Étape 1 : étude de marché (ChatGPT… en quelque sorte)
Après avoir formulé une idée de produit, les chefs de produit doivent déterminer s’il existe une demande suffisante pour un produit. La meilleure façon d’y parvenir est de voir ce qui a déjà fonctionné pour voir ce que le marché exige. Par exemple, si nous voulons créer une application mobile, nous devons analyser ce que d’autres entreprises ont fait la même chose, quelles notes elles reçoivent, combien de téléchargements sont effectués quotidiennement, quel âge moyen des consommateurs accèdent à des applications similaires et d’autres points de données courants. . Cependant, cela signifie beaucoup de données doivent être analysées. C’est là qu’intervient une fonctionnalité peu connue de ChatGPT : l’analyse de la science des données.
La plupart d’entre nous connaissent ChatGPT pour générer des essais ou résumer quelques courtes invites, mais ce n’est que la pointe de l’iceberg. Utilisateur Reddit hjras créé un visuel pour expliquer cela, avec des tâches telles que fournir résumés rapides du texte au sommet de l’iceberg, générer des idées de projets au milieu, et prédire les tendances futures sur la base des données tout en bas. Ai-je mentionné que le visuel a été créé par ChatGPT ?
Mais comment ChatGPT analyse-t-il les données ?
Afin d’analyser les données, ChatGPT peut importer des bibliothèques Python, de la même manière que nous pouvons importer des API ou des logiciels dans nos environnements Python. Les deux plus courants sont Né de la mer et Pandasdeux bibliothèques utilisées pour analyser les données.
Ces bibliothèques Python « lisent » des ensembles de données en convertissant les données en octets. Nous pouvons utiliser une analogie avec le déménagement d’une maison à une autre pour comprendre ce concept. Si nous devons déplacer tous nos éléments, nous pourrions techniquement les emballer individuellement, mais cela serait inefficace lorsque nous commencerions à augmenter la taille des objets à emballer. Au lieu de cela, nous pouvons organiser tous les objets dans des boîtes standardisées. De cette façon, chaque boîte est conçue pour contenir efficacement différents types d’articles et est plus facile à gérer. En termes informatiques, chaque élément de notre maison, ou ensemble de données, est un point de données. Au lieu de déplacer chaque élément ou d’analyser chaque point de données un par un, le les données sont organisées en groupes pour être analysées plus efficacement. De cette façon, si nous voulons faire le point sur les types de meubles dont nous disposons, nous pouvons accéder directement à cette boîte au lieu de fouiller dans des objets aléatoires jusqu’à ce que nous trouvions ce que nous voulons.
Alors, comment pouvons-nous utiliser cela ?
Étant donné que les grands modèles linguistiques (LLM) comme ChatGPT sont si efficaces pour analyser de grands ensembles de données, devenez fou ! Lorsque nous voulons former n’importe quel type de modèle, plus nous disposons de données, plus les prévisions seront précises. Même si vous n’avez pas envie de télécharger une feuille de calcul et de gérer des plugins, ChatGPT-4 peut gérer jusqu’à 25 000 mots à la fois. Pour revenir à notre exemple d’application, nous pouvons demander au modèle de langage d’ingérer des milliers de statistiques sur notre application et de l’utiliser comme consultant pour répondre à des questions telles que « Combien de téléchargements les meilleures applications de notre niche reçoivent-elles en moyenne ? » ou « Devrions-nous créer des campagnes marketing ciblées pour des données démographiques ou des régions spécifiques ? Les possibilités sont presque infinies.
Étape 2 : Prototypage/Ingénierie du produit (plugins Figma)
Maintenant que nous savons que la demande pour un produit existe, nous devons créer un prototype de produit pour vraiment visualiser ce que nous construisons. Habituellement, cela consiste à visualiser le produit dans des outils de conception comme Figma avant de le coder dans un prototype fonctionnel en utilisant HTML, CSS ou d’autres langages de codage. Cependant, même si la courbe d’apprentissage facile de Figma permet à l’imagination créatrice de PM de fonctionner librement, le codage n’est pas si simple. Même si les individus peuvent avoir la capacité créative de penser à des produits à succès, leurs compétences techniques limitent leur capacité à les partager avec le monde… jusqu’à présent.
