Розробка продукту являє собою наріжний камінь ділових операцій, охоплює концептуалізацію, дизайн, розробку та маркетинг товарів та послуг. Традиційне управління продуктами зосереджувалося на задоволенні попиту споживачів, забезпечуючи цінність якості. Однак ця галузь різко перетворилася на швидко змінювані очікування клієнтів та появу складних технологій, особливо штучного інтелекту (AI).
Технологічний експерт Сеєма Кумарі стала свідком і активно сприяла цьому технологічному зростанню. В даний час виступаючи менеджером з продуктів американської фірми з багатонаціональних фінансових послуг, Seema керує життєвим циклом мобільних товарів для понад 40 000 одиниць у більш ніж 5000 відділеннях роздрібної торгівлі по всій території США, вона з перших вуст стала глибоким впливом AI на внутрішні процеси управління продуктами та змінюючи очікування клієнтів.
Сеема згадує“AI торкається всіх аспектів того, як продукти задумані, розроблені та доставлені. Однак інновації не лише в курсі змін – це формування цього. За останні 15 років я дізнався, що найуспішніші професіонали сприймають виклики як можливості, постійно навчаються та перетворюють ідеї в відчутний вплив”.
Кар'єрна траєкторія Seema відображає перехід галузі від традиційних циклів розробки програмного забезпечення до спритних методологій, від локальних рішень до хмарних інфраструктур. Її подорож висвітлює історію особистого зростання та дорожню карту того, як фахівці з технологій можуть залишатися актуальними та вражаючими у відповідних галузях.
Революція розвитку продукту через ШІ
Інтеграція ШІ в розробку продукту принципово змінила те, як працюють команди, створюючи раніше немислимі ефективності. За словами Seema, традиційна розробка продуктів сильно покладалася на ручні процеси, від дослідження ринку та конкурентного аналізу до прототипування та тестування. Хоча ці методи часто споживають значний час та ресурси, залишаючи місце для людських помилок та нагляду. Тут AI вступає в гру.
Seema Elaborates, “AI Technologies зараз аналізує величезні обсяги даних клієнтів для виявлення закономірностей та розуміння, щоб люди не могли розпізнати. Ми реалізували аналітичні стратегії для додатків та сторонніх платформ, які прискорюють міграцію даних до публічної хмари, вдосконалюючи випадки використання AI та машинного навчання. Це перетворило, як ми підходимо до оптимізації продукту від реактиву до прогнозування”.
Трансформація виходить за рамки аналізу даних до кожного етапу життєвого циклу розробки продукту. Seema ділиться тим, як генеративні інструменти дизайну тепер автоматично виробляють кілька варіацій інтерфейсу, тоді як складні алгоритми аналізують дані про поведінку користувачів, щоб запропонувати оптимальний вибір дизайну.
“Одна з найбільш значущих змін, про які я свідчив, – це фази прототипування та тестування”, ” Сеема зауважує. “Традиційне прототипування було інтенсивним та важким для ресурсів. Сьогодні AI впорядковує цей процес, імітуючи різні сценарії використання, визначаючи потенційні недоліки та пропонуючи вдосконалення. Зараз ми можемо перевірити та вдосконалювати поняття швидше, ніж будь-коли, різко покращуючи свій час на ринок, зберігаючи виняткові стандарти якості”.
Це прискорення циклів розвитку є конкурентною перевагою для компаній, що охоплюють оптимізацію, орієнтовану на AI. Економія часу та інформація AI Інструменти дозволяють командам створювати кілька ітерацій продуктів, вдосконалюючи їх ринок.
Зміцнення кібербезпеки в операціях, що посилюється
Поширення технологій AI у розвитку продуктів приносить величезні можливості, але також вводить нові проблеми безпеки. Поверхня атаки для потенційних порушень безпеки розширилася експоненціально. Ця реальність перетворила те, як менеджери продуктів підходять до безпеки протягом усього життєвого циклу продукту, гарантуючи, що як внутрішні, так і зовнішні продукти не містять потенційних загроз, які можуть спричинити фінансові та операційні втрати.
