כמנהלת מוצר עם ניסיון של כמעט עשור, מתוכם 8 שנים פיתוח מוצרים מבוססי AI, ראיתי את עולם פיתוח המוצרים משתנה במהירות בעזרת AI. השינויים שאנחנו רואים בשנתיים האחרונות מאז נובמבר 2022 (תאריך פתיחת chatgpt לכלל הציבור), הם פנומנלים ומשנים את חיינו בכל התחומים.
כיום היכולת לבנות מוצר מינימלי ישים (MVP) ולבחון את ההשערות המרכזיות שלי בקלות רבה יותר היא חלק בלתי נפרד מהעבודה שלי. ה AI יכול לחבוש הרבה כובעים כחלק מתהליך פיתוח מוצר - דאטה אנליסט, איש QA, מומחה חווית משתמש ויועץ שאיתו אפשר לעשות בריינסטורמינג לגבי הפיצ׳רים הבאים ולתעדף.
בשנים האלו שעבדתי בסטארטאפים, יצא לי לא מעט להרים גרסאות מוצריות ראשוניות שהם למעשה MVP. במאמר הזה, אשתף כיצד ניתן לנצל של AI לבניית MVP מהיר יותר באופן שבו יצרתי צוות וירטואלי של סוכני AI שכל אחד עזר לי בשלב אחר בתהליך - לשלב הראשון צוות המומחים מבוססי הבינה שכלל בין היתר - 2 מפתחים, מומחה QA, יועץ Product להתייעץ איתו על הגרסא, מומחי חווית משתמש ועוד.
מה זה MVP?
MVP (Minimum Viable Product) הוא גרסה ראשונית של מוצר, המכילה את התכונות הבסיסיות ביותר הדרושות כדי להעמיד אותו לשוק ולבדוק את ההשערה המרכזית שמאחורי המוצר. הרעיון המרכזי בבניית MVP הוא להשקיע את המינימום הנדרש כדי לבחון אם המוצר עונה על צורך אמיתי של הלקוחות. זה מאפשר לנו לבדוק את השוק, לאסוף פידבק ממשתמשים, ולבצע התאמות ושיפורים במהירות, לפני שמשקיעים משאבים יקרים וזמן בפיתוח מלא. הנקודה המשמעותית בבניית MVP היא שאין צורך לחשוב על סקייל אלא רק על בחינת הערך של הפונקציונליות שבחרנו.
מה התהליך לבניית MVP?
לפני עידן ה-AI, תהליך פיתוח MVP כלל מספר שלבים עיקריים:
- זיהוי הבעיה והגדרת הפתרון: הצעד הראשון הוא להגדיר בצורה ברורה את הבעיה שהמוצר אמור לפתור ולזהות את קהל היעד המדויק. לאחר מכן, ביצוע מחקר שוק על כלים קיימים ובמידה ואנחנו חושבים שיש לנו מקום לחדש ולהביא ערך, ויש לנו תשוקה, אז אנחנו יכולים להחליט על פיתוח פתרון לבעיה ובניית MVP.
- תכנון ופיתוח המוצר: בשלב זה, מנהל המוצר מגדיר גרסה ראשונית לפיתוח שמתבססת על ההשערות שזוהו כתוצאה מזיהוי הבעיה והגדרת הפתרון. לדוגמה, אם זוהתה בעיה של משתמשים שלא מצליחים למצוא מידע במהירות, ההשערה תהיה שמערכת חיפוש משודרגת תפתור את הבעיה.
- פיתוח MVP: צוותי הפיתוח עובדים על יצירת גרסה ראשונית של המוצר, המתמקדת בתכונות המרכזיות והחשובות ביותר. הדגש הוא על פיתוח מהיר, אך עדיין נדרש זמן ומשאבים לפיתוח הקוד, תכנון ממשקי המשתמש וביצוע בדיקות ראשוניות.
- שחרור גרסת ה-MVP לשוק: לאחר שהגרסה הראשונה של המוצר מוכנה, משחררים אותה לקבוצה קטנה של משתמשים או לשוק כולו, ולאחר מכן אוספים פידבק ראשוני. הפידבק הזה משמש אותנו לשיפור המוצר ולהחלטה אם להמשיך בפיתוח, לשפר או לשנות כיוון.
- ביצוע שיפורים והתאמות: על סמך הפידבק שהתקבל, מבצעים שינויים ושיפורים במוצר. בתור מנהלי מוצר, אנחנו מבינים לאן לנווט את המוצר, מה כדאי לתעדף, וממשיכים לבנות אותו באופן הדרגתי. לא מעט פעמים נהוג לבנות כמה שפחות ולא לסקייל כדי לבחון את ה-MVP בצורה מהירה ויעילה.
דוגמה אישית: פיתוח אפליקציה ללמידת אנגלית
להמחשת התהליך, אספר על חוויה אישית שלי מהחופש הגדול הנוכחי. יש לי 3 ילדים, מתוכם שני ילדים בוגרים, ולאחרונה פיתחתי עבורם אפליקציה שתעזור להם לתרגל קריאה באנגלית. הבעיה הייתה ברורה: הילדים בחופש, ללא מסגרות, לא מתרגלים אנגלית ולא חשבון, והיה מאתגר לעקוב אחר מה שהם עושים וגם למצוא משהו שתואם את תחומי העניין שלהם ויהיה קליל. זה גם מה שאני שומעת מהורים אחרים ויש פה הרבה עניין של כמה לילד יש מוטיבציה אישית ולהורה יש כוח, פנאי ורצון לפקח על תהליך כזה.
בתור חובבת AI גדולה, שדואגת להיות מעודכנת ולהתנסות בכל ה latest, החלטתי לבנות MVP לאפליקציה לתרגול קריאה באנגלית לילדים, באופן שבו להורים יהיה קל לעקוב ומצד הילדים החוויה תהיהקלילה, מלמדת ומהנה.
