IBM 首席分析办公室 (CAO) 团队负责与 IBM 各业务部门合作，将 AI 和高级分析嵌入到工作流程中，并提供基于数据的洞察和机器学习建议，从而提升生态系统、产品管理、财务等业务领域的价值。对于一家拥有超过 250,000 名员工的全球性组织来说，这并非易事。
IBM 有 500 多名产品经理支持软件产品开发。在过去的一年里，他们总共收到了来自用户的 30,000 多个新想法和功能请求。为了将这些请求化作现实，他们对其进行了分类，以便揭示共同的主题并确定功能的优先级。从历史上看，功能请求表单包含一个可选的“主题”字段，允许用户自行识别其想法的主题。但大多数想法都缺乏指定的主题，需要产品经理人工审查每个功能请求并对其进行分类。
在 IBM 内部，不同的产品团队采用不同的方法来评估新想法，并依靠不同的平台来确定它们的优先级。这导致选择标准和数据质量不一致。产品经理将配置、数据输出和复杂的文件格式存储在本地目录中。这不仅占用了大量资源，而且还阻止了协作者之间的文件共享，并经常产生意外的重复项。
为了应对这些挑战，CAO 团队与产品管理部门合作试点了一个新的工作流程，即产品增强优先级解决方案。其目标是使用生成式 AI 来评估功能请求、识别相似之处并相应地对请求进行分类。在为期 6 个月的试点项目中，共有 128 名产品经理专注于 10 种软件产品。
Yingsi Jian、Chloe Moon 和 Christopher Yu 使用 IBM watsonx.ai（面向 AI 构建器的下一代企业工作室）创建了解决方案。Watsonx.ai 会读取创意想法的描述，并通过提示工程将其归入一个类别。
该模型利用 RICE（覆盖范围 - 影响力 - 信心 - 工作量）评分方法来评估创意想法，并自动将每个请求分配到与国际标准化组织 (ISO) 软件开发标准一致的八个预定义类别中的一个或多个。它计算出客观的优先级建议，降低决策困难度并最大限度减少潜在的人为偏见。此外，它还在团队的产品路线图工具中记录了优先级，为单独的团队提供了一个协作和实时跟踪进度的平台，同时使产品经理更容易识别常见趋势并基于这些类别创建可视化效果。
试点的结果令人满怀期待。它表明，新解决方案可以通过简化数据搜索流程、提供和处理来自数据源的信息来帮助提高产品经理的工作效率。这使产品经理能够做出周密和数据驱动的决策。它还旨在使产品经理能够加快是/否决策，从而更快地响应客户并改善整体客户体验。该解决方案还可以帮助在产品团队内部和之间建立统一的语言，促进更好的沟通。这种共同语言还能让高层管理人员通过使用相同的优先级框架，对其产品组合进行整体评估。
为了创造与客户产生共鸣的产品，产品经理需要将数据与他们的业务专业知识相结合，以决定路线图项。该解决方案有助于统合两个不同来源。
展望未来，IBM CAO 小组计划探索以下新增功能：
- 部署模型以在输入时识别和分类相似的想法
- 在其他软件产品中部署解决方案
- 将解决方案评分方法扩展到新创意之外以及路线图项目
- 试行向产品经理发出相关遥测数据的通知警报
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2024 年 3 月制作于美国。
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