Support Statistics
¥.00 ·
0times
Text Preview (First 20 pages)
Registered users can read the full content for free
Register as a Gaohf Library member to read the complete e-book online for free and enjoy a better reading experience.
Page
1
AI Meets Strategy A Product Manager’s Guide to Leading Innovation ― Anshuman Srivastava Abhinav Garg Anshuman Mishra
Page
2
AI Meets Strategy A Product Manager’s Guide to Leading Innovation Anshuman Srivastava Abhinav Garg Anshuman Mishra
Page
3
AI Meets Strategy: A Product Manager’s Guide to Leading Innovation ISBN-13 (pbk): 979-8-8688-2138-7 ISBN-13 (electronic): 979-8-8688-2139-4 https://doi.org/10.1007/979-8-8688-2139-4 Copyright © 2026 by Anshuman Srivastava, Abhinav Garg, Anshuman Mishra This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed. Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only in an editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no intention of infringement of the trademark. The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to proprietary rights. While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the material contained herein. Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr Acquisitions Editor: Shivangi Ramachandran Development Editor: James Markham Project Manager: Jessica Vakili Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media New York, 1 New York Plaza, New York, NY 10004. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail orders-ny@ springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a Delaware LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation. For information on translations, please e-mail booktranslations@springernature.com; for reprint, paperback, or audio rights, please e-mail bookpermissions@springernature.com. Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales web page at http://www.apress.com/bulk-sales. If disposing of this product, please recycle the paper Anshuman Srivastava Noida, Uttar Pradesh, India Anshuman Mishra Gurgaon, Haryana, India Abhinav Garg Hyderabad, Telangana, India
Page
4
iii About the Authors ������������������������������������������������������������������������������xiii Part I: AI: Foundations and Strategy ��������������������������������������������1 Chapter 1: The AI Makeover: How Product Management Is Evolving�����3 From Intuition to Intelligence: The Rise of AI-Driven Product Management ����������4 Showcasing the Role of AI/ML in Creating Outstanding Products �������������������������6 Uber �����������������������������������������������������������������������������������������������������������������7 Grammarly �����������������������������������������������������������������������������������������������������13 Meta ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������19 Amazon Marketplace �������������������������������������������������������������������������������������23 All Future Product Managers Will Be AI Product Managers ��������������������������������26 The Future of Product Management in an AI- Driven World ���������������������������28 Evolving Expectations from Product Leadership Roles in an AI-Driven Era ���29 Building AI Fluency: Key Skills for Future-Ready Product Managers�������������32 Summary�������������������������������������������������������������������������������������������������������������35 Chapter 2: Foundations of AI: Understanding Key Concepts and Terminology ���������������������������������������������������������������������������������37 From Cradle to Cognition: The Evolution of Human Intelligence �������������������������38 Decoding Human Intelligence: Foundations for Building Artificial Minds ������42 Thinking Machines: A Philosophical and Scientific Introduction to AI �����������������46 The Necessity of Intelligence: What Drove AI’s Creation �������������������������������48 The Father of AI: Turing’s Legacy of Thinking Machines ��������������������������������49 Table of Contents
Page
5
iv Human Needs, Intelligent Systems: What Every Product Leader Should Know �������������������������������������������������������������������������������������������������50 Foundational Paradigms of AI: Symbolic, Connectionist, and Emergent Approaches ����������������������������������������������������������������������������51 Bridging Minds and Machines: Cognitive and Metacognitive Insights for AI �����57 Data, Information, Knowledge, Wisdom (DIKW): Foundations for AI Thinking �����61 The DIKW Framework: A Conceptual Model of Intelligence ���������������������������61 DIKW as a Model of Human Reasoning ���������������������������������������������������������63 Turning Data into Action: Architecting Scalable AI Using DIKW ���������������������65 Summary�������������������������������������������������������������������������������������������������������������68 Chapter 3: Building a Truly AI-Powered Organization: Strategy, Integration, and Transformation ������������������������������������������69 From Hype to Reality: Navigating AI’s Adoption Challenges ��������������������������������70 Why AI Initiatives Underperform ��������������������������������������������������������������������71 The Path Forward: What Product Leaders Must Do ���������������������������������������76 Why AI Products Are Different �����������������������������������������������������������������������������80 Uncertainty Is Built into the Product ��������������������������������������������������������������80 Behavior: Static vs� Evolving��������������������������������������������������������������������������80 Continuous Learning Replaces Static Releases ��������������������������������������������81 The Business Case Is Less Predictable ���������������������������������������������������������81 Value Creation Shifts from “Only” Code to “Data and Code” �������������������������82 User Trust: Predictability vs� Explainability ����������������������������������������������������82 Dealing with Deterministic vs� Opaque Failures ��������������������������������������������82 UX, Brand, and Trust Are Intertwined �������������������������������������������������������������83 Ethics and Bias: Optional vs� Essential ����������������������������������������������������������83 AI Demands a Product Culture Shift ��������������������������������������������������������������83 Product Management Best Practices for AI Products ������������������������������������84 Table of ConTenTs
