AI inom produktutveckling: Så snabbar du upp innovationstakten utan att störa ditt arbetsflöde

Att bygga en produkt är ingen liten bedrift. Det krävs otaliga timmar av planering, idéskapande och samarbete. Sedan kommer revideringsprocessen, testning och återkopplingsloopar, allt innan en produkt ens når användarnas händer.

Det är där den verkliga utmaningen börjar.

Enligt Userpilot ser de företag som presterar bäst att 65 % av de användare som genomför viktiga åtgärder ser produktens värde. Genomsnittliga företag ser bara 17% av användarna nå denna punkt, vilket innebär att de flesta användare aldrig engagerar sig fullt ut i deras produkt. Färre personer som använder din produkt innebär att de missar att se värdet och sannolikt inte kommer att förnya sin prenumeration.

Att bygga en fantastisk produkt med perfekt marknadsanpassning är allas mål, men låt oss vara ärliga - att förstå dina användare, gräva i data och bygga prototyper tar massor av tid.

Att förstå potentiella användare, få djupare insikter från kunddata och bygga prototyper tar dock mer tid än vad marknaden är villig att erbjuda dig.

Vissa produkter kommer ut på marknaden med lite brainstorming medan andra lanseras för sent. Enligt en rapport från Undo kostar felsökning av programvarufel hela 61 miljarder dollar per år. Det är BILLION med ett "B". Detta är ett bevis på att status quo produktutvecklingslivscykeln inte räcker till, men med AI som utvecklas snabbt tror jag att detta blir mer datadrivet och vågar jag säga ... "mindre smärtsamt".

Och här är hur.

AI är inte lösningen i sig själv

Ja, AI kan inte göra allt åt dig.

Gif källa: Giphy.com

AI-verktyg finns där för att hjälpa dig att bygga bättre funktioner och produkter snabbare, men de kommer inte att göra ett end-to-end-jobb åt dig. Som produktteam bör du utvärdera din produktutvecklingsprocess för AI-beredskap. Det innebär att du måste bedöma den befintliga infrastrukturen, tillgången till kvalitetsdata och teamets tekniska funktioner.

Att involvera AI gör inte att processen skiljer sig mycket från en standardprocess. Det är fortfarande viktigt att följa de vanliga metoderna för produktutveckling och förstå användarnas krav.

AI som strategisk partner genom hela produktutvecklingslivscykeln

Miniräknare ersatte inte matematiker och AI kommer inte att ersätta ditt team. Tänk på AI som din ultimata sidekick som sköter de repetitiva uppgifterna, sammanställer stora mängder data och ger förslag så att du kan fokusera på det som är viktigt: Innovation.

Sedan 2018 har upplevelserna ökat med 131 % när företag upptäcker att systematisk, AI-förstärkt produktutveckling alltid slår åsikterna i styrelserummet. Låt oss utforska hur AI förändrar varje fas i produktutvecklingens livscykel:

1. Idéer och problemdefinition

Föreställ dig att du försöker analysera tusentals kundfeedbackpunkter. AI identifierar omedelbart kritiska insikter och återkommande problem och översätter dem direkt till strukturerade krav som kan leda till banbrytande funktioner.

• AI analyserar marknadstrender och bearbetar kundfeedback för att identifiera framväxande behov.
• Generera potentiella hypoteser baserat på definierade parametrar.
• Utvärdera idéer mot fördefinierade framgångskriterier.
• Skapa omfattande produktkravsdokument (PRD) utifrån identifierade användarbehov och affärsmål.
• Användningsfall: Ett e-handelsföretag kan använda AI för att skanna webben för att analysera kundrecensioner, sociala medier och globala trender, tillsammans med intern information som supportärenden. Dessutom kan man identifiera funktionsförfrågningar med störst potentiell inverkan på olika användarsegment.

Bildkälla: Optimizely Opal

2. Design och prototypframtagning

• Skapa flera designvarianter från ett enda koncept.
• Generera interaktiva bilder och presentationer från enkla instruktioner.
• Omvandla produktkravsdokument (PRD) till trådramar och funktionella prototyper.
• Användningsfall: Ett produktteam kan använda AI-designverktyg för att omvandla trådramar till helt interaktiva prototyper och testa fem olika navigeringsmetoder med användare på bara två dagar istället för två veckor.

Du kan till exempel använda Gamma AI för att skapa presentationer på några minuter.

