O grupo IBM Chief Analytics Office (CAO) é responsável pela parceria com unidades de negócios em toda a IBM para incorporar IA e análise de dados avançada a fluxos de trabalho e fornecer insights informados por dados e recomendações de aprendizado de máquina, gerando valor para áreas de negócios que vão desde ecossistema, gerenciamento de produtos, finanças e muito mais. Para uma organização global com mais de 250.000 funcionários, essa não é uma tarefa pequena.
Em toda a IBM, há mais de 500 gerentes de produtos que dão suporte ao desenvolvimento de produtos de software. Coletivamente, eles receberam mais de 30.000 novas ideias e solicitações de recursos de usuários durante o ano passado. Para colocar essas solicitações em ação, elas são categorizadas, para que temas comuns possam surgir e os recursos possam ser priorizados. Historicamente, o formulário de solicitação de recursos continha um campo opcional "tema", que permitia aos usuários identificar um tema para sua ideia. Mas a maioria das ideias não tinha um tema atribuído, exigindo que os gerentes de produtos revisassem e categorizassem manualmente cada solicitação de recursos.
Na IBM, várias equipes de produtos empregavam abordagens díspares para avaliar novas ideias e dependiam de plataformas separadas para priorizá-las. Isso levava a inconsistências nos critérios de seleção e na qualidade de dados. Os gerentes de produtos armazenavam configurações, produções de dados e formatos de arquivos complexos em um diretório local. Isso não só consumia muitos recursos, como também impedia o compartilhamento de arquivos entre os colaboradores e, muitas vezes, criava duplicatas acidentais.
Para lidar com esses desafios, a equipe do CAO trabalhou com o Gerenciamento de Produtos para realizar um piloto de um novo fluxo de trabalho, uma solução de priorização de melhorias de produtos. O objetivo era usar a IA generativa (IA gen) para avaliar solicitações de recursos, identificar semelhanças e categorizar devidamente as solicitações. O piloto de seis meses incluiu um total de 128 gerentes de produtos focados em 10 produtos de software.
Yingsi Jian, Chloe Moon e Christopher Yu usaram o IBM watsonx.ai, um estúdio corporativo de última geração para construtores de IA, para criar a solução. O watsonx.ai lê a descrição da ideia e atribui a ela uma categoria por meio de engenharia de prompts.
O modelo utiliza a metodologia de pontuação RICE (Reach – Impact – Confidence – Effort) para avaliar ideias e atribuir automaticamente a cada solicitação uma ou mais das oito categorias predefinidas, alinhadas com os padrões da International Organization for Standardization (ISO) para desenvolvimento de software. Ele calcula uma recomendação de priorização objetiva, atenuando a paralisia da decisão e minimizando o potencial viés humano. Além disso, ele registra a priorização na ferramenta de roteiros de produtos do grupo, oferecendo às equipes separadas uma plataforma para colaboração e acompanhamento do progresso em tempo real, ao mesmo tempo em que facilita aos gerentes de produtos a identificação de tendências comuns e a criação de visualizações com base nessas categorias.
Os resultados do piloto mostraram-se muito promissores. Ele demonstrou que a nova solução pode ajudar a aumentar a produtividade de um gerente de produtos, agilizando o processo de pesquisa de dados, entregando e processando informações de fontes de dados. Isso capacita os gerentes de produtos a tomar decisões bem informadas e baseadas em dados. Ele também foi projetado para capacitar os gerentes de produtos a agilizar decisões de sim/não, permitindo respostas mais rápidas aos clientes e melhorando a experiência geral do cliente. A solução também pode ajudar a estabelecer uma linguagem unificada dentro e entre as equipes de produto, promovendo uma melhor comunicação. A linguagem comum também pode permitir que a alta administração agregue uma visão holística de seu portfólio, utilizando a mesma framework de priorização.
Para criar produtos que ressoem com os clientes, os gerentes de produtos precisam combinar dados com sua experiência de negócios para decidir sobre itens do roteiro. A solução ajuda a facilitar a ponte entre essas duas fontes diferentes.
No futuro, o grupo IBM CAO planeja explorar adições como:
- implementação de um modelo para identificar e categorizar ideias semelhantes na entrada
- implementação da solução em produtos de software adicionais
- lançamento da metodologia de pontuação de soluções, além de novas ideias e realizar um roteiro de itens
- alertas de notificação do piloto para gerentes de produtos de dados de telemetria relevantes
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