L’IA transforme les compétences en matière de développement de produits
L’IA perturbe les équipes chargées des produits d’une manière inimaginable il y a dix ans. Les concepteurs ne se concentrent plus uniquement sur l’esthétique, ils apprennent également des algorithmes pour créer des interfaces intuitives pilotées par l’IA. Les testeurs améliorent leurs compétences pour gérer l’imprévisibilité des résultats de l’IA. Même les spécialistes du marketing et les analystes s’aventurent sur un nouveau terrain, en utilisant l’IA pour analyser le comportement des clients et prédire les tendances avec une précision remarquable. Il s’agit là de changements majeurs et d’une transformation complète de ce que signifie travailler dans le développement de produits.
Le temps presse. IDC prévoit que d’ici 2025, plus de 90 % des organisations seront confrontées à une pénurie de compétences, ce qui se traduira par des pertes mondiales de 6,5 billions de dollars.
Des lancements de produits retardés, des clients frustrés et des pertes de revenus sont des réalités qui menacent les entreprises qui ne s’adaptent pas. Pour rester compétitives, les entreprises ne doivent pas se contenter d’embaucher des spécialistes. C’est en perfectionnant les équipes existantes pour qu’elles puissent comprendre et appliquer l’IA dans leurs fonctions que l’on peut réellement se démarquer.
Les organisations tournées vers l’avenir considèrent cela comme une opportunité plutôt que comme un défi. Elles dotent leurs équipes de compétences en matière d’IA, transformant les vulnérabilités potentielles en atouts. Chaque membre de l’équipe qui comprend l’IA devient un moteur d’innovation, de collaboration et d’efficacité.
Outils d’IA, maîtrise des données et analyse des données
Des plateformes comme TensorFlow et PyTorch sont devenues des connaissances indispensables aux équipes pour aligner leurs efforts entre les disciplines. Lorsque les concepteurs, les développeurs et les spécialistes du marketing parlent tous le même langage technique, leurs efforts combinés produisent des produits plus intelligents, plus rapides et plus cohérents. Même une maîtrise élémentaire de ces outils peut stimuler la créativité et conduire à des percées qu’une expertise cloisonnée n’aurait jamais pu réaliser.
C’est grâce à la maîtrise des données qu’une grande partie de cette « magie » s’opère, en transformant des ensembles de données écrasants en informations claires et exploitables. Les équipes qui savent poser la question suivante : « Qu’est-ce que ces données nous apprennent vraiment ? » sont celles qui prennent des décisions plus judicieuses et qui, en fin de compte, obtiennent des résultats. des produits qui trouvent un écho et sont performants sur le marché.
- Les développeurs identifient les besoins réels des utilisateurs
- Les équipes d’assurance qualité repèrent les modèles de défauts
- Les concepteurs UX affinent les fonctionnalités en fonction des comportements réels des utilisateurs.
- Les spécialistes du marketing utilisent les informations pour affiner leurs campagnes
L’analyse des données va encore plus loin, en interprétant les chiffres et en y trouvant de l’or. L’analyse prédictive permet d’anticiper la demande, tandis que les tendances des médias sociaux inspirent de nouvelles lignes de produits. Les développeurs peuvent alors affiner les fonctionnalités en fonction des statistiques d’utilisation, et les chefs de projet peuvent allouer les ressources avec une précision de laser.
La demande pour toutes ces compétences monte en flèche. Par exemple, les m es compétences en matière d’apprentissage automatique ont augmenté de 383 %, Flutter a augmenté de 302%, et Terraform a augmenté de 222%. Les équipes qui ne donnent pas la priorité à ces compétences aujourd’hui risquent de ne plus être pertinentes demain.
Compétences en matière d’intégration et de déploiement dont les chefs de produit ont besoin
Aujourd’hui, les chefs de produit doivent être à cheval entre les mondes technique et stratégique, en particulier lorsque l’IA entre en jeu. Ils doivent guider une équipe à un niveau élevé et apporter une connaissance pratique des processus d’intégration et de déploiement. Cela signifie comprendre les API pour connecter les modèles d’IA avec les apps ou les systèmes, utiliser les plateformes cloud pour des déploiements sécurisés, et rester à l’aise avec les pratiques d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour que les produits évoluent en temps réel.