3. Utveckling

• AI utmärker sig när det gäller att hjälpa till att skriva ny kod, särskilt när det gäller att skriva enhetstester, en vardaglig uppgift för de flesta utvecklare.
• Upptäck buggar och föreslå korrigeringar innan de når produktion. Optimera frågor för prestanda.
• Användningsfall: Ett programvaruutvecklingsteam kan använda AI-kodningsassistenter för att generera hela kodsnuttar, automatiskt fylla i repetitiva kodningsmönster, felsöka problem, skriva enhetstester och optimera frågor för prestanda, så att utvecklare kan fokusera på komplex affärslogik.

4. Kvalitetssäkring och experimentering

• Generera omfattande scenarier för test baserat på användarnas beteendemönster.
• Identifiera kantfall som mänskliga testare kanske missar.
• Prioritera problem baserat på potentiell affärspåverkan.
• Användningsfall: Ett fintech-företag kan använda funktioner för AI-experimentering för att simulera tusentals transaktionsscenarier och upptäcka UI-problem, krascher eller prestandaproblem i förväg som skulle ha varit nästan omöjliga att upptäcka manuellt.

PlayPause

0:00

/

0:00

MuteUnmute

0%

Playback speedNormal

0.25x

0.5x

0.75x

Normal

1.25x

1.5x

1.75x

2x

QualityAuto

Auto

CaptionsOff

Transcripts

Transcript

5. Lansering från start till marknad

• AI-assisterad dokumentation och skapande av innehåll/tillgångar (supportdokument, 1-pagers, demos, blogginlägg etc.)
• Förutse första användarens adoptionsgrad och engagemang och skapa personaliserade användarupplevelser för olika användarsegment.
• Användningsfall: En SaaS-plattform kan använda AI för att analysera användarnas beteende under onboarding, automatiskt anpassa upplevelsen för olika användartyper och förbättra aktiveringsgraden utan manuellt ingripande.

Storylane hjälper dig till exempel att skapa demos på 2 minuter.

Bildkälla: Storylane Storylane

6. Kontinuerlig optimering

• Analysera användarnas beteende för att identifiera förbättringsmöjligheter.
• Generera hypoteser för A/B-testning baserat på användarmönster.
• Förutse churn-risk och föreslå åtgärder för att behålla kunder.
• Användningsfall: En prenumerationstjänst kan använda AI för att identifiera subtila mönster i användarengagemang som förutsäger potentiell churn veckor innan traditionella mätvärden visar varningssignaler, vilket möjliggör proaktiva retentionskampanjer.

Kom igång med AI utan att störa arbetsflödena

Tre steg.

Steg 1: Identifiera arbetsuppgifter med hög ansträngning och lågt värde

Det mest effektiva sättet att införa AI i din produktutvecklingsprocess är genom målgruppsinriktning på de manuella, repetitiva uppgifter som tar upp din tid och tillför lite strategiskt värde.

Produktteam vänder sig i allt högre grad till AI-lösningar som ChatGPT:s Deep Research för att

• Analysera massiva dataset för att upptäcka nya marknadstrender
• Sammanställa konkurrensinformation på några minuter istället för veckor
• Upptäcka mönster för konsumentkänslor inom olika demografiska områden
• Syntetisera branschrapporter för att extrahera handlingsbara insikter

Implementeringen är enkel men ändå kraftfull:

• Teamen definierar sina forskningsmål tydligt
• De skapar detaljerade uppmaningar med specifika parametrar och formatkrav
• AI:n levererar strukturerad, omfattande forskning i det format som är mest användbart
• Product Managers följer upp med riktade frågor för att fylla kunskapsluckor

Bildkälla: Open AI:s hemsida för djupgående forskning

Steg 2: Börja i liten skala och skala upp strategiskt

Börja med en fas i produktutvecklingens livscykel snarare än att försöka genomföra en fullständig AI-transformation:

• Börja med AI-driven marknadsundersökning innan du utökar till design
• Använd AI för att analysera befintlig kundfeedback innan du använder den för att generera nya lösningar
• Implementera AI i interna processer före kundinriktade applikationer

Med AI: AI-driven optimering för experiment förbättrar hela arbetsflödet.

Bildkälla: Optimizely

Steg 3: Använd AI för att generera, inte diktera

Upprätta tydliga gränser mellan AI-stöd och mänskligt beslutsfattande:

• AI genererar alternativ; människor fattar slutgiltiga beslut
• Alla AI-resultat genomgår mänsklig granskning före implementering
• Kritiska strategiska val förblir i människans händer
• AI stöder snarare än ersätter domänexpertis

När du kombinerar AI med experimentering skapar du en kraftfull metod för produktutveckling, en metod som tar itu med fem viktiga utmaningar:

1. Brytaned åtskilda strukturer: Enligt Gartner är mindre än en tredjedel av de anställda nöjda med samarbetet på arbetsplatsen. AI-drivna arbetsflöden fångar upp idéer från alla.