Page
6
v From Pilots to Platforms: Navigating AI Maturity ������������������������������������������������86 Why AI Maturity Assessment Matters ������������������������������������������������������������87 AI Maturity Scoring and Evaluation Framework ��������������������������������������������91 Building an Enterprise AI Strategy Framework �������������������������������������������������101 What Is a Good AI Strategy? ������������������������������������������������������������������������102 What Is a Bad AI Strategy? ��������������������������������������������������������������������������103 Strategic, Actionable AI Strategy Framework: A Six-Layer AI Strategy Framework ��������������������������������������������������������������������������������������������������104 Structured Approach to AI Use Case Selection �������������������������������������������������121 What Is a Bad AI Use Case? �������������������������������������������������������������������������121 Mental Models That Undermine AI Success ������������������������������������������������124 Techniques for Spotting High-Impact, Feasible AI Opportunities ����������������127 AI Use Case Feasibility Study Framework ���������������������������������������������������130 Defining Actionable AI Problem Statements������������������������������������������������������135 From Strategy to ROI: Financial Evaluation of AI Initiatives ������������������������������138 What Is Financial Viability in the AI Context? �����������������������������������������������138 Why Financial Viability Matters Strategically�����������������������������������������������139 Economic Fundamentals Behind AI Use Case Viability ��������������������������������141 Assessing Financial Viability of AI Projects Through Key Financial Metrics 142 Operationalizing AI: Managing Change for Enterprise Adoption ������������������������147 Before You Adopt: What AI Will Change in Your Organization �����������������������147 Actionable Framework: AI Change Management Roadmap �������������������������149 Summary�����������������������������������������������������������������������������������������������������������152 Table of ConTenTs
Page
7
vi Part II: Building the Data Platform for AI Success �������������������153 Chapter 4: From Strategy to Execution: Building a Data Operating Model for AI-Ready Growth ����������������������������������������������155 What Is a Data Operating Model?����������������������������������������������������������������������156 The Relationship Between a Data Operating Model and a Data Platform ���������156 Introducing the EDGE Data Operating Model: End-to-End Data for Growth and Enablement ������������������������������������������������������������������������������������158 EDGE Implementation Stack: Structure, Flow, Governance �������������������������161 Business Context Layer �������������������������������������������������������������������������������161 Analysis Planning Layer�������������������������������������������������������������������������������163 Data Collection Layer �����������������������������������������������������������������������������������166 Data Centralization layer �����������������������������������������������������������������������������������173 Ingestion Layer ��������������������������������������������������������������������������������������������173 Curated Data Layer ��������������������������������������������������������������������������������������175 Data Activation Layer �����������������������������������������������������������������������������������185 Data-Driven Growth Layer ���������������������������������������������������������������������������185 Summary�����������������������������������������������������������������������������������������������������������186 Chapter 5: Mastering Data Quality: Techniques and Best Practices for Product Managers �������������������������������������������������������187 Why Product Leaders Must Care About Data Quality ����������������������������������������188 Introduction to Data Lineage and Quality in Modern Data Architectures ����������191 What Is Data Lineage? ���������������������������������������������������������������������������������191 What Is Data Lineage (and Why Does It Matter to PMs)? ����������������������������192 How Data Lineage Enhances Data Quality, Transparency, and Governance 193 Key Challenges in Managing Data Lineage and Quality at Scale ����������������194 Key Dimensions of Data Quality ������������������������������������������������������������������������196 Data Quality: Definition and Key Dimensions ����������������������������������������������������196 What Is Data Quality? ����������������������������������������������������������������������������������197 Table of ConTenTs
Page
8