בתהליך הזה בניתי צוות של מומחי AI שמתאים לכל שלב כשהקו המנחה, כל פעולה לפני שמוציאים אותה החוצה, ניתן להתחיל עם AI.
ואלו השלבים -
שלב ראשון לשילוב AI היה מחקר שוק
לצורך מחקר השוק - השתמשתי בכלי פרפלסיקיטי שהוא כלי מחקרי וניגש לאינטרנט על כל בקשה שלנו. מאוד פשוט לבצע איתו מחקר שוק על אלו כלים קיימים יש בשוק.
ראיתי שיש הרבה אפליקציות באנגלית, כולן דורשות התקנה ותשלום ראשוני, גם אם מדובר בחודש ראשון חינם. מכיוון שאני אוהבת לבנות מוצרים שנותנים ערך, ומכירה היטב את יכולות ה-AI, זה קלאסי במקרה הזה להשתמש ב AI, בלי לשלם מפתחים, לבנות משהו ולראות אם הוא מביא ערך, האם ילדים נהנים מהחוויה ורוצים לחזור אליה.
שלב שני - הגדרת ותכנון של MVP
הצטיידתי בכלים כמו Claude, עם שימוש בפיצ'ר ה-Artifacts שמאפשר לבנות כלים ומשחקים מבוססי קוד בקלות, ושיתפתי אותם עם אחרים. למרות שאני לא מתכנתת כיום, החלטתי לנסות לבנות אפליקציה ללא מתכנתים, רק עם כלים מבוססי בינה מלאכותית.
שלבים בתהליך פיתוח ה-MVP
- תכנון MVP: סיפרתי ל-Claude על הבעיה ועל קהל היעד והתייעצתי איתו לגבי מספר פתרונות אפשריים. בהתחלה הוא הציע דברים שלא מתאימים לגרסת MVP, אחרי הכוונה שלי, ביחד תפרנו פיתרון שיהווה גרסת MVP שיבדוק את רמת ה Engagement של היוזרים ואת היכולת שלי להגיע ליוזרים מתאימים ולתת להם ערך ולו הקטן ביותר.
- בנייה ופיתוח של MVP: בעזרת הכלים שברשותי, התחלתי לבנות את האפליקציה. בניתי מסך ראשון ביחד עם Claude.
בהתחלה תכננו מסך ראשון והגדרנו מה תהיה הפונקציונליות הראשונה ואלו מטריקות חשוב לי למדוד.
- קבלת פידבק על הבנייה הראשונית: בשלב הזה, לקחתי את הגרסה הראשונה עם ה UI, עשיתי צילומי מסך וביקשתי מ-ChatGPT לעשות מחקר משתמשים ראשוני. הגדרתי מספר פרסונות כמו ילד בן 9 וילדה בת 12, וביקשתי מהמודל להגיב למסכים ולחוויית המשתמש. לדוגמה, ילד בן 9 הגיב לכך שהמסכים היו פשוטים ומובנים, בעוד ילדה בת 12 הציעה לשפר את ההוראות המוצגות.
- תיעדוף ושיפורים: בשלב זה, סיפרתי ל-Claude מה המטרות שלי ומה אני רוצה להשיג מהאפליקציה. יחד, בחנו את הפידבק שקיבלנו ואת הבאגים, והחלטנו על התעדוף הנכון להמשך הפיתוח. זה כלל שיפור חוויית המשתמש, תיקון באגים קריטיים, והוספת תכונות נוספות על בסיס הפידבק שקיבלנו מהמשתמשים.
- QA ותיקון באגים: הגרסא הראשונה לא עבדה חלק והיו בה (כמו בכל מוצר תוכנה) לא מעט באגים.
1 - ביקשתי מ-ChatGPT לסייע לי בבדיקת האזורים השונים של האפליקציה.
2 - תיקון באגים - בהתחלה ניסיתי לפתור עם קלוד, כשהוא נתקע, הלכתי ל ChatGPT וביקשתי ממנו לפתור את הבאגים. זה היה תהליך הדרגתי , כל פעם באג אחד, לא כולם ביחד ורק אלו שתועדפו.
לסיום והמלצות להמשך
השימוש בכלי AI לפיתוח MVP הפך עבורי לתהליך מרתק ויעיל. היכולת לבצע בדיקות, לאסוף פידבק, ולשפר את המוצר במהירות וביעילות, כל זאת מבלי להזדקק לצוות פיתוח בשלב הראשוני, מאפשרת להגיע לתוצאות מרשימות בזמן קצר.
אם אתם בתהליך של פיתוח מוצר או MVP, אני ממליצה בחום לנצל את הכלים הללו לבניית גרסה ראשונה ולבחון אותה על משתמשים. חשוב לעשות את זה באופן כזה שניצור לנו צוות של מומחים לכל תפקיד שתיאורטית אנחנו רוצים לגייס וככה לפתח MVP עם פחות משאבים ויותר מהר.
חשוב לזכור שככל שהמוצר גדל והקוד מתפתח, ייתכן שהבוטים יגיעו לתקרת הזכוכית שלהם. בשלב מתקדם יותר, לאחר שביססנו את ההשערות, יהיה נכון לשלב גם צוות פיתוח אנושי כדי להמשיך את הפיתוח.
אם יש לכם ילדים שמעוניינים להיות בטא יוזרים ולנסות את האפליקציה לקריאה לאנגלית, או אם אתם רוצים להתייעץ לגבי AI, מוזמנים לפנות אליי.
האזנה לפרק 
קריאת הבלוג 
צפייה בוידאו 
שאלות / פידבק
