AI-ориентированные цифровые стратегии для гибкой разработки продукта

AI-ориентированные цифровые стратегии

Цифровизация ускоряет инновации и делает глобальные рынки более конкурентоспособными. Для решения проблем конкуренции на рынке и изменчивых потребностей клиентов организации постоянно ищут способы улучшения своих процессов и методологий разработки программного обеспечения, которые приводят к оптимальной и эффективной разработке продуктов. Основное внимание уделяется гибким методологиям, которые позволяют большую гибкость и адаптацию. Однако, когда гибкие методологии интегрируются с AI-ориентированными цифровыми стратегиями, организации могут раскрыть новые аспекты эффективности и инноваций в разработке продуктов. Стремление к объединению AI-ориентированных цифровых стратегий и гибких методологий представляет собой возможность для организаций улучшить разработку продуктов.

В этой статье я исследую пересечение AI-ориентированных цифровых стратегий и гибких методологий разработки программного обеспечения, чтобы подчеркнуть улучшения в жизненном цикле разработки продуктов. Основываясь на своем 7-летнем профессиональном опыте в управлении продуктом и реализации систем большого масштаба, я сосредоточусь на трех популярных гибких фреймворках и AI-ориентированных цифровых стратегиях продукта.

AI-ориентированные цифровые стратегии и гибкие фреймворки

В этом разделе я дам обзор трех наиболее актуальных или значимых AI-ориентированных цифровых стратегий продукта и гибких фреймворков. Эти стратегии могут быть дальше масштабированы или расширены на любую другую AI-ориентированную стратегию или гибкий фреймворк для улучшения разработки продуктов.

Гибкие методологии и AI-ориентированные цифровые стратегии

Гибкие фреймворки

1. Scrum: Это один из наиболее широко принятых гибких фреймворков. Он акцентирует внимание на сотрудничестве, адаптации и инкрементальном прогрессе.

2. Канбан: Это еще один популярный гибкий фреймворк, который фокусируется на визуализации рабочего процесса и оптимизации распределения ресурсов.

3. Scaled Agile Framework (SAFe): Он разработан для крупных предприятий, стремящихся внедрить гибкие принципы в нескольких командах.

AI-ориентированные цифровые стратегии продукта

  • Прогнозирование аналитики: Использование этой стратегии может помочь организациям прогнозировать тенденции рынка, предпочтения клиентов и потенциальные проблемы с продуктом. Это позволяет принимать превентивные решения и облегчает более быстрый отклик на изменяющиеся рыночные условия. Кроме того, это может помочь определить приоритеты функций продукта на основе комбинации исторических данных, отзывов пользователей и тенденций клиентов для работы с данными на основе разработки продукта.
  • Персонализация и целевые рекомендации для клиентов: AI-системы персонализации и рекомендаций могут настраивать продукты, услуги и цифровые впечатления в соответствии с индивидуальными потребностями клиентов, улучшая пользовательский опыт. Организации могут нацеливаться на сегменты клиентов, анализируя поведение и предпочтения пользователей, чтобы повысить доходы и вовлеченность. Это особенно важно в эпоху цифровой трансформации, так как новые технологии могут быстро влиять на предпочтения клиентов.
  • Обработка и генерация естественного языка: Это позволяет организациям получать ценные инсайты из неструктурированных источников данных, таких как отзывы клиентов, социальные сети, тексты, неструктурированные данные и техническая поддержка. Эта информация может помочь выявить отсутствующие функции, выявить возникающие проблемы и способствовать инновациям для оптимизации разработки продукта.

Разработка продукта, учитывая все эти аспекты, будет эффективной и позволит оптимальную разработку программного обеспечения для лучшего опыта клиента. В следующем разделе я рассмотрю, как эти три гибких фреймворка интегрируются с каждой из трех AI-ориентированных цифровых стратегий продукта.

Интеграция AI и гибкости

1. Scrum

1. Прогнозирование аналитики

Интеграция: Команды Scrum могут включать прогнозирование аналитики в свой процесс планирования спринтов. AI-алгоритмы могут анализировать исторические данные для прогнозирования возможных препятствий, позволяя командам более эффективно распределять ресурсы и планировать спринты. Например, я использую прогнозирование аналитики для определения вероятности превышения оцененных усилий для конкретных пользовательских историй, что помогает командам разработки программного обеспечения лучше распределять ресурсы и устанавливать реалистичные цели спринта. Это ускоряет итеративную разработку продукта.

