人工智能（AI）越来越普遍的使用正在减轻产品经理（PMS）的工作负担，使一些似乎与过去的年龄相对应的手动，劳动密集型任务，例如分析数据，进行用户研究，处理反馈，处理反馈，维护准确的文档和管理任务。 （而且我们认为PM已经是一种AI，因为她似乎将产品的许多活动部分保持在同步！） IBM研究，全球21％的产品经理每天都利用AI工具。

弗拉基米尔·安东诺夫（Vladimir Antonov）AVITO产品部门的负责人注意到，人们对人工智能驱动的工具非常感兴趣，这些工具旨在滤除产品经理的职责。他分享了各种AI产品的概述，并引起了人们对该领域最聪明的想法最有影响力的功能的关注。考虑到这些功能，我会发出警告：在将这些工具与公司的数据一起使用时要非常谨慎。

重要的免责声明

许多介绍的工具将AI用于许多不同的工作。他们可能会收集数据以推荐想法，评估建议并产生完成的文档。在大多数情况下，此聚焦仅关注每个产品内部的几个关键功能。还要记住，您的里程在访问这些工具方面可能会有所不同。有些仅在某些地区可用。与AI全面工具一样，从事电子通用的专家建议使用内部产品。

1。想法产生

CHATGPT插件允许您具有不同的配置。您可以将其设置为使用当前系统和工具。无论是公共，私人还是与寻路的帮助者，与访客聊天都很容易，安全和私密。从收集的数据中，您可以以多种方式对其进行可视化，但要强调隐私和安全性。到目前为止，一切都很好，这只是插件工作的简单方式的简单描述。但是有缺点吗？

Chatgpt是用于复制，营销材料，电子邮件和文档生成的广泛使用的工具之一。在某些情况下，人们将其用作写作助理，而在其他情况下，它出现在AI驱动的内容创建的标签下。无论您使用的环境如何，重要的是要认识到，这是一种具有巨大潜力的工具，在平凡的和更高的创意写作任务中都具有强大的功能。

为了使该工具发挥其全部潜力，产品经理在用户请求中提供了大量细节。他们阐明了（1）预定的受众，（2）预期目标，以及（3）预期输出的预期格式。典型的请求可能旨在产生一个非常集中，狭窄的提示之类的东西。

想象自己扮演产品经理的角色。观众是一个特定的队列。提出三种实现一定目标的方法。结果应以指定方式实现。

请求越好，AI的结果越好。通过精心制作的请求，Chatgpt可能会揭示出意外或创新的解决方案。

2。会议记录

在Avito，团队使用 Kontur谈话，其中包含一个内置的trans框，将会议记录转换为文本。为了增加功能，Avito在“ Neuroslav”中使用了一个内部AI机器人，该机器人称为Neuroslav，该机器人采用了转录的音频文件，并从中创建了会议或操作项目的摘要。

用于外部用途，例如 TeamLogs 在下载之前，还提供转录，扬声器分离和浏览器文本编辑。其集成的AI可以生成会议摘要，提取要点，对询问进行响应，并在文本中找到特定的引号。这些功能减少了一个人通过扩展的音频或视频录制以找到所需的信息所需的时间。

3。用户数据分析

Chattermill 是为拥有大量用户的应用程序制作的，例如Blablacar和Uber。它使用人工智能来做一些老式分析无法做到的事情：弄清人们对您的应用或服务表达自己的想法和感受的所有不同方式。 Chattermill成为了问题的核心，什么实际上有效，什么无效。

Blablacar研究主管Rebecca Guitton， 共享 在添加了新功能后，Chattermill挥舞着关于用户理解的危险信号。因此，Blablacar团队将其发现牢记在心。重新设计了功能的界面；通过一些操纵性的可用性测试（我们确定它可以实现）；并为用户提出了一些更好，更清晰的解释。这与AI有什么关系？这与AI的确擅长成为产品经理的专家和分析师的擅长有关。

尽管Chattermill能够缩放并有效地处理语言，但可以设置有些时间，并且有些挑剔。

4。预测

振幅AI这与众所周知的振幅分析平台相关联，从各种来源收集用户数据，并采用它以三种主要方式行动：预测行为，监视异常并创建按需可视化。

产品经理可以通过简单的查询直接询问平台（例如，当前的转换率是多少？），并且以图表或图形多样性的答案的可视化响应。

振幅AI分析用户模式，为将来生成假设，并为文档主题提供建议。这种自动化水平可以为公司节省不可估量的小时数量和资源，使他们更多地将他们的关注转移到产品策略上。振幅还具有免费计划和49美元的小型企业计划。但是，使用它需要时间进行入职和初始设置。