vii Key Dimensions of Data Quality ������������������������������������������������������������������197 Data Quality Management Framework: The PROMT Framework ����������������������210 The PROMT Framework Components Explained �����������������������������������������211 Designing SLAs for Data Quality ������������������������������������������������������������������224 Measuring Data Quality: Practical Approaches �������������������������������������������������226 Profiling and Quality Checks in Large Datasets ������������������������������������������������227 Data Quality Challenges in Unstructured and Semi-Structured Data ����������������228 Data Quality for AI/ML Workflows: Ensuring Data Quality for Model Training and Testing �������������������������������������������������������������������������������233 Data Quality for AI/ML Workflows Implementing Quality Gates in AI/ML Model Development Pipelines ����������������������������������������������������������������235 Schema Validation Gate �������������������������������������������������������������������������������236 Data Distribution Gate ���������������������������������������������������������������������������������236 Label Quality Gate����������������������������������������������������������������������������������������237 Bias and Fairness Gate ��������������������������������������������������������������������������������237 Model Readiness Gate ���������������������������������������������������������������������������������238 Mapping Data Quality Gates to ML Lifecycle Stages �����������������������������������238 Summary�����������������������������������������������������������������������������������������������������������244 Part III: Navigating the ML Landscape: Essential Knowledge for AI Product Leaders ������������������������������������������247 Chapter 6: Introduction to Machine Learning for Teaching Systems ��������������������������������������������������������������������������������������������249 Challenges That Detail AI Implementation ��������������������������������������������������������251 Designing Successful AI/ML Systems ���������������������������������������������������������������255 From Pitfalls to Best Practices: Smarter AI Implementation Planning ���������256 Designing AI Implementation Plan That Succeed: Leason Learned �������������263 Types of Machine Learning Algorithms �������������������������������������������������������������274 Classical Machine Learning Algorithms ������������������������������������������������������274 Table of ConTenTs
Page
9
viii Handling Real-World Data Situations ����������������������������������������������������������289 Deep Learning ���������������������������������������������������������������������������������������������293 Decision Framework: When to Use Deep Learning vs� Classical ML �����������306 GenAI �����������������������������������������������������������������������������������������������������������306 Summary�����������������������������������������������������������������������������������������������������������310 Chapter 7: From Prototype to Production: Scaling ML at Speed and Scale �������������������������������������������������������������������������������311 From Prototype to Production: Why Product Leaders Need MLOps for AI Product Success �������������������������������������������������������������������������������������������312 MLOps Framework ��������������������������������������������������������������������������������������������314 Model Deployment (De) �������������������������������������������������������������������������������315 Model Monitoring and Maintenance (Mo) ����������������������������������������������������334 MLOps Governance (G) ��������������������������������������������������������������������������������354 Model Testing (T) �����������������������������������������������������������������������������������������356 Model Deployment Infrastructure ����������������������������������������������������������������371 Summary �����������������������������������������������������������������������������������������������������378 Chapter 8: The Ethical Framework: Building Trust in AI Through Human Values ���������������������������������������������������������������������381 How Humans Trust ��������������������������������������������������������������������������������������������384 Applying Human Trust Factors to AI Systems����������������������������������������������������387 Framework for Trust in AI ����������������������������������������������������������������������������������388 Responsible AI ���������������������������������������������������������������������������������������������������389 AI Ethics Principle: Fairness ������������������������������������������������������������������������391 AI Ethics Principle: Inclusiveness ����������������������������������������������������������������409 AI Ethics Principle: Safety ����������������������������������������������������������������������������417 AI Ethics Principle: Accountability ���������������������������������������������������������������426 Table of ConTenTs
Page
10