2. Персонализация и целевые рекомендации для клиентов

Интеграция: Команды Scrum могут использовать персонализацию и целевые рекомендации для улучшения пользовательских историй и функций. Например, я анализирую данные пользователей, тенденции пользователей, проблемы пользователей и рабочие процессы клиентов для определения приоритетных персонализированных функций, учитывающих улучшенные цифровые клиентские впечатления и оптимизирующих эффективную разработку продукта.

3. Обработка и генерация естественного языка

Интеграция: Команды Scrum могут использовать NLP для более эффективного общения и отслеживания проблем. AI-системы на основе обработки естественного языка могут помочь с управлением бэклога, автоматически классифицируя и маркируя отзывы пользователей и проблемы на основе анализа NLP. Это упрощает процесс выявления общих проблем и установки им приоритета для разработки.

2. Канбан

1. Прогнозирование аналитики

Интеграция: Команды Канбан могут использовать прогнозирующую аналитику для оптимизации приоритетов задач. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать исторические времена выполнения задач и выявлять потенциальные узкие места или задержки, связанные с разработкой продукта. Канбан-доски могут динамически корректироваться, отражая эти понимания. Например, я всегда использую эту практику при выборе фреймворка приоритизации функций Weighted Shortest Job First (WSJF) для разработки продукта, требующего быстрого обслуживания клиента.

2. Персонализация и рекомендации для целевых клиентов

Интеграция: Команды Канбан могут применять персонализацию и системы рекомендаций для оптимизации своего рабочего процесса. Анализируя предпочтения и навыки участников команды, искусственный интеллект может рекомендовать задачи, соответствующие индивидуальным сильным сторонам, улучшая эффективность команды и удовлетворение работы. Например, в моих предыдущих проектах команды разработки программного обеспечения использовали инкрементные эпики функций для оптимальной разработки продукта и контроля скорости выполнения функций.

3. Обработка и генерация естественного языка

Интеграция: Канбан-доски могут воспользоваться этими стратегиями, автоматически классифицируя и помечая поступающие задачи и обратную связь. Например, я использую их, чтобы помочь более эффективно определять новые тенденции или общие проблемы клиентов, что позволяет делать соответствующие корректировки в подготовке списка задач, которые попадают в итерации разработки продукта.

3. SAFe

1. Прогнозирование аналитики

Интеграция: В SAFe прогнозирующая аналитика может быть интегрирована на портфельном уровне. Аналитика, основанная на искусственном интеллекте, может помочь в определении высокоценных инициатив, оптимизации распределения ресурсов между Agile Release Train (ART) и прогнозировании того, какие функции или продукты могут быть успешными на рынке. Например, я использую эту технику, чтобы убедиться, что организация разумно инвестирует ресурсы в соответствии со стратегическими целями разработки продукта.

2. Персонализация и рекомендации для целевых клиентов

Интеграция: Персонализация и рекомендации для целевых клиентов могут использоваться на уровне программы для приоритезации функций, соответствующих стратегическому видению организации. Например, я использую эту стратегию для рекомендации функций, которые должны включаться в каждую итерацию разработки продукта. Цель – максимизировать ценность для клиента и соответствие направлению организации.

3. Обработка и генерация естественного языка

Интеграция: Искусственный интеллект может анализировать тональность и содержание обратной связи заинтересованных сторон и автоматически классифицировать ее, чтобы помочь командам выявлять проблемы или возможности. Это облегчает более эффективное взаимодействие между командами по разработке продукта. Я часто использую эту стратегию, чтобы обеспечить принятие решений на основе данных в масштабе, что помогает командам разработки программного обеспечения оптимизировать реализацию.

В итоге каждая гибкая методология может получить выгоду от интеграции стратегий цифрового продукта на основе искусственного интеллекта, в зависимости от потребностей и целей организации. Эти интеграции могут улучшить эффективность, адаптируемость и соответствие процессов разработки гибкого продукта, что в конечном итоге улучшает результаты продукта и удовлетворенность клиента.

Для получения более подробного практического контекста смотрите ниже высокоуровневый пример использования разработки продукта, где я интегрировал гибкие методологии с цифровыми стратегиями на основе искусственного интеллекта.

Реальный пример использования для улучшения разработки продукта для цифровой трансформации

 Практический пример

Заключение

Интеграция цифровых стратегий на основе искусственного интеллекта с гибкими методологиями предоставляет организациям потенциал для стимулирования инноваций, улучшения опыта клиентов и повышения операционной эффективности процессов разработки продукта. Такой подход позволяет принимать решения на основе данных на всех этапах разработки продукта, создавая передовые цифровые решения, отвечающие всем необходимым потребностям клиентов.