Yapay Zeka Dalgasını Sürmek için Ürün Yönetimi Deneyiminizi Nasıl Kullanırsınız?

Bir zamanlar ağırlıklı olarak iyi finanse edilen teknoloji şirketlerinin alanı olan yapay zeka, şimdi dünya çapındaki kuruluşlar tarafından keşfediliyor ve onlara gerçek değer katıyor. Benimseme düzeyi sektörler arasında farklılık gösterse de, yüksek performanslı kuruluşların %61'inin COVID-19 pandemisi sırasında yapay zekayı benimsemelerini artırdığı FAAMG'nin ötesinde ilginç uygulamalar ve yatırımlar görmeye başlıyoruz.

Bu ilerlemeyle birlikte yeni bir karmaşıklık düzeyi de geliyor. Şirketler, diğer çabaların yanı sıra deneyler, kavram kanıtları, yapay zeka üretimi, altyapı evrimi ve güçlü rekabet arasında hokkabazlık yapıyor. Tüm bunların ayrılmaz bir parçası, AI girişimleri için mükemmel ekip yapısını oluşturma zorluğudur.

Veri ve yapay zeka alanında birçok görevde bulundum ve deneyimli ürün yöneticileri için fırsatların bol olduğunu doğrulayabilirim. Yalnızca 2021'de, şirketler yeni nesil AI özellikli çözümler geliştirmede onlara yardımcı olacak uzmanlık arayışına girdikçe, AI ürün yöneticilerine olan talep neredeyse iki katına çıktı. Bu talep sadece büyümeye devam edecek.

Deneyimli bir ürün yöneticisiyseniz, AI dünyasında bir yol çizmek ve başarılı olmak için bilmeniz gerekenler burada.

Yapay Zeka Ürün Yöneticisinin Kapsamı

Yapay zekanın başlangıcı, veri bilimcileri için talepte bir artış yaratırken, yapay zeka projeleri için gereken veri görevlerinin çeşitliliği ve ayrıntı düzeyi o zamandan beri önemli ölçüde arttı. Bu görevler artık veri boru hattı, keşif analizi, MLOps ve daha fazlasını içeriyor ve veri mühendisi, veri analisti ve makine öğrenimi (ML) mühendisi gibi yeni roller gerektirdi. Yapay zeka projeleri artık bir takım sporu olarak görülüyor ve AI ürün yöneticisi baş antrenör olarak görev yapıyor.

Kurum içi AI geliştirmelerinden daha fazla değer elde etmek için kuruluşlar, uygulamaları üretime taşıyor, yeni ürün hatları yaratıyor veya AI yeteneklerini mevcut hatlara entegre ediyor. Bu, insanların çözümleri kavramsallaştırmasını ve gerçeğe dönüştürmesini gerektirir. AI ürün yöneticisine girin.

Başarılı AI ürün yönetimi, üç zinciri birleştirir:

• Stratejik. Bir girişime bütçe ayırmadan önce, bir şirket yatırım getirisinin güvencesini isteyecektir. Çoğu şirket mevcut ürün grupları için geliri artırmaya odaklanır, ancak bazıları yeni ürünlerle yeni gelir kaynakları sağlamak ister. AI veya ML teknolojilerinin potansiyelini, uygulama için gereken çabayı ve bunun mevcut altyapı ve personel kaynakları dahil olmak üzere iş hedefleriyle nasıl ilişkili olduğunu net bir şekilde anlayan bir ürün yöneticisi, paha biçilmez bir stratejik varlıktır.
• Taktik. Genellikle gördüğümüz ürün yöneticisi ve ürün sahibi ayrımı, daha küçük şirketlerdeki yapay zeka ekipleri için farklılık gösterebilir. Bu AI ürün yöneticileri, günlük ekip düzeyinde çalışabilir: planlama, yineleme, kullanıcı araştırması yürütme, sprint retrospektiflerine liderlik etme ve demoları sunma. Durum böyle olmasa bile, bir yapay zeka ürün yöneticisinin hem yöneticilerle hem de ekipleriyle iletişim kurabilmesi gerekir.
• Teknik. Yapay zeka ürün yöneticilerinin sağlam bir teknik bilgi temeline ihtiyacı var. Örneğin, model takaslarını, deney yaklaşımlarını, altyapı seçimlerini ve teknoloji yığınlarını tartışma yeteneği, rolün ayrılmaz bir parçasıdır. Teknik bilginizi artırmanın birkaç yolu vardır: çevrimiçi kurslar aracılığıyla becerilerinizi geliştirmek; bloglar, makaleler, videolar ve forumlar aracılığıyla sürekli öğrenme; ve proje bazlı deneyim kazanmak.

