L'AI nello sviluppo dei prodotti

L'AI è una tecnologia che consente ai computer di imparare, risolvere i problemi e prendere decisioni come gli esseri umani. Dalla sua ampia integrazione nei processi core business principali a partire dagli anni 2010, i designer di prodotto e i manager hanno sperimentato come applicarla al meglio allo sviluppo del prodotto.

Solo nell'ultimo decennio, i sistemi basati sull'AI hanno trasformato il modo in cui le organizzazioni sviluppano prodotti, semplificando i workflow, automatizzando compiti ripetitivi e favorendo un approccio più basato sui dati allo sviluppo dei prodotti. Alcune delle aziende più grandi e di maggior successo al mondo hanno integrato l'AI nei loro processi, tra cui Microsoft, Open AI (ChatGPT) e McKinsey.

Oggi, gli strumenti di sviluppo prodotto AI più avanzati aiutano i designer a generare nuove idee che utilizzano algoritmi complessi e modelli di AI generativa (gen AI), prototipandoli e testandoli più rapidamente. Questo approccio riduce il time-to-market complessivo.

L'AI sta cambiando radicalmente il processo di sviluppo del prodotto, aiutando a fornire insight sul comportamento dei clienti più rapidamente rispetto al passato. Sta anche trasformando l'ideazione, la prototipazione, i test e la distribuzione dei prodotti. Ecco uno sguardo a come l'AI viene integrata nei vari processi di sviluppo del prodotto.

Gli strumenti di AI aiutano a migliorare la prima fase dello sviluppo del prodotto, principalmente utilizzando sistemi di gen AI. Questi sistemi si basano su un'AI che può creare contenuti originali come testo, immagini e video per aiutare i team a condurre ricerche di mercato più velocemente.

Gli strumenti di gen AI possono analizzare grandi set di dati, accelerando gli insight sul comportamento degli utenti su piattaforme social come LinkedIn, X e Facebook. Gli algoritmi di machine learning (ML) aiutano i product manager a identificare le sfide e le preferenze dei clienti che possono portare a nuove opportunità di sviluppo del prodotto.

Ad esempio, alcune organizzazioni moderne stanno sperimentando assistenti AI completamente integrati nel software di gestione dei prodotti. Questi strumenti di AI avanzati analizzano il feedback dei clienti in tempo reale, aiutando i product manager a individuare rapidamente le aree per lo sviluppo di nuovi prodotti.

L'ideazione, o brainstorming, è la seconda fase del ciclo di sviluppo del prodotto ed è stata fortemente influenzata dall'AI nell'ultimo decennio. Questa influenza è stata evidente soprattutto nei due anni successivi al lancio di ChatGPT e di altri strumenti di gen AI.

Gli strumenti di gen AI possono aiutare i product manager a trarre spunto dagli insight di ricerca raccolti nella prima fase. Gli strumenti convertono gli insight in idee per nuovi prodotti che hanno maggiori probabilità di adattarsi al mercato.

Durante questa fase, generatori di testo e immagini basati sull'AI aiutano i team a costruire mockup generati dall'AI di potenziali nuovi prodotti che gli stakeholder possono valutare. Sebbene inizialmente vista come un potenziale sostituto dei designer, la gen AI ha dimostrato negli ultimi tre anni di poter comportarsi più come una partner. La gen AI può aiutare a migliorare e accelerare la creatività svolgendo compiti routinari.

Durante la fase di progettazione e prototipazione, gli strumenti di AI aiutano i product designer a prendere un concetto per un nuovo prodotto e a trasformarlo in un prototipo più velocemente di quanto possano fare manualmente. I sistemi di progettazione assistita da computer (CAD) potenziati dall'AI possono creare progetti complessi più rapidamente ed efficienti rispetto agli esseri umani. L'automatizzazione degli aspetti ripetitivi del processo di progettazione e prototipazione permette agli ingegneri e ai progettisti di prodotto di concentrarsi maggiormente su compiti decisionali creativi e strategici.

Anche gli strumenti di simulazione potenziati da AI svolgono un ruolo fondamentale in questa fase aiutando i team a prevedere come i loro progetti e prototipi verranno utilizzati dai clienti. Le simulazioni basate sull'ML confrontano accuratamente ogni design di prodotto, aiutando i product manager a capire come i loro progetti probabilmente si comporteranno sul mercato.

Dopo la fase di progettazione, gli strumenti basati sull'AI automatizzano aspetti della fase di test e costruzione, producendo centinaia e persino migliaia di varianti prototipali che vengono testate tra loro per capirne le prestazioni.

Quando un prototipo viene convalidato, la gen AI è fondamentale durante la fase di costruzione, perché automatizza i processi che prima venivano eseguiti manualmente e facendo risparmiare ore di tempo ai team di controllo qualità (QA).

Mentre si avvicina la fine della fase di test, i product manager utilizzano l'AI per convalidare le loro scelte, con metriche come prestazioni, esperienza utente (UX) e sostenibilità per valutare un nuovo prodotto. La tecnologia dell'AI viene persino utilizzata per testare l'adattamento al mercato e i prezzi prima della fase finale del ciclo di sviluppo del prodotto, del lancio e dell'iterazione.

Durante la fase di lancio e iterazione, l'AI consente ai prodotti di migliorare in modo continuo, raccogliendo dati reali per offrire alle organizzazioni un vantaggio competitivo.

I sistemi avanzati di AI sono progettati per monitorare l'esperienza del cliente e le metriche di adozione sul mercato. Si collegano direttamente a una pipeline di sviluppo del prodotto per informare su nuovi prodotti e nuove caratteristiche.

