nienadzorowane metody uczenia się, aby zidentyfikować przypadki, w których agenci zawyżali opłaty dla klientów za określoną procedurę lub sprzedawali niepotrzebne klientowi produkty, co negatywnie wpływało na wskaźniki lojalności.

Zupełnie nowe algorytmy, takie jak Support Vector Data Description lub Isolation Forest, skutecznie wykrywają anomalie i umożliwiają szybsze reagowanie na nowe rodzaje oszustw.

Roszczenia, orzekanie i uczenie się bez nadzoru w sztucznej inteligencji

Rozstrzyganie roszczeń to proces, w którym firma ubezpieczeniowa rozpatruje otrzymane roszczenie i rozstrzyga je lub odrzuca po przeprowadzeniu odpowiedniej analizy i porównań z wymaganiami dotyczącymi świadczeń i zakresu ubezpieczenia.

Po zakończeniu procesu orzekania firma ubezpieczeniowa dokonuje płatności i / lub wysyła pismo do powoda, w którym opisuje decyzję firmy o przyjęciu lub odrzuceniu roszczenia, uzasadniając powody takiego postępowania oraz kwotę do zapłaty. 

Pismo może zawiera również, dla przyjętej reklamacji (jeżeli takowa miała miejsc), szczegółowe informacje o tym, jak każda usługa objęta reklamacją została rozliczona i czy w związku z reklamacją wypłacane jest świadczenie fragmentaryczne.

Problemy napotykane przy rozpatrywaniu roszczeń przez sztuczną inteligencję 

Proces rozpatrywania roszczeń jest pełen wyzwań, ponieważ:

  • Reklamacje są składane za pośrednictwem różnych mediów – elektronicznych i nie,
  • określona siła robocza jest wymagana do ręcznej weryfikacji każdego roszczenia, filtrowania i badania podejrzanych roszczeń w długim i uciążliwym procesie,
  • ręczne mechanizmy oparte na regułach są czasochłonne i niosą ze sobą zagrożenia, takie jak utrata bazy klientów z powodu opóźnień lub braku zaufania w stosunku do zgłoszonych roszczeń,
  • błędne odrzucenie zasadnych roszczeń lub opóźnione uregulowanie roszczeń może spowodować niezadowolenie klienta,
  • kilka miliardów dolarów jest traconych każdego roku z powodu oszukańczych roszczeń, które są pomijane przez nieefektywny proces rozstrzygania sporów.

Algorytmy sztucznej inteligencji i te nadzorowane i nienadzorowane mogą pomóc w:

  • Konwersji danych roszczenia z istniejących formatów PDF (dane pacjenta, szczegóły diagnozy, testy diagnostyczne, szczegóły leczenia i podsumowanie rachunku) na ustrukturyzowane formaty i zapisy do bazy danych,
  • wskazaniu na anomalie w reklamacjach (rachunki, procedury),
  • automatyzacji procesu rozstrzygania szkód. Sztuczna inteligencja sprawia, że ​​cały proces rozstrzygania szkód jest łatwy, efektywny i przejrzysty. Więcej roszczeń można przetworzyć w krótszym czasie, ponieważ oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może skalować się szybciej niż tradycyjne technologie. 

Sztuczna inteligencja w branży ubezpieczeniowej – studia przypadków

Proszę zapoznaj się z tymi dwoma studiami przypadków, które wyjaśniają, w jaki sposób technologie oparte na sztucznej inteligencji przekształcają branżę ubezpieczeniową.

Case study 1: Allstate – zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu obciążeniem agentów

Allstate nawiązał współpracę z firmą konsultingową w celu opracowania wirtualnego asystenta.

Bot o nazwie ABIE (Allstate Business Insurance Expert) został stworzony, aby pomóc agentom Allstate w poszukiwaniu informacji na temat produktów ubezpieczeniowych Allstate B2B. 

Agenci sprzedają głównie produkty z linii Allstate, takie jak ubezpieczenia zdrowotne lub ubezpieczenia domów. Kiedy ubezpieczyciel zmienił strategię biznesową i zaczął sprzedawać ubezpieczenia komercyjne, wielu agentów miało trudności w szybkim nauczeniu się nowej oferty. Mieli trudności z dostępem do informacji potrzebnych do skutecznego komunikowania się z potencjalnymi klientami.

