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A1--亢江妹--AI辅助需求的是与非.pdf

上传人: 张** 编号:181298 2024-08-01 27页 4.28MB

1、AI辅助需求的是与亢江妹Thoughtworks AI创新服务 总监咨询顾问亢江妹(KK)数字产品经理体系创者多个会AI主题演讲嘉宾AI+BizDevOps实践者Thoughtworks AI创新服务 总监咨询顾问录01CONTENTS 0203“句话成PRD”真的是AI适合的场景吗?个就上线AI需求助?04AI需求助必须基于丰富的企业知识才能启动?AI需求助肯定衡量PO/BA的效率提升?很多团队在努实现“句话成PRD”但这真的是AI最适合的场景吗?01则故事酒店管理系统建设需求则故事现象/事实酒店前台询问能否把酒店平图电化便查看扫描纸质图作为附件查看案则故事现象/事实酒店前台询问能否把酒店平

2、图电化便查看当有客结伴来的时候希望能有相邻房间构建上下如何能够让酒店前台以更快捷效的式查询到相邻的房间?定义问题 解决案 业务/客户句话到产品需求的距离业务/客户句话业务/户问题案假设产品功能?业务/客户句话到产品需求的距离问题 定义0原始 需求问题 根因户、场景、的和动机识别痛点 并定位根因识别户关联场景 和优先级314调研记录业务/客户句话业务/户问题案假设产品功能 真正需要解决的问题5创意 点6To-be 案678发散创意 向刻画未来流程 旅程交互原型 表现象/事实 To-be户旅程/原型的刻画识别拆分 产品功能 需求 业务对象/业务规则/处理逻辑 验收标准和实例化需求 要实现的产品功能

3、刻画结合技术约束 拆分需求细化场景 规则明确验收标准 和实例化需求?分解任务,让AI做Copilot,做现阶段擅的事情问题 定义0原始 需求问题 根因户、场景、的和动机识别痛点 并定位根因识别户关联场景 和优先级314调研记录业务/客户句话业务/户问题案假设产品功能 真正需要解决的问题5创意 点6To-be 案678发散创意 向刻画未来流程 旅程交互原型 表现象/事实 To-be户旅程/原型的刻画识别拆分 产品功能需求 业务对象/业务规则/处理逻辑验收标准和实例化需求 要实现的产品功能刻画结合技术约束 拆分需求细化场景 规则明确验收标准 和实例化需求给出业务上下,启发关联场景和可能动机?启发下

4、可能的问题根因?根据输的上下整理成问题定义?动构建未来旅程和原型草稿?根据实践经验知识给出拆分建议?根据业务知识库提示初稿?给出实例化需求初稿/整理为实例化需求格式??“句话成PRD”真的是AI适合的场景吗??02领导问:“我代码都能配置需求助,你们三个了咋就做成这样个样?”AI需求助落地真的很简单吗?个看起来常简单的“PoC”,结果基于实际项需求书,辅助成UAT测试例实际上的致处理流程和逻辑结果验证例成数据预处理User-Role-FunctionPermission AnalysisUser roleFS-v1.0Requirement DecompositionAgent-1Functi

5、onal DescUI layoutHappyPathSadPathExceptionPathCalrify ScopeHighLevel UseCase GenerationBackground InfoUI DescGenerationAgent-4Agent-2Agent-6Agent-7AAgent-7BAgent-7CAgent-7D(Cross feature)Smoke Test数据接ReviewPermission UseCaseFlow DescGenerationAgent-3BPMN、BluePrintAgent-5Permission Test(Single featu

6、re)UAT Test麻雀虽,五脏俱全?应层要与现有的需求作台去集成,融到现有作流中 性能强、满合规要求的模型(如本和视觉)设计够好的Prompt 分解流程任务,每个任务设计的Agent实现 要处理好可的知识语料(业务事实性知识、产品实践知识)相关上下检索回来要筛选、压缩 户使体验优化如可以选择部分case再进优化、持灵活的多轮对话 持问答 做好安全隐私和合规处理?“句话成PRD”真的是AI适合的场景吗?03没有业务知识数据,AI助做了效果也不好,不如不做AI需求助是否必须基于丰富的企业知识才能启动?组织知识螺旋?

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本文探讨了AI辅助需求开发的适用场景和挑战。文章指出,AI在生成PRD方面的应用需谨慎,因其并非最适合场景。AI需求助手需基于丰富的企业知识才能启动,并应衡量PO/BA的效率提升。关键数据包括:AI需求助手可提高测试覆盖率、代码质量、稳定性和可用性;应度量需求Lead Time、需求Cycle Time等。AI适合场景包括:辅助完成PO/BA的子任务,如收集、整理、分类、查找等。AI需求助手的成效度量,不仅仅是更快,也要考虑更好、更多。
"AI生成PRD真的适合吗?" "AI需求助手落地有多简单?" "没有业务知识,AI助手效果如何?"
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