Uma disciplina-chave de gerenciamento de produtos é identificar o cliente-alvo, a proposta de valor e o valor estratégico de negócios de uma iniciativa. O valor de negócios de iniciativas de ciência de dados geralmente envolve capacidades de tomada de decisão aprimoradas, produtividade aumentada e vantagens competitivas sustentadas. O produto de ciência de dados, incluindo as visualizações de dados, modelos preditivos e LLMs do produto, são parte da solução.
“A IA é o ‘como’ e não o produto, então se usar IA não resolve um problema do cliente, você não deve fazê-lo”, diz Ibrahim Bashir, VP de gerenciamento de produtos na Amplitude. “Se um recurso orientado por IA não impacta positivamente uma métrica de negócios chave, como tempo para valor ou retenção, ele não deve ser uma prioridade.”
Karl Mattson, CISO na Noname Security, diz que os principais gerentes de produtos consideram primeiro o estado final da experiência do usuário ou cliente e trabalham de trás para frente para construir o produto. Ele diz: “Para iniciativas de ciência de dados, o objetivo final é informar decisões de qualidade. Temos que realmente entender a natureza das decisões a serem tomadas em nosso produto de dados e não ficar obcecados primeiro com o como técnico.”