Pour illustrer cela, pensez à un chef de produit qui déploie un système de détection des fraudes pour une plateforme financière. Il doit coordonner les données de transaction, l’analyse du comportement des utilisateurs et la surveillance en temps réel, tout en s’assurant que le modèle est mis à jour en permanence, et en synchronisant les flux de travail entre les développeurs, les scientifiques des données et les équipes de sécurité.
Penser de manière critique et résoudre des problèmes complexes avec l’IA
La pensée critique et la résolution de problèmes resteront des compétences essentielles, l’IA étant l’outil ultime pour approfondir les connaissances. Le problème, cependant, est que l’IA manque de contexte et d’intuition. C’est là que les humains entrent en jeu. Un chef de produit perspicace peut analyser les commentaires des utilisateurs et repérer une baisse de l’engagement. Grâce à l’analyse pilotée par l’IA, il peut approfondir les données, identifier les points douloureux (par exemple, une navigation difficile) et donner la priorité aux solutions les plus importantes pour les utilisateurs.
Pour les concepteurs UX, l’IA apporte de nouvelles façons de comprendre le comportement des utilisateurs, bien qu’il faille toujours une perspicacité humaine pour transformer cette compréhension en améliorations pratiques. Supposons qu’une nouvelle fonctionnalité de l’application ne fonctionne pas bien. Les concepteurs utilisent des outils d’IA pour identifier les problèmes d’interaction, puis réimaginent le flux d’utilisateurs d’une manière qu’aucun algorithme n’aurait pu imaginer. Il en va de même pour les développeurs, les spécialistes du marketing et les chefs de projet. L’IA les aide à décomposer des problèmes complexes, à explorer des solutions et à choisir des voies avec précision.
Collaborer et communiquer clairement avec l’IA
Des outils comme Slack et Zoom, alimentés par l’IA, peuvent transcrire les réunions, résumer les points clés et même traduire les conversations en temps réel. Pour les équipes éloignées, cela permet de supprimer les obstacles et de faire en sorte que les distances géographiques ne soient plus un problème. Le traitement du langage naturel (NLP) va encore plus loin en analysant les schémas de communication de l’équipe pour mettre en évidence les points d’incompréhension ou de ralentissement des flux de travail.
Les outils de gestion de projet sont également sous les feux de la rampe. Une enquête menée par Capterra a révélé que 93 % des chefs de projet voient un retour sur investissement positif dans les outils alimentés par l’IA. L’automatisation des tâches, l’allocation plus intelligente des ressources et des mesures de performance plus précises ne sont qu’un début.
L’IA stimule la créativité et l’innovation
L’IA stimule la créativité d’une manière encore impensable il y a quelques années. Vous avez besoin d’un point de départ rapide pour un brainstorming ? Des outils comme ChatGPT peuvent générer des personas d’utilisateurs, suggérer des fonctionnalités innovantes ou même affiner des concepts préliminaires. Il ne s’agit pas de faire le travail créatif à votre place, mais de vous donner une longueur d’avance pour que vous puissiez passer plus rapidement aux choses sérieuses.
Pensez au « rubber ducking », le processus qui consiste à discuter des problèmes pour clarifier vos idées. Vous pouvez le faire avec une IA qui vous donne un retour d’information en temps réel, vous pose des questions pointues et vous indique même les angles morts. Le résultat final est une réflexion plus fine et des percées inattendues.
L’IA accélère également le processus de création de prototypes. Des modèles et des cadres prêts à l’emploi s’occupent de l’essentiel, ce qui permet aux équipes de concentrer leur énergie sur l’affinage et l’innovation. Les équipes qui adoptent ces outils proposent des solutions plus intelligentes et plus inventives, et ce plus rapidement que jamais.
Dernières réflexions
Vos collaborateurs disposent-ils des compétences nécessaires pour utiliser l’IA, ou laissez-vous des opportunités à vos concurrents ? Les marques qui réussiront à l’avenir sont celles qui mettent en place dès aujourd’hui des équipes plus intelligentes, plus rapides et plus adaptables. Si vos processus et vos stratégies n’évoluent pas aussi vite que la technologie qui vous entoure, posez-vous la question suivante : Qu’est-ce qui vous retient et combien de temps pouvez-vous vous permettre d’attendre ?
