El grupo de la Dirección de Análisis (CAO) de IBM es responsable de colaborar con las unidades de negocio de IBM para integrar la IA y el análisis avanzado en los flujos de trabajo y ofrecer conocimientos basados en datos y recomendaciones de machine learning, lo que aporta valor a áreas de negocio que van desde el ecosistema, la gestión de productos y las finanzas, entre otras. Para una organización global con más de 250 000 empleados, esta no es una tarea fácil.
En IBM, hay más de 500 gestores 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 último año. 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 permitió a los usuarios autoidentificar 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 producto emplearon enfoques dispares para evaluar nuevas ideas y se basaron en plataformas separadas para priorizarlas. Esto dio lugar a incoherencias en los criterios de selección y en la calidad de los datos. Los gestores de productos almacenaban configuraciones, outputs de datos y formatos de archivo complejos en un directorio local. Esto no solo consumía muchos recursos, sino que impedía el intercambio de archivos entre colaboradores y, a menudo, creaba duplicados accidentales.
Para hacer frente a estos desafíos, el equipo de CAO trabajó con Product Management para poner a prueba un nuevo flujo de trabajo, una solución de priorización de mejoras de productos. El objetivo era utilizar la IA generativa (gen AI) para evaluar las solicitudes de funciones, identificar similitudes y categorizar las solicitudes en consecuencia. El programa 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 utilizaron IBM watsonx.ai, un estudio empresarial de nueva generación para constructores de IA, para crear la solución. Watsonx.ai lee la descripción de la idea y la asigna a una categoría a través de prompt engineering.
El modelo utiliza la metodología de puntuación RICE (Alcance – Impacto – Confianza – Esfuerzo) para evaluar las 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, mitiga la parálisis de las decisiones y minimiza 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 piloto mostraron una gran promesa. 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 gestores de productos tomar decisiones bien informadas y basadas en datos. También está diseñado para permitir a los gestores de producto acelerar las decisiones de sí o no, lo que permite responder más rápidamente a los clientes y mejorar la experiencia general del cliente. La solución también puede ayudar a establecer un lenguaje unificado dentro y entre los equipos de producto, fomentando una mejor comunicación. El lenguaje común también puede permitir a los altos ejecutivos agregar una visión holística de su cartera utilizando el mismo marco de priorización.
Para crear productos que atraigan a los clientes, los gestores de producto deben combinar los 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 CAO de IBM planea explorar adiciones como:
- implementar un modelo para identificar y categorizar ideas similares en el momento de la entrada
- implementar la solución en productos de software adicionales
- lanzar la metodología de puntuación de la solución más allá de las nuevas ideas y de los elementos de la hoja de ruta
- hacer pruebas piloto de alertas de notificación a los gestores de producto de datos de telemetría relevantes
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Producido en los Estados Unidos de América, Marzo de 2024.
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