Как в эпоху ИИ есть слона по частям?
🔃 Сегодня на работе проводила воркшоп по декомпозиции бэклога. Сначала прошлись по теории, обсудили способы нарезки пользовательских историй и всякие INVEST&SPIDRE - кто не знает таких слов, го читать мою шпаргалку. А потом перешли к теме использования ИИ...
➡️ Дали участникам промпт, который "умел" разные способы декомпозиции: по шагам процесса, сценариям использования, ролям пользователей, типам данных и т.п. Ну, и смотрели что получится на конкретной задаче.
🔊 И вот хочу поделиться одним выводом из этого упражнения, который как будто стал одним из главных для участников воркшопа.
❌ Как известно, в продуктовой разработке декомпозиция нужна не только для повышения управляемости за счет разделения большой задачи на части. Потому что от того, как именно мы ее разделим, зависит скорость получения обратной связи и, соответственно, проверки гипотез.
🤖 И в этом ИИ оказывается по-настоящему интересным инструментом. Не потому что может быстро декомпозировать задачу разными способами. А потому что это помогает увидеть стратегии, которые мы не видели сами.
💡 Собственно вывод:
ИИ это не просто инструмент, с которым можно делать что-то быстрее, дешевле или с меньшим числом ошибок. Это возможность делать то, чего ты раньше даже не пытался.
📌 Уверена, для кого-то из читателей это вполне очевидно, но все же считаю важным об этом писать. Как я уже писала, главным сейчас становится не знание ИИ-инструментов, а навык системного их использования.
🔃 Сегодня на работе проводила воркшоп по декомпозиции бэклога. Сначала прошлись по теории, обсудили способы нарезки пользовательских историй и всякие INVEST&SPIDRE - кто не знает таких слов, го читать мою шпаргалку. А потом перешли к теме использования ИИ...
➡️ Дали участникам промпт, который "умел" разные способы декомпозиции: по шагам процесса, сценариям использования, ролям пользователей, типам данных и т.п. Ну, и смотрели что получится на конкретной задаче.
Кстати, сразу стало заметно, насколько отличается результат у тех кто использует ИИ системно, а кто разово и "наугад". Это немного пугает, думаю еще напишу про это, но сейчас про другое.
🔊 И вот хочу поделиться одним выводом из этого упражнения, который как будто стал одним из главных для участников воркшопа.
❌ Как известно, в продуктовой разработке декомпозиция нужна не только для повышения управляемости за счет разделения большой задачи на части. Потому что от того, как именно мы ее разделим, зависит скорость получения обратной связи и, соответственно, проверки гипотез.
🤖 И в этом ИИ оказывается по-настоящему интересным инструментом. Не потому что может быстро декомпозировать задачу разными способами. А потому что это помогает увидеть стратегии, которые мы не видели сами.
💡 Собственно вывод:
ИИ это не просто инструмент, с которым можно делать что-то быстрее, дешевле или с меньшим числом ошибок. Это возможность делать то, чего ты раньше даже не пытался.
📌 Уверена, для кого-то из читателей это вполне очевидно, но все же считаю важным об этом писать. Как я уже писала, главным сейчас становится не знание ИИ-инструментов, а навык системного их использования.