W rezultacie Allstate stwierdziło, że ich centrum obsługi przedsprzedażowej jest stale zalewane żądaniami od agentów i ostatecznie agenci odchodzili z firmy. Klienci byli niepoprawnie obsługiwani, oferty im przedstawiane były po prostu nieadekwatne to sytuacji, wymagań i możliwości biznesowych.

Wirtualny asystent to doskonały przykład zastosowania sztucznej inteligencji w ubezpieczeniach. Bot, który pojawia się jako awatar, zapewnia agentom wskazówki krok po kroku dotyczące tworzenia ofert handlowych przy użyciu języka naturalnego. Sztuczna inteligencja „siedzi” obok agenta i „szepcze” mu do ucha, podpowiadając jak przygotować ofertę w danej sytuacji. ABIE przetwarza 25 000 zapytań ofertowych miesięcznie, bez udziału człowieka. 

Case study 2: Sunday – zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzeniu oferty premium

Sunday, z siedzibą w Tajlandii, jest wiodącą firmą Insurtech, która wykorzystuje rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do zwiększenia wydajności konwencjonalnych usług ubezpieczeniowych. 

Sunday używa algorytmów uczenia maszynowego, aby zapewnić klientom: 

  • bardziej kompleksową ofertę produktów ubezpieczeniowych obejmującą nieruchomości,
  • wysoce spersonalizowane składki, które zapewniają klientom bardziej atrakcyjną propozycję wartości.

Dobrym przykładem od Sunday jest wykorzystanie algorytmów bez nadzoru za pomocą których, Sudan odpowiedział na zapotrzebowanie rynku z precyzją i szybkością. Klienci oczekiwali bardziej elastycznych ubezpieczeń samochodowych. Analizując ogromną ilość danych, Sunday stworzył ofertę samochodów weekendowych, w której klienci nie płacą za dni, w których pojazd nie jest używany.  

Od momentu wprowadzenia na rynek w sierpniu 2017 r. Przychody firmy rosną o 30% w ujęciu miesięcznym, ponieważ nowa oferta przyciąga więcej klientów dzięki wysokiemu poziomowi personalizacji opartej na sztucznej inteligencji.

Zapisz się do newslettera jeśli masz ochotę i otrzymuj teksty na maila.

.

Jak poprawnie zbudować zespół, który może skutecznie zapewnić rozwój produktów opartych na sztucznej inteligencji (SI)?

Sukces twoich projektów sztucznej inteligencji zależy od:

  • dostępnych danych i możliwości wykorzystania uczenia maszynowego,
  • właściwego ukierunkowania biznesowego (sztuczna inteligencja powinna dostarczać wyraźną wartość biznesowi),
  • ustalania priorytetów i projektowania mapy drogowej produktu opartego o sztuczną inteligencję . 

Skuteczne wdrażanie produktów opartych na sztucznej inteligencji będzie wymagało zbudowania zgranych zespołów, w skład których wejdą osoby z różnych środowisk i posiadające różne umiejętności.

Pięć podstawowych rodzajów umiejętności SI, które dobrze, aby znalazły się w zespołach produktowych.

  1. Osoby, które potrafią mapować procesy biznesowe, decydują, które z nich są kluczowe przy tworzeniu scenariuszy, przypadków użycia i przypadków biznesowych.
  2. Osoby, które rozumieją naukę o danych, uczenie maszynowe, matematykę, statystykę i potrafią przeprowadzać prognozowanie, etykietowanie i optymalizację danych.
  3. Osoby, które mogą wcześnie oceniać dane, uruchamiać i szybko próbkować dane, dostarczają opinii na temat jakości danych.
  4. Osoby, które rozumieją mapę drogową produktu, wiedzą, jak eksperymentować z prototypami, mogą zbierać dane bezpośrednio od klientów i użytkowników końcowych, potrafią budować założenia i kierować iteracjami
  5. Osoby, które potrafią budować architekturę sprzętową, rozumieją jak działa oprogramowanie i jak działa sprzęt oraz potrafią tworzyć, testować i wdrażać lub wybierać ekosystemy niezbędne do hostowania sztucznej inteligencji.