2. Maximera begränsade resurser: Vår analys av 127 000 experiment visar att effektiviteten når sin topp vid 1-10 test per utvecklare och år. AI gör det möjligt för icke-tekniska teammedlemmar att köra experiment självständigt, vilket frigör ingenjörer att fokusera på kärnfunktioner.

3. Enhetliga kundupplevelser: AI förhindrar osammanhängande kontaktpunkter genom att implementera data från olika kanaler. Avancerade algoritmer levererar personaliserade upplevelser utan att det krävs hundratals manuella användarupplevelser.

4. Mätning av affärsresultat: AI kopplar resultaten från experiment direkt till intäkter och livstidsvärde, vilket gör att man kan visa på verklig affärseffekt.

5. Möjliggör prediktiv utveckling: Den största fördelen är att gå från reaktiv till prediktiv utveckling genom att identifiera problem innan de påverkar användarna, förutsäga resultaten av nya funktioner och upptäcka nya behov innan de blir utbredda.

AI-agenternas växande roll inom produktutveckling

AI-agenter är nästa stora steg när det gäller hur produkter utformas, testas och förfinas.

Shafqat Islam, President och CMO på Optimizely, förutspår att år 2030 kommer "de flesta onlineinteraktioner att drivas av AI-agenter" och helt förändra sättet som team bygger och innoverar på.

Tänk på AI-agenter som autonoma medlemmar i ditt produktteam:

• De utför självständigt specifika produktutvecklingsuppgifter
• Fattar datadrivna beslut om produktfunktioner utan mänskliga flaskhalsar
• Kontinuerligt lära sig av användarinteraktioner för att förbättra produktrekommendationer
• Arbeta med design-, test- och analysplattformar samtidigt
• Leverera personaliserade produktupplevelser baserat på verkligt användarbeteende

Bildkälla: Optimizely

Effekten blir större när specialiserade agenter börjar arbeta tillsammans under hela produktlivscykeln. Ett exempel:

• Agent för insiktsinsamling: Skannar webben (sociala medier, nyheter, webbplatser) eller kundrecensioner, supportärenden, enkäter eller produktanvändning (värmekartläggning eller sessionsdata) för att upptäcka de största kundproblemen att åtgärda.
• Agent för prototypframtagning: Utforma flera olika varianter av designmönster enligt tillgänglighetsstandarder, varumärkesriktlinjer och internt komponentbibliotek.
• Agent för QA-testning: Skapa och utför enhets-, integrations- och regressionstester automatiskt.
• Agent för aktivering av GTM: Skapa allt stödmaterial som krävs för en framgångsrik lansering av en ny funktion (supportdokument, 1-sidor, blogginlägg, skärmdumpar, demo genomgång etc.)
• Rådgivare för experimentering: Recommendations nya idéer för nästa experiment som ska köras.
• Rådgivare för personalisering: Identifiera möjligheter att leverera personaliserat innehåll till dina slutanvändare.

För att undvika vägspärrar bör du behålla den mänskliga kontrollen över kritiska produktbeslut och fokusera på integrerade AI-lösningar snarare än fristående verktyg.

Framtiden för AI inom produktutveckling

Framtiden är inte AI mot människan. Det är AI-drivna människor mot resten.

Här är tre praktiska steg för att börja implementera AI i din produktutvecklingsprocess:

1. Börja med en enda fas: Rikta in dig på ett område med mest friktion - idéutveckling, testning eller analys.
2. Fokusera på samarbete: Låt AI hantera repetitiva uppgifter medan människor fattar strategiska beslut.
3. Mät effekterna: Spåra mätvärden före och efter implementeringen för att kvantifiera förbättringar.

Hur framgångsrik AI blir inom produktutveckling beror på tre saker: smart implementering, implementering av arbetsflöden och mänsklig tillsyn.

Ditt team bör sitta kvar i förarsätet eftersom AI förbättrar besluten, men det fattar dem inte åt dig. Produkter lyckas när de löser verkliga problem. AI hjälper dig att identifiera och validera dessa problem snabbt, så att du kan bygga lösningar som människor vill ha.

Optimizely Opal arbetar tillsammans med ditt team i varje steg av produktutvecklingen och hjälper dig att skapa, testa och förbättra snabbare än någonsin. Ge den en tydlig riktning, så hittar du den perfekta balansen mellan AI-hastighet och mänsklig kreativitet.