Większość firm dysponuje większą ilością danych niż kiedykolwiek wcześniej. Jednak wiele z nich wciąż ma trudności z przekształceniem tej ilości w użyteczność. Wyzwaniem rzadko jest dostęp do danych; jest nim przekształcenie tych danych w produkty.
Obecny globalny krajobraz gospodarczy wymaga ponownej oceny tradycyjnych modeli dostarczania. W miarę skalowania firm, tarcie między jakością, kosztem a prędkością często ujawnia strukturalne słabości w konwencjonalnych strategiach dostarczania.
Większość firm dysponuje większą ilością danych niż kiedykolwiek wcześniej. Interakcje z klientami, zdarzenia związane z użytkowaniem produktów, rozmowy wsparcia technicznego, wskaźniki operacyjne i dokumentacja finansowa generują stały strumień informacji. Jednak wiele organizacji wciąż ma trudności z przekształceniem tej objętości w użyteczność. Wyzwaniem rzadko jest dostęp do danych; jest nim przekształcenie tych danych w produkty, które pomagają zespołom podejmować lepsze decyzje i poprawiać doświadczenia użytkowników.
W tym miejscu produkty danych wykorzystujące AI zmieniają dynamikę. Zamiast traktować dane jako coś, co żyje tylko wewnątrz pulpitów nawigacyjnych, firmy produktowe budują systemy, które aktywnie generują rekomendacje, automatyzują decyzje i wydobywają wnioski dokładnie wtedy, gdy są najbardziej potrzebne. Rezultatem jest przejście od gromadzenia danych do tworzenia z nich wartości.
Wiele organizacji inwestuje w infrastrukturę danych, budując hurtownie i rurociągi raportowania. Inicjatywy te są ważne, ale sama infrastruktura nie tworzy wartości biznesowej. Produkt danych pobiera informacje i dostarcza użytkownikowi konkretny rezultat.
W każdym z tych przypadków dane zostają przekształcone w funkcjonalność produktu, która pomaga komuś podjąć działanie. AI sprawia, że ta transformacja jest znacznie skuteczniejsza.
Tradycyjna analityka odpowiada na pytania dotyczące przeszłości. AI pomaga organizacjom zrozumieć, co dzieje się teraz i co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości. Pulpit nawigacyjny może pokazać, że zaangażowanie użytkowników spadło w zeszłym miesiącu; produkt wykorzystujący AI identyfikuje konkretnych zagrożonych klientów, wyjaśnia czynniki przyczyniające się do tego stanu i rekomenduje działania mające na celu poprawę retencji. Zamiast wymagać od ludzi szukania wniosków, system dostarcza je automatycznie.
Sukces związany z AI często przychodzi do firm, które łączą dane, inżynierię i myślenie produktowe w jedną strategię.
Systemy AI są tylko tak użyteczne, jak informacje, które otrzymują. Organizacje muszą ustanowić wiarygodne procesy gromadzenia danych i spójne zarządzanie nimi przed budowaniem zaawansowanych możliwości. Bez tych podstaw nawet najbardziej zaawansowane modele mają trudności z poprawą dokładności decyzji.
Wiele inicjatyw AI kończy się niepowodzeniem, ponieważ organizacje skupiają się na modelach przed skupieniem się na dostarczeniu produktu. Sukces produktu danych opartego na AI wymaga doświadczonych inżynierów, którzy potrafią zintegrować modele z systemami produkcyjnymi, zarządzać niezawodnymi rurociągami i budować doświadczenia użytkowników, z których ludzie faktycznie korzystają.
Inżynieria jest przewagą konkurencyjną. Wyzwaniem jest zbudowanie systemu, który konsekwentnie dostarcza wartość w rzeczywistych warunkach, obsługując skalę, monitorując wydajność i utrzymując niezawodność. Firmy traktujące AI jako dyscyplinę inżynieryjną poruszają się szybciej i osiągają lepsze wyniki.
Jedną z najbardziej znaczących zmian jest przejście od narzędzi wewnętrznych do produktów AI skierowanych do klientów. Spersonalizowane rekomendacje, inteligentne wyszukiwanie i predykcyjne pulpity nawigacyjne tworzą wyróżnik, ponieważ poprawiają wartość, jaką otrzymują klienci. Zwycięzcami niekoniecznie będą ci, którzy mają najbardziej zaawansowane modele, ale ci z najlepszymi doświadczeniami produktowymi zbudowanymi wokół nich.
Skup się na konkretnych wynikach biznesowych. Zidentyfikuj, które decyzje są podejmowane wolno, gdzie zespoły spędzają nadmiar czasu na analizie lub gdzie personalizacja mogłaby poprawić doświadczenie użytkownika. Celem jest wykorzystanie AI tam, gdzie poprawia ona konkretne wskaźniki KPI, takie jak retencja użytkowników lub prędkość roadmapy.
Dane korporacyjne stają się fundamentem dla nowych możliwości produktowych. Realizacja tej szansy wymaga czegoś więcej niż tylko gromadzenia danych; wymaga silnej inżynierii, jasnego myślenia produktowego i doświadczonych inżynierów, którzy pozostają przy tej samej bazie kodu przez lata, aby rozwiązywać problemy biznesowe.
W Mereb Technologies pomogliśmy firmom produktowym takim jak Apadua GmbH, ReBill, Glimpsey, SleepVoyage, NestHub, Click Up i Lean EMR budować i skalować produkty programowe używane przez realnych klientów każdego dnia. Nasi starsi inżynierowie mają średnio ponad 6 lat doświadczenia i dostarczyli ponad 50 produktów. Zespoły są zazwyczaj wdrażane w ciągu 14 dni, pomagając firmom produktowym zwiększać wydajność inżynieryjną, gdy wymaga tego rozwój.
Przed jakąkolwiek rozmową handlową umówimy Cię na 30-minutową rozmowę ze starszym inżynierem w Twoim stosie. Żadnych sprzedawców. Tylko sprawdzenie poprawności technicznej.
Odpowiemy w ciągu jednego dnia roboczego, podając następny krok.