Przyjrzyjmy się różnym ekspertom i różnym rolom – w tym nietechnicznym rolom biznesowym – które mogą być cenne dla zespołu AI. 

Wiele firm nie zdaje sobie sprawy, że budowanie kompletnego zespołu AI to nie tylko naukowcy zajmujący się danymi, inżynierowie i maniacy oprogramowania. 

Strona biznesowa firmy powinna również przeprojektować się i mieć CAIO (Chief Artificial Intelligence Officer), CDO (Chief Data Officer), VP of AI lub CIO / CMO / CTO, którzy są również zaangażowani w zarządzanie i rozwój produktów opartych na sztucznej inteligencji. 

Poziom zarządzczy firmy również musi zostać przeprojektowany. W przeciwnym razie inicjatywy oddolne nie będą tak skuteczne, jak mogą być, gdy sztuczna inteligencja nie znajduje się na poziomie strategicznym.

Jakie role muszą rekrutować firmy podczas tworzenia produktów lub usług opartych na sztucznej inteligencji?

Poniżej znajdziesz zestaw proponowanych przeze mnie stanowisk / odpowiedzialności o które należy w mojej ocenie uzupełnić zespoły produktowe.

a) Obowiązki zawodowe Inżyniera Oprogramowania składają się zazwyczaj z następujących elementów:

  • Rozwija systemy informacyjne poprzez projektowanie, rozwijanie i instalowanie rozwiązań programowych.
  • Określa wykonalność operacyjną, oceniając analizę, definicję problemu, wymagania, opracowywanie rozwiązań i proponowane rozwiązania.
  • Tworzy rozwiązania programowe, badając potrzeby informacyjne, rozmawiając z użytkownikami i badając przepływ systemów, wykorzystanie danych i procesy pracy.
  • Śledzi cykl życia oprogramowania.
  • Dokumentuje rozwiązania, opracowując stosowną dokumentację, schematy blokowe, układy, diagramy, wykresy, komentarze do kodu i buduje przejrzysty kod.
  • Przygotowuje i instaluje rozwiązania, określając i projektując specyfikacje systemu, standardy i programowanie.
  • Uzyskuje i licencjonuje oprogramowanie, uzyskując wymagane informacje od dostawców, rekomendując zakupy oraz testując i zatwierdzając produkty.
  • Dostarcza informacje poprzez zbieranie, analizowanie i kompilowanie problemów programistycznych.
  • Inżynierowie oprogramowania zajmujący się sztuczną inteligencją muszą wykonywać obliczenia i muszą mieć doskonałe umiejętności matematyczne, aby to zrobić. Typowe specjalizacje to informatyka, sztuczna inteligencja, robotyka i inżynieria.

b) Badacz uczenia maszynowego / Inżynier badań nad uczeniem maszynowym

Osoba zajmująca to stanowisko identyfikuje obszary zróżnicowania i innowacji w określonej dziedzinie (na przykład rozpoznawanie twarzy w ramach technologii CCTV), znajdując, badając i oceniając nowe i istniejące algorytmy oraz interfejsy użytkownika.

Niektóre firmy mogą wymagać od tej osoby prototypowania algorytmów i aplikacji w określonych językach oraz zrozumienia ograniczeń związanych z badaniem wykonalnych i wydajnych algorytmów.

Niektóre inne obowiązki mogą obejmować współpracę z inżynierami produkcji, inżynierami oprogramowania i menedżerami produktów AI w celu wdrożenia wyników badań, uczestniczenie w spotkaniach i burzy mózgów ze środowiskiem akademickim, pracę nad badaniami modeli sztucznej inteligencji. Przez większość czasu osoba na tym stanowisku szuka algorytmów, próbuje je ocenić i jest na bieżąco z zespołami R&D i ich wyzwaniami.

c) Data Scientist w zespole sztucznej inteligencji

Naukowcy zajmujący się danymi rozwiązują złożone problemy z danymi, korzystając z wiedzy specjalistycznej w określonej dyscyplinie. 

Analityk danych to analityk, który proaktywnie pobiera dane z wielu źródeł i analizuje je, aby lepiej zrozumieć, jakie są reguły danej dyscypliny, jak działa konkretna linia biznesowa, oraz w jaki sposób najlepiej zbudować narzędzia SI, które automatyzują określone procesy. 

