Главное Свежее Вакансии   Проекты
Комментируемое:

Список ссылок временно недоступен
😼
Выбор
редакции
1 483 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Два навыка, без которых продакт-менеджер упрется в потолок

Рассказываем про компетенции, которые нужны для карьерного роста Middle-продакту

В последние годы профессия продакт-менеджера превратилась в одну из самых популярных в сфере управления и маркетинга, а образовательные платформы стали конвейером выпускать на рынок новых специалистов. На первых этапах они обычно набивают руку в конкурентном анализе и построении процессов, работая с целями и задачами, которые спускают им коллеги с middle-уровня. Потом переходят на Middle-уровень и работают со стратегией, ищут возможности для продукта.

При этом развитие технологий постоянно предъявляет новые требования к профессиональным навыкам продактов. Многие не успевают прокачиваться самостоятельно и через некоторое время скатываются в рутинную работу без надежды на профессиональный рост до уровня Senior.

Одна из самых перспективных технологий для профессионального роста продуктолога — это искусственный интеллект (AI). Компания Gartner с середины 1990-х составляет график, показывающий самые многообещающие технологии, которые существенно повлияют на бизнес и общество в ближайшие 5-10 лет. В этом году из 30 таких инноваций семь связаны с AI.

Освоить навыки для работы с AI-продуктами и открыть себе путь на новый карьерный уровень можно на курсе «AI Product Manager» от SkillFactory. Курс рассчитан на четыре месяца и его можно совмещать с работой: на учебу достаточно выделять по 10 часов в неделю.

По промокоду Spark вы получите скидку 45%, предложение действует до 15 ноября.

Как бизнесу заработать на AI


В силу масштаба и сложности продуктов на основе AI работа с ними принципиально отличается: продакт-менеджеру нужен набор дополнительных навыков и компетенций, чтобы запускать, внедрять и управлять такими решениями. Один из самых важных навыков — с ходу определять, какие бизнес-задачи подходят для решения средствами AI и машинного обучения (ML), а где технологии только внесут лишнюю сложность в процесс. Важно научиться четко понимать, как бизнесу заработать на внедрении AI-фич и какие конкретно инструменты лучше всего подойдут для решения задачи. Без этого нет экономического обоснования проекта.

Компания М.Видео использовала AI для повышения эффективности маркетинга. Для персонализации своих рассылок с учетом поведения пользователя сделали AI-архитектуру на базе облачной платформы SAP. Система отслеживала пользовательские маршруты на сайте и кластеризовала схожие паттерны на основе примерно тысячи параметров. По этим данным удалось сделать рассылки более точными и адресными и повысить отклик на письма.

Как обогащать данные для модели


Конечно, предыдущий кейс мы дали в упрощенном виде. Когда вы понимаете, где и как AI решение принесет деньги бизнесу, на пути реализации встает еще несколько серьезных препятствий. Одно из них — очистка и подготовка данных.

Алгоритм AI не работает сам по себе: он делает то, чему его учат, а учить его надо на конкретном материале — накопленных объемах данных. Зачастую приходится объединять данные из многочисленных источников: это могут быть изображения, видео, цифры, текст. Поэтому, прежде чем использовать данные, особенно важно правильно их подготовить — привести к единому формату, очистить и структурировать. Для продакта же особенно важно четко построить процесс коммуникации между инженерами, которые будут реализовывать решение.

Компания Северсталь использовала AI для сокращения доли брака на производстве. Идея заключалась в том, чтобы использовать огромную базу фотографий бракованной продукции и данные по другим метрикам, определяющим брак. Однако, чтобы все это использовать для обучения алгоритма, визуальную информацию надо было описать числовыми параметрами, а разрозненные данные — конвертировать в формат модели машинного обучения. В итоге удалось внедрить в производство систему, которая с помощью компьютерного зрения находит бракованные детали и на ранних этапах отправляет их на переработку.

На курсе «AI Product Manager» вы научитесь оценивать экономический эффект от внедрения AI-решений, реализуете собственный ИИ-проект и прокачаетесь до руководителя уровня C. После курса выпускниками помогут с трудоустройством. Ознакомиться с подробной программой и записаться можно здесь, не забудьте ввести промокод Spark.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.