早期在数据和人工智能领域取得的胜利固然不错，但要在整个企业范围内扩展，则需要采用不同的方法。
随着企业充分利用数据和人工智能的变革能力，亮点开始出现麦肯锡最近的一项研究报告称，至少有一项功能成功采用了人工智能，比2020年的50%有所增加。
这是个好消息，对吧?是的，但现在困难的部分来了:转向一种产品管理思维，将有效地将这些功能上的快速胜利扩展到企业层面，同时建立弗雷斯特所说的insights-driven业务．
经验证明，这说起来容易做起来难。
你的数据和AI操作需要一种新的方法
1.数据和AI输出不会跨越组织边界
大多数组织的数据和AI之旅都是在职能领域内有机地开始的，而且它们仍在以这种方式运行。更高的成熟度需要更多的跨功能数据。
成熟的数据和AI产品倾向于使用功能领域之外的数据，以实现最大的洞察。此外，可重用组件，如客户倾向评分或与产品相关的数据管道，往往在团队之间，甚至在公司级别变得更加普遍。
一家全球SaaS组织表示，其营销部门有三个模型在生产中，为潜在客户的产生提供了巨大的价值，但没有将这些模型或模型中的功能部署到任何销售用例中。在一些后续讨论之后，这些模型在Sales中的适用性变得清晰起来，并且，哎呀，建立了一个错过的最大化这些资产的机会。
2.你会面临“构建vs.维护”的困境，并过度转向原型
高技能的技术资源倾向于优先考虑“新构建”而不是“维护”，而且它们通常缺乏企业级优先级机制，这些机制将随着时间的推移优化组织的价值。坚实的数据操作和模型操作流程可以帮助克服这一挑战，尽管建立这种力量需要时间。可能需要有不同焦点的新资源来平衡原型和AI之间的两端。
3.冗余和/或高度重叠的AI模型在整个企业中激增
尽管数据和模型目录在为当前存在的内容创建更大的可见性方面有很大的帮助，但这些工具在帮助协调和建立有益于整个企业的可重用组件方面做得还不够。
对于那些开始从数据和人工智能投资中看到成效的组织来说，考虑并合理化更大企业需求的标准流程是一个共同的痛点。
4.企业对数据和人工智能产品的所有权不明确
尽管数据治理委员会和个人关注数据质量和建立急需的控制，但对于产出的所有权和对这些产出的投资策略仍然存在困惑。
首席信息官(cio)和首席债务官(cdo)的职权范围普遍更广，这意味着这些领导者能够很好地推动该领域的变革，但他们的团队缺乏技能和/或框架，无法真正迎难而上。
产品管理:在运营和企业优先级之间架起桥梁
一旦一个组织建立了数据运维和人工智能模型操作能力，它需要开始把这些组织资产作为产品进行战略思考。
Forrester定义了一个数据产品作为“摄取和交付洞察解决方案用于决策和操作的数据的组件”。这包括数据操作和AI模型操作实践的输出。
拥抱产品管理思维，同时将可靠的产品管理原则应用于那些有价值的资产的组织将从他们的投资中获得更大的回报，最大限度地利用他们所拥有的技术资源，并迅速超越他们的同行。
澄清，产品管理原则有效…
- 为企业提供一个战略视角。共享服务功能在大中型企业中非常普遍;然而，转向产品管理将重点放在那些服务的输出上，同时提供急需的管理信息请求的能力。我们的目标是确保数据和AI服务通过产品的概念获得与业务的最大一致性。
- 以跨越组织边界的方式连接团队。产品产生的跨功能思维方式很快导致了资产和可重用性的库存。反过来，这些使整个企业受益——而不仅仅是单个功能组——同时支持更高级的输出。通常，如果没有统一的框架(如产品)，这些连接就不是自然的工作方式。
- 促进一致和标准的优先次序机制。今天，如此多的组织在不同的功能领域中经历着截然不同的洞察力驱动成熟度级别。公司成功地将这些部分组合成一个先进insights-driven公司报告收入年增长率至少20%的可能性是其他公司的8.5倍。即使可用的资源有限，产品管理也可以促进增加某些产品的决策，这些产品可以更均匀地分配洞察力财富，或者专注于需要更多关注的特定领域。
激活产品管理策略
要充分实现基于数据和模型操作的产品管理方法的好处，请执行以下步骤。
1.使用波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)的增长份额矩阵
这个分析工具在1968年由Bruce D. Henderson首次提出，几十年来一直是顶级公司在品牌营销、产品管理、战略管理和投资组合分析方面的重要规划工具。
在这个矩阵上绘制数据和AI产品，说明了服务团队的产出，并促进了与领导层的正确讨论。
来源:公司金融研究所
一家技术客户在其季度业务审查中增加了对每个职能集团增长份额矩阵的审查。这推动了关键的“点连接”对话，帮助每个人在企业级的优先级和资源管理上保持一致。
2.投资一个产品目录，其中包含支持的路线图
一旦增长份额视图可用，合乎逻辑的下一步包括确保产品可搜索，并通过路线图可获得其近期投资计划。
简单而吸引人的路线图提供了一个关于时间的视角，并以可操作的方式将产品带入生活。它们应成为年度和季度规划工作的关键投入。
3.建立产品管理培训计划
许多当地大学商学院提供各种规模和形式的产品管理培训课程。向组织的各个层面灌输这样一种思维方式需要时间和投入。正式的培训计划标志着领导层对这种方法的承诺，并为员工提供他们在框架下取得成功所需的技能。
4.使用内部产品套件作为外部数据产品的孵化器
在数字时代，许多组织在他们创建和使用的内部产品中发现了新的商业机会。当你埋头经营业务时，不要让数据和AI产品的货币化机会从你的手中溜走。创新的首席信息官和债务担保官通常最适合推动这些类型的转变，这可以帮助企业扩大规模并建立持久的竞争优势。
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随着人工智能在商业领域的应用越来越普遍，扩展该技术的需求也越来越明显。为了避免一个平台期，充满了昂贵的原型和未达到其全部潜力的计划，拥抱产品管理的核心原则。
毕竟，管理产品背后的基本理念已经为无数成功的品牌服务了几十年，并将在未来几十年继续如此。