Bir yapay zeka ürün yöneticisinin çabalarının kapsamı, organizasyonel bağlama ve bir araya getirilen ekibe, ayrıca bireysel beceri ve uzmanlıklarına bağlı olacaktır. Örneğin, bir AI ürün yöneticisinin ekipte bir veri analisti olmaması durumunda bazı veri analizleri yapması gerekebilir veya yazılım mühendisliği gibi teknik bir alanda geçmişleri varsa mimari geliştirmede rol oynayabilirler.

Yapay Zeka Ürün Yönetimine Atılım Yapmak için Öneriler

Daha fazla şirket yapay zekaya yatırım yaptıkça, ürün yöneticileri büyüyen fırsattan yararlanmaya hazır olduklarından emin olmalıdır. Aşağıdaki öneriler, bir sonraki AI ürün yönetimi rolünüze hazırlanmanıza, müzakere sürecinde fırsatları analiz etmenize ve bir ekibe katıldığınızda olumlu bir etki yaratmanıza yardımcı olacaktır.

Gelişmelere ayak uydurmak için Sürekli Öğrenmeye Öncelik Verin

AI endüstrisi her zaman gelişiyor, bu yüzden siz de olmalısınız. Udacity veya MIT tarafından sunulanlar gibi diplomalar ve sertifikalar kazanmak, bilginizi doğrular ve sizi işverenler için daha çekici hale getirebilir. Makale ve kitap okuyarak, konferanslara katılarak veya çevrimiçi kurslar alarak, tartışmalara katılarak sürekli öğrenme zihniyetini geliştirin ve en son AI gelişmelerine ayak uydurun. Geleneksel üniversite müfredatları ve sertifika programları trend döngülerinden daha yavaş gelişme eğilimindeyken, bu kaynaklar daha güncel ve ayrıntılıdır. GitHub, Salesforce ve Accenture gibi işletmeler için yapay zeka hizmetleri sunan sektör liderleri, uzmanlıklarını paylaşmaya istekli profesyonellerle dolu canlı topluluklara ve mesaj panolarına sahiptir.

Güçlü bir AI Portföyü Oluşturun

Proje deneyimi son derece değerlidir ve portföyünüzün önemli bir yönünü oluşturacaktır. Ancak, tavuk-yumurta bilmecesi: AI rolleri AI deneyimi gerektirir, ancak AI deneyimi kazanmak için bir AI rolü oynamanız gerekir. Bu açığı kapatmak için akademik projelerden (çevrimiçi sınıflarda veya hackathon'larda küçük yapay zeka uygulamaları gibi) yararlanın ve yapay zeka işlevlerini geliştirmek ve test etmek için bulut platformlarını kullanın. Sektöre özel deneyiminiz varsa, mevcut geçmişinizle ilgili yapay zeka fırsatlarını araştırın.

Çok Sektörlü Deneyimden Yararlanın

Farklı sektörlerde çalıştıysanız, bu farklı deneyimleri yapay zeka proje kullanım senaryolarına nasıl uygulayabileceğinizi düşünün. Örneğin telekomünikasyondaki sayısız teknik süreci ele alma deneyimim, bir yapay zeka rolünde robotik işleme otomasyonu girişimlerine liderlik etmeme yardımcı olabilir. Fintech'te kullandığım nicel yöntemler, AI veya ML güvenlik çözümlerinin uygulanmasını destekleyebilir. Tedarik zinciri endüstrisindeki geçmiş çalışmalarım, karmaşık bir sistemin birçok parçasını yönetirken paydaş iletişiminde ustalaşmamı gerektiriyordu. Bunlar, bir ürün ekibi için yapay zeka destekli tedarik zinciri optimizasyon yazılımının benimsenmesinde faydalı olabilecek becerilerdir.