Gli algoritmi di ML sono fondamentali anche in questa fase, perché evidenziano eventuali anomalie nei dati affinché i product manager possano individuare più rapidamente potenziali problemi e rilevare cambiamenti significativi nel comportamento degli utenti e nelle tendenze di mercato.

L'Integrazione dell'AI nel ciclo di vita dello sviluppo del prodotto ha permesso ai product manager e ai team di sviluppo di utilizzare le funzionalità dell'AI per migliorare i processi, ottenere insight più approfonditi sul comportamento dei clienti e innovare più rapidamente. Ecco uno sguardo ai principali benefici aziendali dell'utilizzo dell'AI nello sviluppo dei prodotti.

I vantaggi dell'utilizzo dell'AI nel ciclo di sviluppo del prodotto hanno spinto aziende di tutte le dimensioni a cercare nuovi modi per integrarla nei loro processi e strategie fondamentali. Dalla progettazione e prototipazione all'analisi dei volumi di dati di feedback per ottenere insight, ecco una panoramica dei principali casi d'uso dell'AI nello sviluppo dei prodotti.

Gli strumenti di AI sono ampiamente utilizzati nella fase di progettazione del prodotto per aiutare i team a fare brainstorming più velocemente, sperimentare diversi design e testare ipotesi. Gen AI e machine learning sono stati particolarmente utili negli ultimi anni, aiutando i team a testare variazioni di prodotto e persino a generare nuovi design basati su metriche predefinite.

L'analytics predittiva basata sull'AI ha trasformato il modo in cui le aziende affrontano lo sviluppo di nuovi prodotti. Questa procedura prevede l'utilizzo di strumenti di AI per analizzare il probabile andamento di un prodotto sul mercato in base ai social media, ai feedback dei clienti e alle recensioni online. Gli insight basati sull'AI possono rivelare le tendenze nelle preferenze dei clienti più rapidamente rispetto alla ricerca manuale, consentendo alle organizzazioni di adottare approcci più agili e adattabili.

Gli strumenti di gen AI che possono scrivere e testare codice hanno cambiato il modo in cui i team DevOps costruiscono e testano nuovi prodotti software e servizi. Agente AI sviluppati da Microsoft, OpenAI e altri automatizzano molti aspetti del testing e dell'implementazione. Questi strumenti permettono agli ingegneri di iterare più velocemente e concentrarsi maggiormente su compiti creativi. Gli agenti sono sistemi di AI che possono svolgere autonomamente un compito senza input umano.

L'AI ha migliorato molti aspetti delle moderne supply chain, aiutando gli inventari a ottimizzare domanda e offerta di un prodotto con strumenti di previsione avanzati e potenziati dall'AI. I sistemi di AI analizzano i dati in tempo reale dei fornitori, automatizzando la produzione e la spedizione dei prodotti quando l'offerta è scarsa.

L'AI sta migliorando enormemente l'analisi del sentiment nello sviluppo dei prodotti, ovvero il processo di analisi di grandi volumi di testo per determinare se esprime un sentimento positivo o negativo.

Gli strumenti di analisi del sentiment AI raccolgono in modo completo i feedback dei clienti dai social media e da altre piattaforme e li analizzano secondo i parametri stabiliti dai product manager. Gli algoritmi di ML aiutano persino a suggerire nuove idee o caratteristiche di prodotto in base al feedback che analizzano.

L'introduzione dell'AI nei workflow dello sviluppo prodotto rappresenta un cambiamento nel modo in cui le organizzazioni affrontano questa disciplina. Dalla semplificazione del modo in cui i designer fanno brainstorming e prototipi all'automazione degli aspetti di DevOps che richiedono molto tempo, come la scrittura e il test del codice, sta trasformando l'intero ciclo di vita dello sviluppo del prodotto.

Con il continuo progresso della tecnologia, tre aree sembrano destinate a guidare l'innovazione:

• Agentic AI

• Piattaforme low-code e no-code

• AI responsabile ed etica

L'integrazione dell'AI nello sviluppo dei prodotti tende meno a sostituire la creatività umana e più a permetterla e migliorarla. L'agentic AI, che rappresenta sistemi di AI che ragionano, usano strumenti e risolvono problemi come fanno le persone, è al centro di questo sforzo.

L'alto livello di sofisticazione dell'agentic AI la rende più orientata agli obiettivi rispetto alla gen AI. È inoltre in grado di svolgere compiti complessi, come la ricerca e la gestione dei processi, che possono informare e migliorare il processo creativo.

Le piattaforme software low-code e no-code permettono a chi non ha una formazione in programmazione informatica di creare applicazioni semplici. Queste piattaforme vengono significativamente migliorate dall'AI.

I non programmatori utilizzano piattaforme low-code e no-code per costruire applicazioni sempre più sofisticate a costi ridotti. Secondo un recente report, quest'anno il 70% delle nuove applicazioni aziendali sarà costruito su piattaforme low-code e no-code, con un aumento del 25% negli ultimi 5 anni.²

I titoli dei giornali abbondano di timori per l'AI, e più la tecnologia viene integrata negli strumenti su cui le aziende fanno affidamento ogni giorno, più questi timori sembrano aumentare. Piuttosto che scappare dalla tecnologia, le aziende moderne sono sempre più alla ricerca di modi per incorporarla in modo responsabile ed etico nei loro processi.

Alcuni esempi nello sviluppo del prodotto includono designer che intrecciano guardrail di equità e trasparenza negli strumenti di gen AI e per gli ingegneri che costruiscono framework, al fine di ridurre i bias nei loro algoritmi sottostanti.