ix AI Governance ���������������������������������������������������������������������������������������������������435 Why It Is Relevant for Product Leaders��������������������������������������������������������436 AI Governance Model �����������������������������������������������������������������������������������437 AI Risk Management �����������������������������������������������������������������������������������������439 Types of AI Risks ������������������������������������������������������������������������������������������442 Risk Assessment and Mitigation in AI ����������������������������������������������������������446 Robust AI �����������������������������������������������������������������������������������������������������������452 Design Principles for Robust AI �������������������������������������������������������������������453 Summary�����������������������������������������������������������������������������������������������������������456 Part IV: AI in the Real World ����������������������������������������������������457 Chapter 9: Designing AI-Powered Products �������������������������������������459 Unlocking AI’s Value in Product Design: Benefits and Designer Strategies ������460 Why Product Managers Should Care About AI System Design ��������������������������461 Core Techniques and Patterns for Designing AI Products ���������������������������������463 AI Interaction Patterns: Personalization and Recommendation Systems ����465 Balancing Personalization with Usability �����������������������������������������������������476 Navigating AI Interaction Design: Common Pitfalls and Best Practices ������������477 Practical Framework: Balancing AI Personalization and Privacy ����������������������482 Designing Accessible AI-Powered Personalization �������������������������������������������487 Building for Trust and Ethics �����������������������������������������������������������������������������490 Ensuring Transparency in AI-Driven Recommendations and Decisions�������490 Communicating AI Behavior to Users: Clarity and Trust-Building ����������������493 Ensuring Ethical AI in Personalized Experiences �����������������������������������������497 Summary�����������������������������������������������������������������������������������������������������������502 Table of ConTenTs
Page
11
x Chapter 10: Putting AI to Work: Case Studies in Applied Intelligence ��������������������������������������������������������������������������503 List of Case Studies ������������������������������������������������������������������������������������������504 Case Study Format and Team Roles������������������������������������������������������������������505 Case Study 1: AI Model for Human Exercise Recognition Using Computer Vision ������������������������������������������������������������������������������������������������506 Business Use Case ��������������������������������������������������������������������������������������506 Proposed Solution ���������������������������������������������������������������������������������������506 Solution Approach ���������������������������������������������������������������������������������������506 Model Development �������������������������������������������������������������������������������������508 Model Performance �������������������������������������������������������������������������������������509 Deployment �������������������������������������������������������������������������������������������������510 Challenges and Limitations �������������������������������������������������������������������������511 Business Impact ������������������������������������������������������������������������������������������512 Case Study 2: Optimizing Healthcare Triage Through a GenAI Chat Bot ������������512 Executive Summary �������������������������������������������������������������������������������������512 Solution Approach ���������������������������������������������������������������������������������������513 Model Development �������������������������������������������������������������������������������������513 Model Performance �������������������������������������������������������������������������������������514 Deployment �������������������������������������������������������������������������������������������������515 Monitoring ���������������������������������������������������������������������������������������������������516 Metrics ��������������������������������������������������������������������������������������������������������516 Challenges and Limitations �������������������������������������������������������������������������517 Business Impact ������������������������������������������������������������������������������������������517 Case Study 3: Dynamic Pricing Based on Demand Prediction by the AI Model ������������������������������������������������������������������������������������������������������������518 Executive Summary �������������������������������������������������������������������������������������518 Solution Approach ���������������������������������������������������������������������������������������518 Table of ConTenTs
Page
12
xi Model Development �������������������������������������������������������������������������������������520 Model Performance �������������������������������������������������������������������������������������520 Deployment �������������������������������������������������������������������������������������������������521 Monitoring ���������������������������������������������������������������������������������������������������522 Metrics ��������������������������������������������������������������������������������������������������������524 Challenges and Limitations �������������������������������������������������������������������������525 Business Impact ������������������������������������������������������������������������������������������526 Case Study 4: Optimizing Ads Recommendation on Search Results Page for E-commerce Platform����������������������������������������������������������������������������������526 Executive Summary �������������������������������������������������������������������������������������526 Solution Approach ���������������������������������������������������������������������������������������527 Model Development �������������������������������������������������������������������������������������529 Model Performance �������������������������������������������������������������������������������������530 