Comment utiliser votre expérience de gestion de produit pour surfer sur la vague de l'IA

L'intelligence artificielle, autrefois principalement réservée aux entreprises technologiques bien financées, est maintenant explorée par des organisations du monde entier et leur apporte une réelle valeur ajoutée. Bien que le niveau d'adoption varie d'un secteur à l'autre, nous commençons à voir des applications et des investissements intéressants au-delà de FAAMG, avec 61 % des organisations très performantes qui augmentent leur adoption de l'IA au milieu de la pandémie de COVID-19.

Ces progrès s'accompagnent également d'un nouveau niveau de complexité. Les entreprises jonglent avec l'expérimentation, les preuves de concept, la productisation de l'IA, l'évolution de l'infrastructure et une forte concurrence, entre autres efforts. Et le défi de construire la structure d'équipe parfaite pour leurs initiatives d'IA fait partie intégrante de tout cela.

J'ai occupé de nombreux postes dans le domaine des données et de l'IA et je peux confirmer que les opportunités ne manquent pas pour les chefs de produit expérimentés. Rien qu'en 2021, la demande de chefs de produit IA a presque doublé, les entreprises recherchant une expertise pour les aider à développer la prochaine génération de solutions basées sur l'IA. Cette demande ne fera que croître.

Si vous êtes un chef de produit expérimenté, voici ce que vous devez savoir pour tracer votre chemin et prospérer dans le monde de l'IA.

La portée d'un chef de produit IA

Alors que les débuts de l'IA ont généré une forte demande de scientifiques des données, la variété et la granularité des tâches de données requises pour les projets d'IA ont depuis considérablement augmenté. Ces tâches incluent désormais la mise en pipeline des données, l'analyse exploratoire, les MLOps, etc., et ont nécessité de nouveaux rôles, tels qu'ingénieur de données, analyste de données et ingénieur en apprentissage automatique (ML). Les projets d'intelligence artificielle sont désormais considérés comme un sport d'équipe, le chef de produit IA servant d'entraîneur principal.

Afin de tirer davantage de valeur des développements d'IA internes, les organisations déplacent les implémentations vers la production, créent de nouvelles gammes de produits ou intègrent des capacités d'IA dans les gammes existantes. Cela nécessite que les gens conceptualisent des solutions et les transforment en réalité. Entrez le chef de produit AI.

Une gestion réussie des produits d'IA fusionne trois volets :

• Stratégique. Avant de consacrer un budget à une initiative, une entreprise voudra s'assurer du retour sur investissement. La plupart des entreprises se concentrent sur l'augmentation des revenus des gammes de produits actuelles, mais certaines veulent permettre de nouvelles sources de revenus avec de nouveaux produits. Un chef de produit ayant une compréhension claire du potentiel des technologies d'IA ou de ML, de l'effort requis pour la mise en œuvre et de son lien avec les objectifs commerciaux, y compris l'infrastructure disponible et les ressources en personnel, est un atout stratégique inestimable.
• Tactique. La répartition entre chef de produit et propriétaire de produit que nous voyons généralement peut différer pour les équipes d'IA dans les petites entreprises. Ces chefs de produit IA peuvent travailler au quotidien au niveau de l'équipe : planifier, itérer, mener des recherches sur les utilisateurs, diriger des rétrospectives de sprint et présenter des démos. Même lorsque ce n'est pas le cas, un chef de produit IA doit pouvoir communiquer à la fois avec les dirigeants et leur équipe.
• Technique. Les chefs de produit IA ont besoin d'une base solide de connaissances techniques. La capacité de discuter des compromis de modèles, des approches d'expérimentation, des choix d'infrastructure et des piles de technologies, par exemple, fait partie intégrante du rôle. Il existe plusieurs façons d'augmenter vos connaissances techniques : mise à niveau grâce à des cours en ligne ; apprentissage continu via des blogs, des articles, des vidéos et des forums ; et acquérir une expérience basée sur des projets.

L'étendue des efforts d'un chef de produit IA dépendra du contexte organisationnel et de l'équipe constituée, ainsi que de leurs compétences et expertises individuelles. Par exemple, un chef de produit IA peut avoir besoin d'effectuer une analyse de données si l'équipe n'a pas d'analyste de données, ou il peut jouer un rôle dans le développement de l'architecture s'il a une formation dans un domaine technique tel que le génie logiciel.

Recommandations pour faire le saut dans la gestion des produits d'IA

Alors que de plus en plus d'entreprises investissent dans l'IA, les chefs de produit doivent s'assurer qu'ils sont prêts à tirer parti de cette opportunité croissante. Les recommandations suivantes vous aideront à vous préparer pour votre prochain rôle de gestion de produits d'IA, à analyser les opportunités pendant le processus de négociation et à avoir un impact positif une fois que vous aurez rejoint une équipe.

Donner la priorité à l'apprentissage continu pour suivre le rythme des développements

L'industrie de l'IA est en constante évolution, vous devriez donc l'être aussi. L'obtention de diplômes et de certifications, tels que ceux proposés par Udacity ou le MIT, valide vos connaissances et peut vous rendre plus attractif pour les employeurs. Cultivez un état d'esprit d'apprentissage continu et suivez les derniers développements de l'IA en participant au discours, que ce soit en lisant des articles et des livres, en assistant à des conférences ou en suivant des cours en ligne. Ces ressources sont plus à jour et granulaires, alors que les programmes universitaires traditionnels et les programmes de certification ont tendance à évoluer plus lentement que les cycles de tendance. Les leaders de l'industrie qui offrent des services d'IA pour les entreprises, tels que GitHub, Salesforce et Accenture, ont des communautés dynamiques et des babillards électroniques remplis de professionnels désireux de partager leur expertise.

