Hva AI egentlig gjør for mennesker, funksjon for funksjon Resultater fra en storskala AI-produktivitetsundersøkelse blant mine 1 millioner+ nyhetsbrevabonnenter (med @noamseg) 1. PM-er ser størst verdi fra AI-verktøy for å (1) skrive PRD-er, (2) lage mockups/prototyper, og (3) forbedre kommunikasjonen over e-poster og presentasjoner. Ikke så mye for å hjelpe dem med å komme opp med veikartideer, holde møter, GTM eller brukerforskningssyntese. AI hjelper prosjektledere med å produsere, men så langt henger den etter i å hjelpe dem å tenke.

2. Designere finner AI mest nyttig med syntese av brukerforskning, innhold og tekst, samt idéutvikling av designkonsepter. Visuell design rangerer #8. KI hjelper designere med alt rundt design (forskningssyntese, tekst, idéutvikling), men å presse piksler er fortsatt sta menneskelig. I mellomtiden, sammenlign prototyping: prosjektledere har det på #2 (19,8 %), mens designere har det på #4 (13,2 %). AI låser opp ferdigheter for prosjektledere utenfor kjernearbeidet (i hvert fall når det gjelder prototyping), mens designere ikke ser de marginale forbedringsfordelene ved at AI gjør deres kjernearbeid.

3. Gründere heller sterkt mot produktivitet og beslutningsstøtte, produktidéutvikling og visjon/strategi. I motsetning til andre bruker grunnleggere AI til å tenke, ikke bare til å produsere. De tre viktigste jobbene er alle strategiske: beslutningsstøtte, idéutvikling og visjon/strategi. Det står i sterk kontrast til prosjektledere (hvis toppjobber er dokumenter og prototyper) og designere (forskningssyntese og tekst). Og se på den #1-kategorien: «produktivitets-/beslutningsstøtte», med 32,9 %, er ulikt alt annet i undersøkelsen. Ingen annen rolle har et så dominerende brukstilfelle. Grunnleggerne behandler AI som en tankepartner og en sparringspartner, ikke bare et verktøy for spesifikke leveranser. Dette mønsteret kan forklare hvorfor gründere rapporterer høyest tilfredshet gjennom hele undersøkelsen – de har funnet ut hvordan de kan bruke AI til strategisk arbeid med høyere utnyttelse, ikke bare produksjonsoppgaver.

4. Ingeniører er unntaket. For dem gjør AI bare én stor jobb: å skrive kode, kjerneoppgaven i ingeniørfaget. Mens for prosjektledere og designere hjelper AI med støttende arbeid. Lenger ned på listen er jobber som dokumentasjon (7,7 %), testing (6,2 %) og kodegjennomgang (4,3 %). Dette er de «kjedelige, men nødvendige» oppgavene ingeniører vanligvis misliker. Som du vil se i mulighetsdataene nedenfor, er dette i ferd med å endre seg. Ingeniører har akseptert AI som en kodingspartner; nå vil de at den skal håndtere det kjedelige arbeidet som kommer etter at koden er skrevet. Et mønster til verdt å merke seg: ingeniører rapporterer de mest blandede resultatene på kvalitet senere i undersøkelsen (51 % bedre, men 21 % dårligere, det høyeste "dårligste" i alle roller).