Tekoäly nopeuttaa tuotekehitystä. Tiimit voivat analysoida dataa, kartoittaa ratkaisuja ja rakentaa prototyyppejä päivissä viikkojen sijaan.
Nopeampi kehitys ei kuitenkaan automaattisesti tarkoita nopeampaa arvonluontia.
Tiimi voi rakentaa tekoälyä hyödyntävän prototyypin muutamassa päivässä, mutta joutua sen jälkeen odottamaan viikkoja asiakaspalautetta, pääsyä dataan tai johdon päätöstä.
Kun toteutus nopeutuu, tuotteen jatkuvasta kehittämisestä ja validoinnista voi tulla uusi pullonkaula: on ymmärrettävä, mitkä ongelmat kannattaa ratkaista, validoitava ratkaisut todellisten käyttäjien kanssa ja päätettävä, mihin investoidaan.
Tekoäly auttaa meitä rakentamaan nopeammin. Mutta kehitymmekö rakentamaan oikeita asioita?
Kun nopeampi kehitys kohtaa arjen todellisuuden
Ajatellaan teollisuusyritystä, joka kehittää tekoälyavustajaa kunnossapidon teknikoille.
Tiimi voi rakentaa nopeasti prototyypin, joka auttaa teknikoita löytämään huolto-ohjeita ja selvittämään laitevikojen syitä.
Mutta entä jos teknikoiden suurin haaste ei ole ohjeiden löytäminen vaan toistuvien laitevikojen juurisyyn tunnistaminen?
Jos todellista ongelmaa ei ymmärretä, tiimi voi päätyä rakentamaan teknisesti vaikuttavan ratkaisun, joka tuottaa vain vähän arvoa.
Siksi jatkuva tuotekehitys ja validointi ovat tärkeitä. Tekoäly voi nopeuttaa analysointia ja kokeiluja, mutta asiakastarpeiden ymmärtäminen, ratkaisujen validointi todellisissa työympäristöissä ja niiden vaikutusten mittaaminen edellyttävät edelleen liiketoiminnan, teknologian ja käyttäjien yhteistyötä.
Todellinen arvo ei synny prototyypin rakentamisesta vaan siitä, että validoidusta ratkaisusta tulee osa päivittäistä työtä.
Nopeammasta toteutuksesta jatkuvaan arvonluontiin
Tässä tuotetoimintamallin merkitys korostuu entisestään.
Silicon Valley Product Groupin (SVPG) perustajan Marty Caganin ja muiden modernin tuotejohtamisen ajattelijoiden näkemysten mukaisesti tuotetiimeille tulisi antaa ratkaistavaksi merkityksellisiä ongelmia ennalta määriteltyjen ominaisuuslistojen sijaan.
Johdon on asetettava selkeät liiketoimintatavoitteet ja prioriteetit sekä annettava tiimeille päätösvaltaa ratkaisujen tutkimiseen, validointiin ja kehittämiseen.
Yhteiset data-, teknologia- ja tekoälykyvykkyydet auttavat tiimejä hyödyntämään olemassa olevia ratkaisuja sen sijaan, että samankaltaisia kyvykkyyksiä kehitettäisiin erillään toisistaan.
Eräässä älykkään teollisuuden organisaatiossa Gofore tuki siirtymää projektipohjaisesta kehittämisestä kohti pitkäikäisiä, monialaisia tuotetiimejä, joilla on selkeämpi omistajuus, yhteiset prioriteetit ja päätöksenteko lähempänä tuotteita ja asiakkaita.
Tällaiset rakenteet luovat perustan tekoälyavusteisen kehittämisen, jatkuvan oppimisen ja arvonluonnin yhdistämiselle.
Tekoälykokeiluista liiketoiminta-arvoa
Pelkkä tekoälytyökalujen käyttöönotto ei muuta organisaation toimintatapoja.
Käytännöllinen lähtökohta on valita yksi liiketoimintaongelma, jolla on selkeä arvopotentiaali, määritellä tavoiteltu lopputulos ja tuoda yhteen tarvittava liiketoiminta-, tuote- ja tekoälyosaaminen.
Hyödynnä tekoälyä taustatyön ja kehityksen nopeuttamiseen. Validoi ratkaisut todellisten käyttäjien kanssa, mittaa niiden vaikutusta päivittäiseen työhön ja hyödynnä toimiviksi todettuja ratkaisuja laajemmin organisaatiossa.
Gofore yhdistää tekoälyosaamisen, tuotevalmennuksen ja muutosjohtamisen. Autamme johtoa ja tiimejä tunnistamaan arvokkaita mahdollisuuksia, testaamaan ratkaisuja todellisissa työympäristöissä ja muuttamaan onnistuneet kokeilut mitattaviksi parannuksiksi päivittäisessä työssä.
Miten aloittaa tekoälyn hyödyntäminen tuotekehityksessä?
- Aloita yhdestä liiketoimintaongelmasta.
- Määrittele tavoiteltu lopputulos, kokoa oikeat ihmiset yhteen ja hyödynnä tekoälyä mahdollisten ratkaisujen kartoittamiseen ja validointiin.
- Mittaa vaikutukset, opi tuloksista ja skaalaa toimivat ratkaisut.
Johdon kannalta keskeinen kysymys ei ole vain se, miten tekoäly voi nopeuttaa tuotekehitystä, vaan pystyykö organisaatio muuttamaan tämän nopeuden jatkuvaksi asiakas- ja liiketoiminta-arvoksi.
