À la fin de l’année 2024, plus de 90 % des organisations seront confrontées à une pénurie mondiale de compétences, dont le coût est estimé à 6,5 billions de dollars. Les principales causes de ce déficit seront les retards dans le lancement des produits, la diminution de la satisfaction des clients et le non-respect des objectifs de revenus.
Les concepteurs de produits doivent désormais apprendre les algorithmes d’IA pour concevoir des interfaces intelligentes, tandis que les testeurs d’assurance qualité doivent affiner leur capacité à tester les fonctionnalités pilotées par l’IA. Ces nouvelles compétences sont essentielles pour rester compétitif.
L’IA étant profondément ancrée dans les applications quotidiennes, tous les membres de l’équipe doivent s’adapter et intégrer l’IA dans leur flux de travail afin de fournir des produits innovants dans les délais et avec un niveau de qualité élevé.
Les outils et technologies d’IA les plus importants que vous devez maîtriser dès maintenant
Pour prospérer dans le développement de produits axés sur l’IA, la compétence technique est devenue non négociable. Il s’agira notamment de comprendre en profondeur les outils et les plateformes d’IA, ainsi que les langages de programmation pertinents.
L’IA a infiltré l’ensemble du cycle de développement logiciel (SDLC), et les équipes doivent aller au-delà de la simple connaissance des bases d’outils populaires tels que TensorFlow et PyTorch. L’IA façonne désormais tous les aspects du développement, de la conception au déploiement.
Les ingénieurs ne sont pas les seuls à devoir adopter l’IA. Les équipes chargées du marketing et de la conception des produits doivent comprendre les principes fondamentaux des outils d’IA, tels que le nettoyage des données, afin d’aligner leurs stratégies sur des modèles de données plus propres et plus efficaces.
L’étude de BairesDev met en évidence la demande croissante de compétences en apprentissage automatique, en maîtrise des données et en analyse des données en 2024, ce qui montre clairement que l’IA est en train de devenir un élément clé dans toutes les disciplines du développement de produits.
Pourquoi votre équipe doit-elle apprendre les outils d’IA au-delà des bases ?
Les outils d’IA étendent désormais leur influence à l’ensemble du processus de développement de produits. TensorFlow et PyTorch sont des plateformes bien établies, mais leur impact ne se limite pas aux scientifiques des données.
Les non-ingénieurs, tels que les concepteurs et les spécialistes du marketing, ont tout intérêt à comprendre le fonctionnement de ces outils. Par exemple, une connaissance de base du nettoyage des données permet à ces équipes d’affiner leurs approches, en s’assurant qu’elles génèrent des données plus propres pour l’entraînement des modèles d’IA.
Une compréhension fondamentale élargit la perspective des membres de l’équipe, les aidant à contribuer de manière plus significative aux initiatives d’IA. Les données internes de BairesDev suggèrent que l’apprentissage automatique et les compétences connexes deviennent rapidement de plus en plus importants, ce qui souligne encore plus le fait que chaque département devrait se familiariser avec les stratégies axées sur l’IA.
La maîtrise des données est le superpouvoir dont vous ne saviez pas que vous aviez besoin
La maîtrise des données est devenue indispensable dans le monde d’aujourd’hui, dominé par l’IA. Elle implique la capacité de gérer, d’interpréter et d’analyser les données afin d’en extraire des informations significatives. En pratique, cela se traduit par la prise de décisions éclairées, fondées sur les données, et la conversion des résultats générés par l’IA en stratégies commerciales exploitables.
Sans une bonne maîtrise des données, les équipes risquent de mal interpréter les résultats de l’IA et de prendre des décisions basées sur des données incomplètes ou mal comprises.
La maîtrise des données est importante pour s’assurer que les décisions sont précises, opportunes et alignées sur les objectifs stratégiques. La maîtrise des données nécessite d’interpréter ce que les chiffres indiquent pour les actions et les tendances futures.
