لقد عملت على منتجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأكثر من نصف مسيرتي المهنية في شركات التكنولوجيا الكبرى والشركات الناشئة (يونيكورن)، لذلك سأشارك إجابتي عن هذا السؤال الذي طرح عليَّ مرارًا وتكرارًا.

دعني أبدأ بتوضيح أن جميع مديري المنتجات سيستخدمون الذكاء الاصطناعي في مرحلة ما خلال السنوات الخمس القادمة، لكن ليس كل مديري المنتجات سيستخدمونه في منتجاتهم.

استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT لا يجعلك مدير منتج في الذكاء الاصطناعي، بل يجعلك مجرد مدير منتج يستخدم أدوات حديثة لتحسين وظيفته.

لقد عملت خلال السنوات الـ12 الماضية في شركات التكنولوجيا الكبرى (Meta، Amazon، eBay) وشركات ناشئة (Credit Karma، LTK) وأدرت كلا النوعين من مديري المنتجات. الحقيقة هي أن الوظيفة ومجموعة المهارات المطلوبة تختلف.

ما هو نفسه:

•  سواء كنت مدير منتج في الذكاء الاصطناعي أو مدير منتج تقليدي، يجب أن تركز على حل مشكلات حقيقية للعملاء.
•  وظيفتك هي التنسيق بين الأطراف المعنية.
•  ستشرف على دورة حياة المنتج بأكملها، من الفكرة إلى الإطلاق وما بعدها، لضمان تلبية احتياجات المستخدم وتحقيق الأهداف التجارية.
•  ستحتاج إلى تحديد منتج بأدنى حد محبوب (Minimum Lovable Product – MLP) والعمل على تحسينه.

ما هو مختلف:

•  معرفة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: يحتاج مديرو المنتجات في الذكاء الاصطناعي إلى فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي، معالجة اللغة الطبيعية، علوم البيانات، تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، معالجة البيانات المسبقة، ومقاييس التقييم. كما يجب أن يكونوا على دراية بحدود الذكاء الاصطناعي والاعتبارات الأخلاقية مثل التحيز والإنصاف.
•  الترجمة عبر التخصصات: مديرو المنتجات في الذكاء الاصطناعي يجب أن يجسروا الفجوة بين الفرق التقنية والأطراف غير التقنية لتوضيح مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتبعاتها. يجب أن يكونوا قادرين على توضيح التوقعات بشأن قدرات الذكاء الاصطناعي وأدائه.
•  إعداد البيانات: قد يستغرق الوصول إلى البيانات وتنظيفها عدة أشهر. يعمل مديرو المنتجات في الذكاء الاصطناعي عن كثب مع علماء البيانات والمهندسين لضمان وجود خطوط بيانات قوية وبيانات ذات جودة عالية وغير متحيزة لاختبار النماذج.
•  المزيد من الأطراف المعنية: يعمل مديرو المنتجات في الذكاء الاصطناعي مع مهندسي التعلم الآلي لتطوير وتدريب واختبار ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي.
•  تدقيق أعلى: يتفاعل مديرو المنتجات في الذكاء الاصطناعي مع فرق قانونية، وفرق الخصوصية، وفرق الامتثال لتقليل المخاطر والبقاء على اطلاع دائم باللوائح الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وخصوصية البيانات (مثل GDPR)، وقضايا الامتثال.
•  التكرار المستمر: تتطلب مشاريع الذكاء الاصطناعي تكرارات مستمرة وبيانات جديدة لضبط النماذج بمرور الوقت.
•  مقاييس مختلفة: يركز مديرو المنتجات في الذكاء الاصطناعي على دقة النموذج ويجب أن يأخذوا في الاعتبار الحالات التي يكون فيها النموذج مخطئًا بثقة. يحتاجون إلى أن يكونوا على دراية بمقاييس جديدة خاصة بالذكاء الاصطناعي.