4 minuter
Digital produktutveckling bygger på planering, prioritering och leverans. Med AI-drivna plattformar tenderar dock det flödet att ändras. När analys, simulering och experimentering kan ske i realtid behöver fokus flyttas från att planera rätt till att lära sig snabbare.
Roadmapen blir därför mindre statisk, och strategin behöver i stället bli mer dynamisk, datadriven och affärsnära.
Med hjälp av AI kan produktteam arbeta kontinuerligt med att formulera hypoteser, validera dem och justera riktningen utifrån vad de faktiskt lär sig. Roadmapen blir mindre av en leveransplan och mer av en karta över hypoteser där varje initiativ i sin tur kan kopplas till en tydlig förväntad effekt och en plan för hur den effekten också ska mätas.
Vägen från idé till insikt förkortas därför drastiskt.
Tidigare krävdes ofta flera veckor eller månader av design, utveckling och datainsamling innan utfallet av en satsning till slut kunde utvärderas. Nu kan prototyper tas fram på dagar, flöden simuleras och resultat analyseras automatiskt.
Det gör att initiativ kan stoppas innan de blir kostsamma, och det som fungerar kan också skalas snabbare. Fokus flyttas från hastighet av leverans till hastighet av inlärning.
Sex frågor att börja med
Innan ni tar nästa steg med AI i produktstrategin kan det vara värdefullt att reflektera över några centrala frågor som hjälper er att prioritera och planera rätt:
-
Antaganden vs fakta
Vilka beslut i vår roadmap baseras på antaganden snarare än validerad data?
-
Tiden till insikt
Hur lång tid tar det från idé till faktisk insikt om effekt?
-
Validering före bygg
Vilka delar av vår produktutveckling skulle kunna valideras innan vi bygger?
-
Datakvalitet och tillgång
Har vi datan som krävs för att arbeta hypotesdrivet? Litar vi på den?
-
Beslutsförmåga
Hur snabbt kan vi fatta små beslut när ny insikt uppstår?
-
Output vs outcome
Mäter vi leverans eller faktisk affärseffekt?
Nya sätt att mäta framgång
Samtidigt förändras det kring hur vi ser på roadmapens roll. Varje funktion eller satsning kan kopplas till en hypotes om effekt, och validering avgör nästa steg i arbetet.
Och när arbetssättet förändras får det gärna effekt även på andra ställen.
Traditionellt har team ofta utvärderats utifrån antal levererade funktioner, sprintar eller lanseringar. I en miljö som mer drivs genom experiment blir det istället relevant att följa hur snabbt hypoteser kan testas och utvärderas, vilken effekt varje experiment skapar och hur många beslut som fattas på faktiskt vetskap.
Fokus flyttas från output till outcome. Från aktivitet till faktisk affärsnytta.
Håll dig uppdaterad med vårt nyhetsbrev
Strategens nya roll
Det gör att strategens roll förändras. När analys och delar av optimeringen automatiseras handlar strategiskt arbete mindre om att producera underlag och mer om att formulera rätt frågor, definiera vilka signaler som är relevanta och säkerställa kopplingen mellan produktbeslut och affärsmål.
Strategens uppgift blir snarare att orkestrera lärande och skapa strukturer där team kan testa, mäta och dra slutsatser som i sin tur driver och påverkar riktningen framåt.
På sikt innebär detta att digitala produkter inte längre är statiska leveranser, utan adaptiva system som kontinuerligt testar variationer, optimerar flöden i realtid och anpassar upplevelsen efter användarintention. Lanseringen blir startpunkten snarare än slutpunkten.
Det här betyder inte att AI gör produktstrategin mindre viktig. Snarare gör den den mer dynamisk, mer datadriven och mer affärsnära. Roadmapen försvinner inte men den förändras från en plan för leverans till en viktig ingrediens för lärande, där lärandet och snabb validering blir den verkliga konkurrensfördelen.
Andreas Ronder
Digital strateg och affärsutvecklare med erfarenhet av digitala initiativ och produktutveckling. Han kopplar ihop verksamhet, användare och teknik för att skapa lösningar med verklig nytta.