Niektóre typowe polecenia dla DS mogą wyglądać następująco:

  • Przeanalizuj ogromną ilość danych domeny (na przykład sprzedaż detaliczna, ciągłość produkcji, naruszenia bezpieczeństwa na placach budów) zebranych przez firmę w celu przygotowania wniosków dla zespołów marketingu, sprzedaży, zarządzania produktami i inżynierii oprogramowania.
  • Określ nowe wskaźniki dla oceny jakości produktów i danych firmy, aby doradzać wewnętrznym zespołom programistycznym najczęściej w stosunku do danych pochodzących z obszaru klient – firma.
  • Współpracuj z klientami firmy, aby upewnić się, że zebrane dane i analizy zapewniają wysoki zwrot z inwestycji, zapewniają wartość i mogą być wykorzystane do przyszłego wzrostu wartości.
  • Twórz zrozumiałe i intuicyjne wizualizacje danych, raporty. Wyjaśniaj skomplikowane operacje za pomocą przejrzystych wizualizacji.

d) Inżynier ds. uczenia maszynowego / Inżynier danych

Osoba, która pełni funkcję inżyniera danych, ściśle współpracuje z laboratoriami, badaczami, naukowcami danych i zespołami produktowymi nad opracowywaniem nowych możliwości pojawiających się na styku automatyzacji i posiadanych przez firmę danych lub możliwych do posiadania. 

Inżynier sztucznej inteligencji / inżynier danych powinien również przełożyć potrzeby biznesowe na budowanie niezawodnych i skalowalnych systemów technicznych. 

Głównym celem inżyniera danych jest zwykle ocena, opracowywanie, utrzymywanie i testowanie rozwiązań Big Data dla projektów analitycznych. Rola może również obejmować wstępne przetwarzanie dużych zbiorów danych, w tym gromadzenie, zarządzanie, analizowanie i wizualizację dużych zbiorów danych w celu przekształcenia informacji w spostrzeżenia biznesowe (z ang. business insights).

e) Menedżer produktu produktów opartych na sztucznej inteligencji

Menedżer produktu SI to nowa rola, która jest zbliżona do klasycznego menedżera produktu, ale obejmuje pewne różnice dotyczące specyfiki produktów, które wykorzystują sztuczną inteligencję.

Sztuczna inteligencja kładzie nacisk na tworzenie inteligentnych maszyn, które potrafią wykonywać wysoce wydajne algorytmy.

Gdybyć chciał dowiedzieć się co to jest sztuczna inteligencja na przykładach, zachęcam do przeczytania tego tekstu.

Opracowanie produktu opartego na sztucznej inteligencji wymaga wielu iteracji, ponieważ algorytmy i modele muszą uczyć się nowych wzorców i konsekwentnie tworzyć nowe zależności. Na przykład samochód autonomiczny musi potrafić odróżnić zwierzę od człowieka przebranego za zwięrzę, aby tego dokonać szybko, trzeba osiągnąć organizacyjną sprawność w wyhodowaniu modeli (ang. seasoning).

To najistotniejsza różnica między pracą klasycznego managera produktu a rolą managera produktu SI. Ten ostatni musi biegle przeprowadzać wiele eksperymentów, współtworzyć propozycję wartości z klientami oraz działać szybko i sprawnie. Celem jest maksymalnie szybkie wytrenowanie algorytmów tak, aby popełniały możliwie najmniej błędów i mogły uczyć się w przyszłości same.

Jeśli kierownik produktu opartego o sztuczną inteligencję biegle porusza się w projektowaniu mapy drogowej produktu, planowaniu projektu i szybkiej ocenie efektów z klientami, pomoże analitykom danych i inżynierom oprogramowania szybciej tworzyć inteligentne algorytmy i przynosić wyższą wartość całego ekosystemu sztucznej inteligencji.

