Il gruppo Chief Analytics Office (CAO) di IBM è responsabile della collaborazione con le unità di business di IBM per incorporare l'AI e l'analytics avanzata nei workflow e fornire insight basati sui dati e consigli sulla machine learning, generando valore per le aree di business che vanno dall'ecosistema, alla gestione dei prodotti, alla finanza e altro ancora. Per un'organizzazione globale con oltre 250.000 dipendenti, questo non è una cosa da poco.
In IBM, ci sono oltre 500 product manager che supportano lo sviluppo di prodotti software. Complessivamente, nell'ultimo anno hanno ricevuto oltre 30.000 nuove idee e richieste di funzioni da parte degli utenti. Perché le richieste possano essere eseguite, è necessario categorizzarle in modo che possano emergere temi comuni e si possa assegnare priorità alle funzioni. Storicamente, il modulo di richiesta della funzione conteneva un campo facoltativo del "tema" che consentiva agli utenti di identificare autonomamente un tema alla loro idea. Ma alla maggior parte delle idee mancava un tema assegnato, il che richiedeva ai product manager di rivedere e classificare manualmente ciascuna richiesta di funzione.
All'interno di IBM, vari team di prodotto utilizzavano approcci eterogenei per valutare le nuove idee e si affidavano a piattaforme separate per assegnare loro la priorità. Ciò ha portato a incongruenze nei criteri di selezione e nella qualità dei dati. I product manager memorizzavano configurazioni, output di dati e formati di file complessi in una directory locale. Questo non solo richiedeva molte risorse, ma impediva la condivisione di file tra i collaboratori e spesso creava duplicati accidentali.
Per affrontare queste sfide, il team CAO ha collaborato con il Product Management per testare un nuovo workflow, una soluzione di assegnazione delle priorità dei miglioramenti del prodotto. L'obiettivo era quello di utilizzare l'AI generativa per valutare le richieste di funzioni, identificare le somiglianze e classificare di conseguenza le richieste. Il progetto pilota, della durata di sei mesi, ha incluso un totale di 128 product manager focalizzati su 10 prodotti software.
Yingsi Jian, Chloe Moon e Christopher Yu hanno utilizzato IBM watsonx.ai™, uno studio aziendale di nuova generazione per i builder AI per creare una soluzione. Watsonx.ai legge la descrizione dell'idea e l'assegna a una categoria tramite prompt engineering.
Il modello utilizza la metodologia di punteggio RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) per valutare le idee e assegnare automaticamente ciascuna richiesta in una o più delle otto categorie predefinite in linea con gli standard ISO (International Organization for Standardization) per lo sviluppo software. Calcola un consiglio oggettivo per la definizione delle priorità, mitigando l'immobilismo decisionale e riducendo al minimo i potenziali pregiudizi umani. Inoltre, registra l'assegnazione delle priorità nello strumento della roadmap del prodotto del gruppo, offrendo a team separati una piattaforma per la collaborazione e il monitoraggio dei progressi in tempo reale, rendendo più semplice per i product manager individuare tendenze comuni e creare visualizzazioni basate su queste categorie.
I risultati del progetto pilota sono stati molto promettenti. È stato dimostrato che la nuova soluzione può contribuire ad aumentare la produttività di un product manager semplificando il processo di ricerca dei dati, offrendo ed elaborando informazioni provenienti da fonti di dati. Questo consente ai product manager di prendere decisioni ben informate e basate sui dati. È inoltre progettato per consentire ai product manager di accelerare le decisioni sì/no, consentendo risposte più rapide ai clienti e migliorando l'esperienza complessiva del cliente. La soluzione può inoltre aiutare a stabilire un linguaggio unificato all'interno e tra i team di prodotto, favorendo una migliore comunicazione. Il linguaggio comune può inoltre consentire ai dirigenti senior di aggregare una visione olistica del proprio portafoglio utilizzando lo stesso framework di assegnazione delle priorità.
Per creare prodotti che interessino i clienti, i product manager devono combinare i dati con le loro competenze aziendali per decidere gli elementi della roadmap. La soluzione aiuta a creare un ponte tra queste due diverse fonti.
In futuro, il gruppo IBM CAO prevede di esplorare aggiunte come:
- implementazione di un modello per individuare e classificare idee simili al momento dell'immissione
- implementazione della soluzione in prodotti software aggiuntivi
- lancio della metodologia di punteggio della soluzione oltre a nuove idee ed elementi della roadmap
- sperimentazione di avvisi di notifica ai product manager relativi ai dati di telemetria pertinenti
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Prodotto negli Stati Uniti d'America, marzo 2024.
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Gli esempi citati relativi a dati di prestazione e clienti sono presentati unicamente a scopo illustrativo. Gli attuali risultati in termini di performance possono variare a seconda delle specifiche configurazioni e delle condizioni operative. LE INFORMAZIONI RIPORTATE NEL PRESENTE DOCUMENTO SONO DA CONSIDERARSI “NELLO STATO IN CUI SI TROVANO”, SENZA GARANZIE, ESPLICITE O IMPLICITE, IVI INCLUSE GARANZIE DI COMMERCIABILITÀ, DI IDONEITÀ A UN PARTICOLARE SCOPO E GARANZIE O CONDIZIONI DI NON VIOLAZIONE. I prodotti IBM sono coperti da garanzia in accordo con termini e condizioni dei contratti sulla base dei quali vengono forniti.