Les équipes ont besoin de ces compétences pour poser les bonnes questions, remettre en question les hypothèses et utiliser les données pour conduire efficacement leurs processus de prise de décision.
Les équipes qui ont maîtrisé la maîtrise des données ont remporté des victoires dans le monde réel
La maîtrise des données permet à tous les acteurs du développement de produits de prendre des décisions plus intelligentes et davantage fondées sur les données :
- Développeurs de produits : Utilisez les informations tirées des données pour affiner les caractéristiques des produits afin de mieux répondre aux besoins des utilisateurs.
- Équipes d’assurance qualité : Identifiez des modèles de défauts de produits, ce qui permet de mettre en place des stratégies de test plus efficaces et plus ciblées.
- Concepteurs UX : Analysez les données comportementales pour améliorer les expériences des utilisateurs en fonction des interactions dans le monde réel.
- Marketeurs de produits : Mesurez le succès de vos campagnes et ajustez vos stratégies pour un meilleur retour sur investissement (ROI).
- Gestionnaires de projets : Utiliser les données pour prendre des décisions éclairées en matière d’affectation des ressources, afin d’améliorer les résultats des projets.
Chacune de ces applications montre comment une base solide en matière de maîtrise des données peut conduire à des produits plus raffinés, à de meilleures expériences pour les clients et à une efficacité accrue au sein des équipes.
Utiliser les données pour prendre des décisions plus judicieuses
Si la maîtrise des données aide les équipes à comprendre les données, l’analyse des données va plus loin en transformant ces données en informations exploitables. L’analyse des données implique une série d’activités telles que l’inspection, le nettoyage et la modélisation des données, toutes destinées à favoriser une prise de décision plus intelligente dans le développement des produits.
Les équipes qui excellent dans l’analyse des données sont en mesure d’innover rapidement, de répondre aux tendances du marché et de garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. L’IA offrant des niveaux de traitement de données sans précédent, comprendre comment analyser et interpréter ces données devient un facteur de différenciation clé pour les équipes performantes.
Voici quelques exemples concrets de la façon dont l’analyse des données modifie le développement des produits :
- Repérer les tendances du marché : Les chefs de produit utilisent l’analyse pour surveiller les médias sociaux et les recherches en ligne, ce qui les aide à aligner les gammes de produits sur les tendances émergentes, telles que les produits respectueux de l’environnement.
- Améliorer l’expérience des utilisateurs : Les concepteurs de produits utilisent le retour d’information des clients et les modèles de comportement pour améliorer les fonctionnalités les plus populaires tout en repensant celles qui sont moins performantes.
- Simplifier le développement : Les développeurs s’appuient sur les statistiques d’utilisation pour déterminer où concentrer leur attention, en s’attaquant d’abord aux domaines les plus importants.
- Anticiper la demande : Les analyses prédictives permettent aux gestionnaires de produits de prévoir les besoins futurs, tels que les tendances saisonnières, ce qui permet d’optimiser la gestion des stocks et de minimiser les inefficacités de la chaîne d’approvisionnement.
L’analyse des données permet aux équipes de produits de prendre des décisions plus éclairées et plus souples, en restant à l’écoute des besoins des clients et de la pression de la concurrence.
Déployer, intégrer, innover, les compétences indispensables aux chefs de produit
Les chefs de produit ont besoin de plus que des compétences traditionnelles en gestion de projet. Ils doivent maîtriser les compétences de déploiement et d’intégration, en connectant les modèles d’IA aux systèmes existants pour améliorer les flux de travail et stimuler l’innovation.
L’intégration d’un algorithme d’apprentissage automatique dans une application mobile exige des chefs de produit qu’ils coordonnent les connexions API, la préparation des données et qu’ils garantissent leur sécurité. La maîtrise de ces processus les aide à innover plus rapidement et à fournir des solutions plus intelligentes, basées sur les données, en temps réel.
