產品團隊正面臨一個關鍵的十字路口，標誌著生成式 AI的興起。將這一工具整合進開發週期成為一項戰略性必要。*流程優化*和*用戶體驗提升*現在已成為關注的焦點。獨立媒體Le Ticket的最新調查顯示，55% 的團隊正在探索人工智能的應用，但*掌握的道路*依然充滿挑戰。專業人士必須在創新機會與技術挑戰之間進行導航，以利用這項迷人的技術。
產品團隊的生成式 AI 整合
法國的產品團隊對生成式 AI的應用進行了思考。一項由獨立媒體Le Ticket委託的調查分析了千名專業人士的做法。80% 的參與者為產品經理，其餘來自設計和市場營銷領域。這項研究旨在評估產品生態系統對人工智能的成熟度，超越了社交媒體上的耸人聽聞的報導。
AI 掌握程度的評估
這項調查的一個關鍵目標是確定這些專業人士對生成式 AI 的實際掌握程度。參與者被邀請自我評估，隨後是有關技術技能的尖銳問題。結果顯示，63% 的受訪者認為自己具備相應能力。但額外教育是必要的，因為 35% 不瞭解最佳的提示技巧，42% 不了解 RAG 的含義。
自我評估與現實之間的差距凸顯了持續培訓的迫切需求。儘管有提升的意願，只有 20% 的受訪者認為生成式 AI 的培訓應該是他們的首要任務。
產品團隊使用的工具
ChatGPT 在使用的工具中占據主導地位。其付費版本被 55% 的專業人士採用，略微超過免費版本。這一現象並不令人驚訝，因為 ChatGPT 在該領域依然是首選。其他工具如 Gemini 和 Perplexity 也被受訪者提及，而通用工具仍然主導解決方案市場。
為了說明使用的差異，初創企業比大型企業更傾向於使用 ChatGPT 的付費版本（68% 對 38%）。此外，38% 的專業人士自掏腰包支付訂閱費用，通常每月的花費在 30 歐元以下。
行業內 AI 的動機與使用情況
採用生成式 AI 的動機多種多樣。相當高的比例，45%，主要用於提高生產力，而 46% 則用來優化其產品的功能。80% 的專業人士每天都有使用，而 65% 每天使用數次。
適用範圍包括撰寫文本和電子郵件（76%）、準備用戶訪談（49%）及撰寫產品需求文檔（41%）。較少情況下，像界面原型設計和 SQL 查詢撰寫這樣的任務被委託給生成式 AI，顯示出使用的多樣性。
AI 在產品中的整合
將生成式 AI 整合進產品變得越來越普遍。55% 的產品團隊在過去一年內開發了由 AI 協助的功能。只有 19% 的人早於兩年前開始項目，這證明了這一趨勢的加速。
在調查中，有 58% 的組織最近部署了生成式 AI 功能，主要目的是改善用戶體驗（64%）或降低成本（47%）。然而，某些團隊坦承他們對 AI 的興趣更多是出於溝通需求，而非真正的創新承諾。
有關 AI 整合的更多見解，分析數據中心的整合及在期待與事實之間取得平衡的必要性也同樣重要。在向 AI 更加傾斜的背景下，針對學生在人工智慧時代學習的質疑，正如一項關於ChatGPT的研究所探討的，變得不可或缺。
產品團隊整合生成式 AI 的常見問題
生成式 AI 在產品開發過程中的主要功能是什麼？
產品團隊主要使用生成式 AI 自動撰寫文本、準備用戶訪談以及生成產品需求文檔。
產品團隊如何評估他們在生成式 AI 方面的能力水準？
專業人士經常對自己對生成式 AI 的掌握進行自我評估，但研究表明，存在著很大的進步空間，對於最佳實踐的知識存在缺口。
為什麼某些團隊最近選擇將生成式 AI 功能整合入其產品中？
原因各異，涉及改善用戶體驗、降低成本以及內部溝通需求或管理層指導方針。
在產品團隊中，哪些生成式 AI 工具最受歡迎？
ChatGPT 被廣泛使用，特別是其付費版本，其他工具如 Gemini、Perplexity 和 DeepL 也被許多專業人士提及。
產品團隊使用生成式 AI 的頻率是多少？
約 91% 的調查受訪者表示每月至少使用一次生成式 AI，通常是為了提高他們的生產力。
有多少產品團隊已經整合了生成式 AI 功能？
超過一半的產品團隊（55%）在過去一年內已開始開發使用生成式 AI 的功能。
產品團隊整合生成式 AI 的最大障礙是什麼？
主要障礙包括缺乏適當的培訓及掌握必要的技術技能以最佳利用生成式 AI 工具的困難。
團隊如何在生成式 AI 方面進行培訓？
專業人士尋求在線課程、專門的工作坊和自學資源，以提高他們對生成式 AI 工具的理解和使用。
生成式 AI 對產品創新的重要性何在？
生成式 AI 在產品創新中扮演關鍵角色，讓團隊能夠將注意力集中於增值任務，同時將重複性任務委派給 AI。