5。A/B检验的假设产生

zeda.io 是一个可以自动收集用户数据的产品管理平台（或接受手动输入的用户数据）并提出改进产品的方法。一个经常提到的示例与使用AI提出建议，以提高产品的可访问性，例如，通过使用AI来确定较大字体之类的东西对某些受众（例如，一个年龄较大）比观众当前使用的字体更好。

ZEDA不仅生成路线图并确定任务的优先级，而且可以自动创建和测试产品假设。这对于像我这样的产品经理或与多个团队或复杂产品合作的产品经理特别有用。然而，尽管其功能非常有价值，但对于许多产品团队来说，每月499美元的成本是一个很大的障碍，并且它需要更改工作流程的趋势也可能令人反感。 ZEDA也有限制用于不使用英语的产品团队的使用。

6。通信管理

误 是一个将任务管理与跨多个渠道的团队信件的统一收件箱相结合的程序。它与OpenAI的集成可以建议提示，翻译文本，甚至可以完善消息的音调，从而使团队的更快，更一致的响应速度更快，更一致。通常建议使用MISSIVE来简化跨职能团队的许多不同部分的沟通。虽然雷鸟也能够实现此目的，但许多用户 更喜欢 MISSIVE，尽管它确实缺乏免费计划，并且集成数量有限。

7。报告

一个名为Datapolk的内部工具可以帮助AVITO进行数据分析，文本和成绩单管理。它通常用于创建我们生成的研究和报告伴随的参考条款（TOR）。 Google的Gemini是一种外部工具，在其实验版本中，它可以生成我们需要的报告，文档和项目计划的初稿。像chatgpt一样，吟游诗人可以帮助我们将大型数据集浓缩为一些集中的见解。但是，它的性能在很大程度上取决于我们指定所需的内容。

8。文档

chatprd 是专门为产品经理建造的Chatgpt的专业版。它具有简化例程文档的文档模板。该服务声称它可以减少创建文档所需的时间四倍。 CHATPRD允许用户使用AI命令来完善现有文档。尽管没有免费计划，但专家建议尝试它与像chatgpt这样的通用AI进行比较。

9。数据可视化

长期以来，Tableau领导了数据可视化行业。但是，随着时间的推移，像它一样的服务也已经越来越受欢迎，即使是电子表格应用程序的一些内置服务也大大改善了。

拿 tomat.ai， 例如。该服务与电子表格表单中的方程式和数据一起使用。如果您要求它去做Tableau所做的事情，它可能会挣扎。但是它可以执行最佳可视化工具：提供结论，清洁数据或突出显示关键信息。另一个选择是 napkin.ai，它是免费的，可以用作文本对数字或 – 图形服务。尝试想象这两个工具之间的区别，您可能会想象通过绘制图表或在脑海中可视化图表。

10。检查分析错误

另一个分析平台， 朱利叶斯，处理原始数据以找到趋势并以视觉上可理解的形式传递。用户上传了他们收集的数据，Julius.ai建议的图表和图表以提供一些结论的方式呈现数据。然后，可以将这些结论与现有的内部分析进行比较，并作为企业以正确方式查看其数据的仔细检查的好方法。

11。用SQL Copilot编写SQL查询

当前，多个副副型解决方案有助于SQL查询的组成。以Microsoft Fabric的形式，它正在驾驶一个副本版本的版本，该版本可以执行诸如查询中的单词与完成查询所需的正确片段，修复所有是查询的编码错误所需的正确段，并回答某些类型的问题，这些问题的某些类型的问题，这些问题大约一半使用数据库都想问。

专家要点

人工智能（AI）正在迅速发展，并在产品管理中找到更广泛的应用。本报告中描述的许多工具曾经只是对未来的愿景，现在是产品经理每日工具包的一部分。随着它们变得更加用户友好，并且它们所提供的功能变得更加跨职能，我们预测这些工具的采用将在未来五年内急剧加速。

将产品经理减轻了更平凡的任务和决策，应该将他们集中在推动其组织内部创新和增长的战略计划上，而产品管理中的AI似乎正在进入许多人的日常工具包中。

特色图片来源： Igor Omilaev/Unsplash