Conscients de ce problème, les concepteurs de Figma ont créé un plugin (des modules complémentaires logiciels pour améliorer les capacités) pour donner vie à ces conceptions : Figma to HTML.
Mais comment ça marche ?
Afin d’analyser une image, les programmes d’IA peuvent scanner les images Figma en utilisant l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur. Mais comment un ordinateur apprend-il à reconnaître ce qu’est un bouton par rapport à une image ? Afin de faire la différence, le programme informatique doit être entraîné avec une variété de boutons et d’images différents. Chaque fois que l’ordinateur reçoit une entrée, il essaie de deviner ce qu’il voit, puis reçoit un retour en fonction de la précision de sa réponse. De cette façon, l’ordinateur peut apprendre de ses erreurs et devient de plus en plus précis à mesure qu’il est exposé à différentes entrées.
Une fois qu’un ordinateur est formé, il peut désormais reconnaître une variété d’éléments sur notre site Web, tels que des titres, des images et des boutons. Ensuite, cela crée ce qu’on appelle un Modèle objet de document HTML (DOM). Cela organise les fonctionnalités du site Web presque chronologiquement afin de pouvoir organiser votre cadre Figma dans un format chronologique de haut en bas.
Alors, comment pouvons-nous utiliser cela ?
Bien qu’il ne soit pas aussi simple de tirer parti de l’aspect technique de cet outil comme de certains autres, l’apprentissage de son cas d’utilisation peut grandement contribuer à accélérer le processus. Au lieu de passer votre temps à apprendre à créer un article à l’aide des balises
, passez votre temps à apprendre à créer un beau projet. Dans le futur, il y aura des milliers d’outils d’IA capables de générer du code, mais c’est nous qui devons visualiser et communiquer l’idée. Passez votre temps à rechercher des styles numériques qui vous conviennent et laissez des plugins comme Figma to HTML gérer tout le travail technique en un seul clic.Étape 3 : Développement de produits (Gamma)
Enfin! Nous avons notre produit et sommes prêts à le partager avec le monde ! Toutefois, afin de créer un cycle de produits prospère, nous devons rassembler des investisseurs et attirer les consommateurs vers nos produits. Pour cela, nous pouvons utiliser un outil appelé Gamma. Gamma est un site Web utilisé pour créer des diaporamas, des présentations ou des sites Web basés sur l’invite d’un utilisateur.
Mais comment ça marche ?
Les programmes de génération d’IA utilisent ce qu’on appelle le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et répondre au langage humain. Le regard de la PNL mots clés dans une requête et utilisez-la pour générer une sortie, qui, espérons-le, correspond à l’idée de l’utilisateur.
Par exemple, disons que j’essaie de décrire comment créer un site Web avec l’invite : « Créez-moi un site Web utilisé comme base de données pour les équipements sportifs. Chaque pièce d’équipement doit avoir un système de notation allant jusqu’à 5 étoiles.
La PNL reconnaîtra alors mots clés: « Créez-moi un site web utilisé comme un base de données pour équipement sportif. Chaque pièce d’équipement doit avoir un système d’évaluation jusqu’à 5 étoiles.» Sur la base de ces mots, le programme sait ce que veut l’utilisateur et est capable de l’envoyer à un réseau contradictoire génératif (GAN), qui est un modèle d’apprentissage automatique utilisé pour générer des conceptions et des images de sites Web pour ces sites Web.
Alors, comment pouvons-nous utiliser cela ?
Parce que nous savons que la PNL recherche des mots clés, faites en sorte que vos invites soient les suivantes : spécifique que possible ! Ces programmes analysent votre invite pour chaque fonctionnalité que vous souhaitez ajouter, donc plus vous décrivez votre site Web, mieux c’est. En faisant cela, vous gagnez plus de temps en décrivant ce que nous voulons au programme d’IA au lieu d’insérer manuellement des fonctionnalités plus tard. De plus, utilisez ces outils de génération rapide pour visualiser à quoi ressemblera votre site Web ou votre présentation finale. Nous avons tous entendu parler du syndrome de l’écrivain, le sentiment de ne pas savoir quoi écrire ni par où commencer, ce qui nous laisse réfléchir pendant des heures. Cependant, les outils ne génèrent pas nécessairement notre produit fini, mais peuvent nous donner les lignes directrices et le format nécessaires pour accélérer notre flux de travail plus rapidement.
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