Çeşitli Mülakat Stillerine Hazırlanın

Yapay zeka becerileriyle mülakat yapmak ve bunları doğrulamak için herhangi bir endüstri standardı yoktur. Varsayımsal sorularla, veri bilimcileri ve mühendisleriyle hiperteknik görüşmelerle, ürün yönetimi odaklı tartışmalarla ve AI moda sözcük kontrol listeleriyle İK görüşmeleriyle karşılaşabilirsiniz. Güveninizi artırmak ve başarı şansınızı artırmak için bir dizi potansiyel senaryoya hazırlanın.

Dengeli Çok Disiplinli Ekipler Arayın

Yeni bir proje seçerken dikkatli olun; dengesiz bir ekip, yapay zeka ürün yöneticisi olarak işinizi zorlaştırabilir. Bir kuruluş AI yolculuğunun ilk aşamalarındaysa, yalnızca bir veya iki veri bilimcisi işe almış olabilir; AI mimarları ve makine öğrenimi mühendisleri daha sonra gelebilir. Bir fırsatı değerlendirirken, bu ayrıntılara dikkat edin ve yetenek kazanımı ve iş bölümü etrafında yapılan seçimleri sorun. Daha acemi bir ekip, rolünüzün parametrelerini değiştirebilir.

Sizi Destekleyecek Deneyimli Yetenekleri İşe Alın

Düşük AI olgunluğuna sahip bir şirketle çalışıyorsanız ve ekip üyelerini işe alma fırsatınız varsa, tam olarak gereken deneyime sahip kişileri kaynaklayın. Sınıfının en iyisi yetenekleri işe almak başlangıçta pahalı görünebilir, ancak hatalardan kaçınmanıza ve sonuçta toplam proje maliyetini düşürmenize yardımcı olabilir. Girişim daha olgunlaştıktan ve yetenek geliştirmek için daha iyi bir konuma geldikten sonra, daha az deneyimli profesyonellere bir şans vermeyi düşünün. Ayrıca hem iç hem de dış yetenekleri kullanmalısınız. Kaynak bulma müteahhitlerini iskonto etmeyin - toplam maliyet, özellikle aşırı uzmanlaşmış yapay zeka uzmanları ararken, kalıcı çalışanları işe almaktan daha düşük olabilir. Yönetim ekibinin doğru yeteneği işe almasına yardımcı olmak, bir yapay zeka ürün yöneticisinin rolü için çok önemlidir.

Yumuşak Becerilerin Değerini Unutmayın

Şirketler teknik becerilere duyulan ihtiyacı büyütme eğilimindedir, ancak yapay zeka destekli çözümler sunabilmek için çok sayıda yönetme, açıklama, kolaylaştırma ve motive etme gerekir. Yapay zeka ürün yöneticileri, bir ekiple işbirliği yapmalı ve onlara rehberlik etmeli, yöneticilerle koordinasyon sağlamalı ve yüksek düzeyde belirsizlikle başa çıkmalıdır. Yaratıcılık, eleştirel düşünme, iletişim ve duygusal zeka gibi becerilerin geliştirilmesi ve sergilenmesi, diğer alanlarda olduğu gibi AI rollerinde de önemlidir.

Noktaları birleştir

Güçlü bir ekip yapınız, teknik kaynaklarınız ve yönetici desteğiniz varsa, noktaları birleştirmeye hazırsınız. Yapay zeka girişimleriniz, veri yönetimi stratejileriyle (mevcut veri toplama ve entegrasyon faaliyetlerinizi iyileştirmek için), altyapı gelişimiyle (şirket içi ve bulut yaklaşımlarına karşı iyi bir yaklaşım geliştirmek için) ve diğer ürün yönetimi faaliyetleriyle (diğer ürünleri AI geliştirmelerinizle beslemek için) uyumlu olmalıdır. . Çok yetenekli bir yapay zeka ürün yöneticisi olarak, bu unsurları bir araya getirecek kişi sizsiniz.

Genel AI bilgisi yakında bir meta haline gelecek ve ürün yöneticileri buna ayak uydurmalı. Sürekli öğrenmeye, deneyim oluşturmaya ve hızla genişleyen bu alanda değerinizi artıracak becerilerin kombinasyonunu belirlemeye odaklanın.