El grupo IBM Chief Analytics Office (CAO) es responsable de asociarse con unidades de negocios de IBM para incorporar inteligencia artificial y análisis avanzados en los flujos de trabajo y brindar información basada en datos y recomendaciones de aprendizaje automático, generando valor para áreas comerciales que van desde ecosistemas, gestión de productos y finanzas, y mucho más. Para una organización global con más de 250,000 empleados, esta no es una tarea fácil.
En IBM, hay más de 500 gerentes de producto que apoyan el desarrollo de productos de software. En conjunto, recibieron más de 30,000 nuevas ideas y solicitudes de funciones de los usuarios durante el año pasado. Para poner estas solicitudes en acción, se clasifican para que puedan surgir temas comunes y se puedan priorizar las características. Históricamente, el formulario de solicitud de funciones contenía un campo opcional de "tema" que permitía a los usuarios identificar por sí mismos un tema para su idea. Pero la mayoría de las ideas carecían de un tema asignado, lo que requería que los gerentes de producto revisaran y categorizaran manualmente cada solicitud de función.
Dentro de IBM, varios equipos de productos emplearon enfoques dispares para evaluar nuevas ideas y confiaron en plataformas separadas para priorizarlas. Esto generó inconsistencias en los criterios de selección y la calidad de los datos. Los gerentes de producto almacenaron configuraciones, salidas de datos y formatos de archivo complejos en un directorio local. Esto no solo requería muchos recursos, sino que impedía compartir archivos entre colaboradores y, a menudo, creaba duplicados accidentales.
Para abordar estos desafíos, el equipo de CAO trabajó con Gestión de productos para poner a prueba un nuevo flujo de trabajo, una solución de priorización de mejoras de productos. El objetivo era emplear IA generativa (gen AI) para evaluar las solicitudes de funciones, identificar similitudes y categorizar las solicitudes en consecuencia. El piloto de seis meses incluyó a un total de 128 gerentes de producto centrados en 10 productos de software.
Yingsi Jian, Chloe Moon y Christopher Yu emplearon IBM watsonx.ai, un estudio empresarial de próxima generación para creadores de IA, para crear la solución. watsonx.ai lee la descripción de la idea y la asigna a una categoría a través de la ingeniería de instrucciones.
El modelo emplea la metodología de puntaje RICE (Alcance - Impacto - Confianza - Esfuerzo) para evaluar ideas y asignar automáticamente cada solicitud a una o más de las ocho categorías predefinidas que se alinean con los estándares de la Organización Internacional de Normalización (ISO) para el desarrollo de software. Calcula una recomendación de priorización objetiva, mitigando la parálisis de la decisión y minimizando el posible sesgo humano. Además, registra la priorización en la herramienta de hoja de ruta de productos del grupo, ofreciendo a los equipos separados una plataforma para la colaboración y el seguimiento del progreso en tiempo real, al tiempo que facilita a los gerentes de producto la identificación de tendencias comunes y la creación de visualizaciones basadas en estas categorías.
Los resultados del proyecto piloto fueron muy prometedores. Demostró que la nueva solución puede ayudar a aumentar la productividad de un gestor de productos agilizando el proceso de búsqueda de datos, entregando y procesando la información de las fuentes de datos. Esto permite a los jefes de producto tomar decisiones bien informadas y basadas en datos. También está diseñado para que los jefes de producto puedan agilizar las decisiones de sí o no, lo que permite responder más rápidamente a los clientes y mejorar la experiencia general de éstos. La solución también puede ayudar a establecer un lenguaje unificado dentro de los equipos de producto y entre ellos, fomentando una mejor comunicación. El lenguaje común también puede permitir a los altos ejecutivos agregar una visión holística de su cartera empleando el mismo marco de priorización.
Para crear productos que resuenen con los clientes, los gerentes de producto deben combinar datos con su experiencia empresarial para decidir los elementos de la hoja de ruta. La solución ayuda a facilitar el puente entre estas dos fuentes diferentes.
En el futuro, el grupo IBM CAO planea explorar adiciones como:
- desplegar un modelo para identificar y categorizar ideas similares en el momento de la entrada
- desplegar la solución en productos de software adicionales
- lanzar la metodología de puntaje de la solución más allá de las nuevas ideas y los elementos de la hoja de ruta
- piloto de alertas de notificación a los gerentes de productos de datos de telemetría relevantes
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Producido en los Estados Unidos de América, marzo de 2024.
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