AI verandert niets aan het belang van beoordeling bij productleiderschap. Welke veranderingen zijn het gevolg van gemaakte fouten.
Al vroeg in mijn carrière leerde ik een principe dat nog steeds bepalend is voor mijn manier van denken over het bouwen van producten: de sterkste beslissingen beginnen zelden met perfecte gegevens. Ze beginnen met overtuigingen, hypothesen gevormd door ervaring, klantinzicht en patroonherkenning. Wat uiteindelijk goed presterende productorganisaties onderscheidt van gemiddelde productorganisaties is hoe snel en zelfverzekerd instincten worden gevalideerd. Die validatie is de echte rol van productanalyse, en dit is waar AI de waarde ervan verder versterkt.
Analytics test of wat u denkt dat zal gebeuren ook daadwerkelijk gebeurt, en om te informeren wat u vervolgens doet. Wanneer analytics worden behandeld als een besluitvormingsmotor in plaats van als een rapportagelaag, verandert dit fundamenteel de manier waarop teams werken.
SPRAWL-ANALYSE VERMINDERT DE DUIDELIJKHEID
In bijna elke organisatie waarmee ik heb gewerkt, ongeacht de omvang of branche, is er één patroon dat met opmerkelijke consistentie naar voren komt: de uitbreiding van analytics.
Google Analytics, Amplitude, Mixpanel, Adobe Analytics en Pendo zijn allemaal geweldige tools, gebruikt met goede bedoelingen om echte problemen op te lossen. Wanneer ze echter allemaal – of zelfs sommige – in één organisatie zitten, ontstaat er vaak fragmentatie die de besluitvorming belemmert. Het probleem ligt niet bij de instrumenten, maar bij het ontbreken van een duidelijk leiderschapsbesluit om te standaardiseren.
Wanneer analyses op meerdere platforms bestaan, elk met zijn eigen methodologie en definities, worden zelfs fundamentele vragen moeilijk te beantwoorden. AI vergroot dat probleem. Stel eenvoudige vragen zoals: “Hoeveel unieke maandelijkse bezoekers krijgen we?” Omdat gegevens over meerdere analyseplatforms zijn verspreid, is er geen definitief antwoord. Je kunt de cijfers niet combineren. Geen ontdubbeling. Kleine verschillen in definities ondermijnen het vertrouwen. Het team stopt met het bespreken van inzichten en begint te discussiëren over wiens gegevens juist zijn.
Het was geen gereedschapsfout. Dit is een mislukking van de besluitvorming.
INCONSISTENTE VERWARRING VAN DATASCHAAL
Deze uitdaging wordt belangrijker in een AI-gedreven wereld omdat AI afhankelijk is van samenhang. Het model is getraind op basis van dubbelzinnige statistieken. Als de basis inconsistent is, zal AI de verwarring sneller opschalen dan enig mens.
Vooral in organisaties met veel bedrijfseenheden en producten moet de analyse beginnen vóór dashboards, instrumentatieplannen of AI-ambities. Het begint met duidelijkheid. Dit komt doordat we begrijpen welke beslissingen met vertrouwen moeten worden genomen en welke vragen consistent moeten worden beantwoord binnen het team.
Zodra dat is vastgesteld, zal al het andere volgen. Het kiezen van het juiste productanalyseplatform is gebaseerd op zakelijke behoeften, niet op gemak. De platforms kunnen verschillen op basis van de context. Sterker nog, ik heb nog nooit hetzelfde analysehulpmiddel twee keer toegepast. Wat hetzelfde blijft, is de discipline die nodig is om analytics en AI op grote schaal effectief te maken. Het instinct kan de reis beginnen, maar de gegevens moeten deze valideren. De wildgroei aan tools is een leiderschapskeuze, geen technische onvermijdelijkheid, en gedeelde definities zijn veel belangrijker dan dashboards of modellen.
Analytics en AI zijn alleen van belang als ze de besluitvorming kunnen verbeteren. Wanneer dat fundament aanwezig is, zal AI een echte krachtvermenigvuldiger worden en zullen organisaties snelheid, vertrouwen en het vermogen om te schalen winnen. Inzichten ontstaan sneller, patronen ontstaan sneller en teams besteden minder tijd aan het afstemmen van gegevens en meer tijd aan het handelen ernaar. Leiders verschuiven van het reageren op signalen naar het vormgeven van resultaten. Zonder die basis zal AI slechte analyses alleen maar duidelijker maken.
EENVOUDIGE UITDAGING VOOR LEIDERS
Als u leiding geeft aan een product-, technologie- of digitaal team, zijn hier drie eenvoudige vragen die u moet overwegen:
- Hoeveel analysetools gebruikt uw organisatie voor al uw producten?
- Heeft uw team dezelfde definities voor basisstatistieken?
- Kun jij een vraag één keer beantwoorden en het antwoord overal vertrouwen?
Als de antwoorden variëren, ligt het probleem niet bij analyses of AI. Dit is besluitvorming. Als uw AI-strategie beter presteert dan uw analytische basis, vergroot u de onzekerheid, niet de intelligentie.
Darren’s persoon is EVP en chief digital officer van Cengage Group.