Kierownik produktu również: 

  • współpracuje z kierownictwem i interesariuszami linii biznesowej w celu zdefiniowania problemów, które SI może rozwiązać, 
  • pomaga ustalać priorytety i oceniać rozwiązania w odniesieniu do zidentyfikowanych problemów,  
  • opracowuje uzasadnienia biznesowe dla wyboru i zastosowania konkretnych modeli sztucznej inteligencji,
  • pomaga w tworzeniu strategii produktów i określania kamieni milowych.

f) Konwersacyjny projektant i badacz UX rozumiejący sztuczną inteligencję

Projektant User Experience (UX) musi dobrze rozumieć cele biznesowe i zachowania użytkowników. Jeśli interfejs użytkownika ma być wysoce responsywny z wysokim poziomem dostosowania, potrzebuje świetnego projektanta UX, który rozumie, w jaki sposób sztuczna inteligencja zapewnia dostosowanie.

Projektanci UX są prawie zawsze odpowiedzialni za projektowanie i budowanie makiet produktów, ścieżek przemieszczania się użytkowników w danym interfejsie i prototypów.

Sztuczna inteligencja, taka jest jej “natura”, zawsze “zmierza” do dostosowania urządzenia lub oprogramowania do nawyków klientów, wzorców pracy klientów, wzorców korzystania z aplikacji lub sprzętu przez klientów.

Projektanci UX przyjmują podejście projektowe zorientowane na użytkownika i szybko testują interfejsy. Największą wartością produktu opartego na sztucznej inteligencji jest odzwierciedlenie oczekiwań użytkowników w mgnieniu oka. 

Z tego powodu projektanci UX muszą być częścią zespołu SI. Ich rolą jest zapewnienie, że określony projekt i interfejs użytkownika dynamicznie odzwierciedlają wszystko, czego sztuczna inteligencja nauczyła się, badając zachowania użytkowników końcowych.

g) Growth Hacker, który potrafi sprawdzić przydatność sztucznej inteligencji

Haker wzrostu to osoba, która wykorzystuje kreatywne, lekkie strategie, aby pomóc firmom w pozyskiwaniu i utrzymywaniu użytkowników. 

Hakerzy zajmujący się rozwojem koncentrują się wyłącznie na strategiach, których celem jest wzrost bazy użytkowników, rosnąca retencja, i przychody (jeśli są celem danej firmy). 

Każdy zespół AI, który ma zamiar wypuścić produkty oparte na sztucznej inteligencji, powinien mieć dostępnych hakerów wzrostu. 

Te osoby potrafią bowiem szybko uzyskać informacje o tym jak grupa docelowa reaguje na ofertę wartości, którą niesie produkt. Hakerzy wzrostu pomagają także projektantom UX w skierowaniu strumienia użytkowników do testowania zaprojektowanych interfejsów.

Haker wzrostu pomaga również w przeprowadzaniu iteracji produktowych, które pomagają uzyskać informacje zwrotne od użytkowników końcowych na każdym etapie rozwoju produktu. 

Każdy menedżer produktu AI potrzebuje wystarczającego wkładu ze strony docelowych klientów, aby zaprojektować przekonującą propozycję wartości. Growth Hakerzy pomagają zbierać te opinie, ale także testują propozycję wartości poprzez szybkie eksperymenty z produktami.

Wniosek

Zebranie zespołu AI może być wyczerpujące. Walka o talent jest kosztowna.

Uważam, że sztuczna inteligencja powinna być wykorzystywana wyłącznie jeśli daje wyraźną wartość biznesową. Nie powinno się budować zespołu z powodu mody na sztuczną inteligencję czy założenia, że “znajdzie się dla nich jakiś projekt”.

Kierownicy czasami popełniają błąd budując zespół, zanim dowiedzą się, czy w ogóle potrzebują zespołu SI. Po prostu warto mieć jasny cel biznesowy zanim rozpocznie się rekrutację.

W tym artykule możesz się dowiedzieć dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna w małych i średnich firmach, a nie tylko w środowisku korporacji i globalnych gigantów.

Na koniec chcę jednak podkreślić, że można zacząć od małego zespołu. Nie potrzebujesz 50 osób do projektowania, prototypowania i uruchamiania produktów opartych na sztucznej inteligencji. 

Niezależnie od tego, czy masz jednego inżyniera oprogramowania, czy tylko jednego inżyniera uczenia maszynowego i analityka danych, w małym zespole możesz zacząć eksperymentować ze sztuczną inteligencją.

Zapisz się do newslettera jeśli masz ochotę i otrzymuj teksty na maila.

.