L'une des disciplines clés de la gestion de produits consiste à identifier le client cible, la proposition de valeur et la valeur commerciale stratégique d'une initiative. La valeur commerciale des initiatives de science des données implique souvent de meilleures capacités de prise de décision, une productivité accrue et des avantages concurrentiels durables. Le produit de science des données, y compris les visualisations de données, les modèles prédictifs et les LLM du produit, fait partie de la solution.
« L’IA est le « comment » et non le produit. Par conséquent, si l’utilisation de l’IA ne résout pas un problème client, vous ne devriez pas l’utiliser », déclare Ibrahim Bashir, vice-président de la gestion des produits chez Amplitude. « Si une fonctionnalité basée sur l’IA n’a pas d’impact positif sur un indicateur commercial clé, comme le délai de rentabilisation ou la fidélisation, elle ne devrait pas être une priorité. »
Karl Mattson, CISO chez Noname Security, explique que les chefs de produit de premier plan prennent d’abord en compte l’état final de l’expérience utilisateur ou client et travaillent à rebours pour créer le produit. Il déclare : « Pour les initiatives de science des données, l’objectif final est d’éclairer les décisions de qualité. Nous devons vraiment comprendre la nature des décisions à prendre sur notre produit de données et ne pas être obsédés d’abord par le comment technique. »
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