在開發尖端人工智慧（AI）體驗的競賽中，各大企業在各種模型和技術上投入巨資。但要創造一款能切實滿足客戶需求的AI產品，需要什麼呢？來自Capital One、Pinterest和Slack專家的見解顯示，跨功能協作是關鍵。
Pinterest工程副總裁Deepak Agarwal指出：“在探索AI的各種可能性時，一旦進入工業環境中開發產品，就需要團隊合作才能做到正確。”他提到：“這需要工程、設計、產品管理、數據分析，甚至如今的法律監管。”
曾擔任LinkedIn AI工程負責人的Agarwal強調，採取以AI為首的思維方式極為重要。建立一種全隊協作的文化，能創造出客戶渴望的卓越體驗。
駕馭AI創新與挑戰
傳統上，軟體產品是通過確定性流程進行開發，並採用標準化的測試和迭代實踐。這種方法為團隊提供了明確的路徑來提升應用質量。然而，生成性AI的出現使這一格局變得複雜，採用了非確定性的方式，影響開發生命週期的因素變得繁多。
當今的開發者必須緊跟AI創新的快速步伐，並確保他們應用程序的質量、安全性和性能。他們需要跟蹤從模型選擇到數據質量和用戶查詢框架的眾多因素。
Slack產品副總裁Jackie Rocca解釋道：“以前，你可以在Figma上簡單勾勒設計，並相對準確地預測用戶體驗。現在隨著AI和大型語言模型（LLMs）的出現，預測結果變得更加複雜。我們已轉向強調迭代的快速原型環境。”
在這種快速變化的情況下，公司面臨著忽視基本挑戰的風險，例如將AI開發團隊與負責交付功能和面向消費者產品的團隊整合起來。Capital One AI/ML及軟體體驗設計副總裁Fahad Osmani指出，許多團隊忽略了至關重要的利益相關者，特別是那些參與風險評估和合規的人員。
更值得關注的是，當團隊合作時，往往僅在各自的部門內部優化，而未考慮更廣泛的生態系統。
促進跨功能協作
為了解決這些差距，Rocca建議組織應優先考慮各團隊之間的協作。這種方法確保了以客戶為中心的焦點，並在AI產品上不斷學習和迭代。例如，儘管在Slack的期望是推出一個AI聊天機器人，但該團隊卻將努力方向轉向了針對用戶需求的生成AI功能。
她表示：“我們退一步識別了Slack中的關鍵用戶挑戰，例如信息過載和搜索困難。我們決定開發像AI驅動的搜索和頻道摘要這樣的功能，以提升用戶體驗。”
Osmani和Agarwal也認同跨功能協作在問題發現中的重要性。他們提倡各角色的聯合努力，以三角測量來收集來自多種來源的反饋，包括A/B測試和遙測，從而在進入開發前對用戶情境和問題有更深入的理解。
Osmani建議：“從一開始就引入多樣化角色會產生意想不到的見解，而非先追求商業案例或技術證明。我親眼見證過在所有參與方從問題定義到概念和可用性測試階段都參與時，結果要好得多。”
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