Construire un portefeuille d'IA solide

L'expérience de projet est très précieuse et constituera un aspect clé de votre portefeuille. Cependant, c'est l'énigme de la poule et de l'œuf : les rôles d'IA nécessitent une expérience en IA, mais pour acquérir de l'expérience en IA, vous devez décrocher un rôle d'IA. Pour combler cet écart, tirez parti de projets académiques (tels que de petites implémentations d'IA dans des cours en ligne ou des hackathons) et utilisez des plateformes cloud pour développer et tester des fonctionnalités d'IA. Si vous avez une expérience spécifique à l'industrie, recherchez des opportunités d'IA liées à votre expérience actuelle.

Tirez parti de l'expérience multi-industrielle

Si vous avez travaillé dans plusieurs secteurs, réfléchissez à la manière dont vous pourriez appliquer ces diverses expériences à des cas d'utilisation de projets d'IA. Mon expérience dans la gestion d'une myriade de processus techniques dans les télécommunications, par exemple, peut m'aider à diriger des initiatives d'automatisation de traitement robotique dans un rôle d'IA. Les méthodes quantitatives que j'ai utilisées dans la fintech pourraient prendre en charge la mise en œuvre de solutions de sécurité AI ou ML. Mon travail antérieur dans l'industrie de la chaîne d'approvisionnement exigeait que je maîtrise la communication avec les parties prenantes tout en gérant de nombreuses parties d'un système complexe. Ce sont des compétences qui pourraient s'avérer utiles pour adopter un logiciel d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement basé sur l'IA pour une équipe produit.

Préparez-vous à une variété de styles d'entrevue

Il n'existe aucune norme de l'industrie pour les entretiens et la validation des compétences en IA. Vous pouvez rencontrer des questions hypothétiques, des entretiens hypertechniques avec des scientifiques et des ingénieurs de données, des discussions axées sur la gestion des produits et des entretiens RH avec des listes de contrôle de mots à la mode de l'IA. Préparez-vous à une série de scénarios potentiels pour renforcer votre confiance et améliorer vos chances de réussite.

Rechercher des équipes multidisciplinaires équilibrées

Soyez prudent lorsque vous choisissez un nouveau projet : une équipe déséquilibrée pourrait rendre votre travail de chef de produit IA difficile. Si une organisation n'en est qu'aux premiers stades de son parcours vers l'IA, il se peut qu'elle n'ait embauché qu'un ou deux scientifiques des données. Les architectes de l'IA et les ingénieurs ML peuvent venir plus tard. Lors de l'évaluation d'une opportunité, faites attention à ces détails et posez des questions sur les choix qui ont été faits concernant l'acquisition de talents et la division du travail. Une équipe plus jeune peut modifier les paramètres de votre rôle.

Embauchez des talents expérimentés pour vous soutenir

Si vous travaillez avec une entreprise qui a une faible maturité en IA et que vous avez la possibilité d'embaucher des membres d'équipe, recherchez des personnes ayant l'expérience exacte nécessaire. Recruter les meilleurs talents peut sembler coûteux au départ, mais peut vous aider à éviter les erreurs et, en fin de compte, à réduire le coût global du projet. Envisagez de donner une chance aux professionnels moins expérimentés une fois que l'initiative est plus mature et que vous êtes mieux placé pour développer les talents. Vous devez également utiliser des talents internes et externes. Ne négligez pas les sous-traitants d'approvisionnement - le coût total peut être inférieur à l'embauche d'employés permanents, en particulier lorsque vous recherchez des professionnels de l'IA hyper-spécialisés. Aider l'équipe de direction à embaucher les bons talents est essentiel pour le rôle d'un chef de produit IA.

N'oubliez pas la valeur des soft skills

Les entreprises ont tendance à amplifier le besoin de compétences techniques, mais être en mesure de fournir des solutions basées sur l'IA nécessite beaucoup de gestion, d'explication, de facilitation et de motivation. Les chefs de produit IA doivent collaborer avec une équipe et la guider, se coordonner avec les dirigeants et faire face à des niveaux élevés d'incertitude. Développer et démontrer des compétences telles que la créativité, la pensée critique, la communication et l'intelligence émotionnelle est aussi important dans les rôles d'IA que dans d'autres domaines.

Relier les points

Si vous disposez d'une structure d'équipe solide, de ressources techniques et d'un soutien exécutif, vous êtes prêt à relier les points. Vos initiatives d'IA doivent s'aligner sur les stratégies de gestion des données (pour améliorer vos activités actuelles de collecte et d'intégration de données), l'évolution de l'infrastructure (pour développer de bonnes approches sur site par rapport au cloud) et d'autres activités de gestion de produits (pour alimenter d'autres produits avec vos développements d'IA) . En tant que chef de produit IA hautement qualifié, vous êtes la personne qui rassemble ces éléments.

Les connaissances générales sur l'IA deviendront bientôt une marchandise et les chefs de produit doivent suivre le rythme. Concentrez-vous sur l'apprentissage continu, l'acquisition d'expérience et l'identification de la combinaison de compétences qui augmentera votre valeur dans ce domaine en pleine expansion.