Тепер вони вводять підходи до кібербезпеки, такі як принципи нульової дотепності для управління активами та платформою, які не припускають, що жодному користувачеві чи системи слід автоматично довіряти, незалежно від того, всередині або поза мережевим периметром. Кожен запит на доступ також повинен бути повністю автентифікованим, уповноваженим та зашифрованим, перш ніж він може бути наданий.
Визнаючи потенціал та загрозу, що змінює гру AI, Seema також розпочав незалежне дослідження під назвою “Хмарна трансформація та кібербезпека: використання AI для забезпечення міграції даних та оптимізації хмарних операцій у спритних середовищах”. Це самоініційне дослідження-це практичне дослідження того, як AI може підвищити безпеку даних та оптимізувати хмарні операції, критичні проблеми у фінансовому секторі.
Її дослідження досліджувало, як алгоритми машинного навчання можуть виявити аномалії в моделях міграції даних, потенційно позначаючи ризики безпеки до того, як вони стануть порушеннями. Вона також дослідила, як AI може оптимізувати розподіл хмарних ресурсів, що призводить до більш ефективних операцій та економії коштів.
У цьому дослідженні Сеема мав можливість зануритися в кібербезпеку та хмарні технології та розробити ініціативи, що посилюють поставу кібербезпеки, застосовуючи принципи нульової проникнення, які укріпили захист від потенційних загроз.
Вона пояснює, “Я побачив розрив між теоретичним потенціалом AI та практичним застосуванням у нашій галузі. Моя мета полягала в тому, щоб подолати це розділити – перетворюючи потенціал AI в відчутні інновації, які не тільки піднімають нашу продукцію, але й зміцнюють безпеку даних для наших користувачів”.
Використання прогнозної аналітики для продуктів, готових до майбутнього
Найбільш змінним аспектом ШІ в оптимізації продуктів є його здатність прогнозувати майбутні тенденції та поведінку, а не просто реагувати на поточні потреби. Seema вважає, що завдяки алгоритмам машинного навчання та прогнозованій аналітиці підприємства можуть передбачити зрушення на ринку та більш ефективно розвиваються уподобання клієнтів.
Ця спроможність прогностичної є значною еволюцією від традиційних підходів до управління продуктами. Менеджер продуктів підкреслює, що можливість виявлення ранніх попереджувальних ознак зниження популярності продукту або придатності до ринку повністю змінила їх стратегічний підхід.
Системи AI можуть попередити менеджерів про зрушення в уподобаннях споживачів або нових конкурентних загроз шляхом моніторингу даних у режимі реального часу та ринкових сигналів. Це дозволяє компаніям швидко реагувати, здійснювати необхідні корективи та підтримувати свою ринкову позицію.
Вплив та майбутній світогляд ШІ в оптимізації продуктів
“Управління продуктами в середовищі, орієнтованому на AI, вимагає постійного навчання та адаптації”,. Сеєма підкреслює. “Технологія розвивається швидко, представляючи як виклики, так і можливості. Мій підхід завжди полягав у тому, щоб охопити ці зміни, створюючи продукти, які забезпечують реальну цінність користувача”.
Це зобов’язання створило змістовний вплив поза її особистим зростанням, що приносить користь більш широкій спільноті та суспільству. Це очевидно в тому, як вона розглядає взаємодію між своєю професійною роботою та її впливом на громаду.
Робота Семії глибоко переплетена з життям людей, які використовують продукти, які вона створює. Вона послідовно надає пріоритет рішень, орієнтованих на користувачів, які підвищують доступність, безпеку та ефективність. Наприклад, вона керує мобільними пристроями, які розширюють можливості корпоративних службовців та відділень, що забезпечує безперебійну продуктивність, сприяючи цифровій революції у фінансових послугах.
Сеема Кумарі підсумовує, “Потенціал AI є величезним, і ще багато чого вивчити. Оскільки технологія стає більш глибоко вбудованою в наше повсякденне життя, ми несемо відповідальність за те, щоб інновації були всеосяжними, етичними та відображають різноманітних користувачів, які вона обслуговує. Справжній успіх у ІТ -індустрії – це не лише просування – це створення технології, що надає всім”.