Deployment �������������������������������������������������������������������������������������������������530 Monitoring ���������������������������������������������������������������������������������������������������532 Metrics ��������������������������������������������������������������������������������������������������������535 Challenges and Limitations �������������������������������������������������������������������������536 Business Outcome ���������������������������������������������������������������������������������������536 Summary�����������������������������������������������������������������������������������������������������������537 Chapter 11: Executive Perspectives: Navigating AI, Strategy, and the Future ����������������������������������������������������������������������������������539 Interview 1: Chief Digital Officer: Harmeen Mehta ��������������������������������������������541 Strategizing AI at Scale: A Conversation with Harmeen ������������������������������542 Interview 2: Managing Director, Consumer Digital: Harry Singh �����������������������553 Harry on AI: Strategy, Risk, and Reinvention ������������������������������������������������553 Interview 3: Head of Innovation: Abhishek Singh ����������������������������������������������567 Abhishek’s Take: How AI Is Redefining Innovation Playbooks ���������������������568 Interview 4: EVP of Product Management: Nimish Kulshrestha ������������������������574 Table of ConTenTs
Page
13
xii AI-Driven Product Thinking: Insights from Nimish ���������������������������������������575 Interview 5: Big 4 Consulting Firm Partner AI Practice: Vishal Agarwal ������������595 Interview 6: Engineering Leader: Himaanshu Gupta �����������������������������������������605 Building AI-Ready Infrastructure: Himaanshu Gupta’s Perspective �������������606 Interview 7: Data Product Manager: Peeyush Panthari �������������������������������������611 Building Data-Driven Products: Inside the Role of a Data Product Manager ������������������������������������������������������������������������������������������������������611 Authors’ Perspective on Architecting Agentic AI �����������������������������������������������621 Building Blocks of Agentic AI Systems ��������������������������������������������������������623 Ethics and Agentic AI �����������������������������������������������������������������������������������626 Summary�����������������������������������������������������������������������������������������������������������628 References ����������������������������������������������������������������������������������������629 Index �������������������������������������������������������������������������������������������������635 Table of ConTenTs
Page
14
xiii About the Authors Anshuman Srivastava is a product and AI leader with over 12 years of experience driving enterprise scale platforms at the intersection of business strategy and technology execution. Having spent most of his career in AI across both strategic and hands on implementation roles, he specializes in building and scaling enterprise-grade, AI-driven platforms that solve real-world business problems across core digital systems underpinning revenue, scale, and customer value. He is recognized for translating AI strategy into measurable outcomes, helping enterprises scale innovation with production-grade governance, reliability, and performance. Abhinav Garg brings 15 years of expertise in AI and data-driven solutions, spanning research, startups, and global e-commerce like Tokopedia. Combining technical depth with real-world impact, he turns advanced machine learning and computer vision innovations into practical, scalable solutions that solve complex business challenges.
Page
15
xiv Anshuman Mishra is an entrepreneurial product and digital leader with 20 years of experience driving large-scale transformations and building enterprise B2C and B2B/ SaaS products. An early adopter of product management in India, he has collaborated with global product leaders and data experts to scale organizations, unlock growth, and deliver exceptional experiences to millions of users. abouT The auThors
Page
16
AI: Foundations and Strategy PART I
Page
17
3© Anshuman Srivastava, Abhinav Garg, Anshuman Mishra 2026 A. Srivastava et al., AI Meets Strategy, https://doi.org/10.1007/979-8-8688-2139-4_1 CHAPTER 1 The AI Makeover: How Product Management Is Evolving “In any given moment we have two options to step forward into growth or step back into safety.” —Abraham Maslow Artificial intelligence (AI) is no longer just hype; it has become the new operating system on which businesses will build their moats, define their key differentiations, and shape their long-term competitiveness. As AI’s adoption increases, most organizations have realized a successful AI implementation isn’t just about sophisticated algorithms; it is equally about how well AI initiatives are aligned with the organization’s strategy. As product leaders are often considered the thought leaders in how technology can be used to best suit the business interests, they are now at the forefront of this transformation. This chapter will help product leaders understand how AI is fundamentally changing product management as a trade. We aim to make product leaders realize that today the question is not if AI will affect their product strategy but how ready they are to lead it. And leading AI doesn’t mean simply using AI for innovation; it means embedding it thoughtfully into the very core of your organization’s strategy and product offerings.
Page
18
4 This requires identifying the right user pain points where AI will make an impact, evaluating the implementation from strategic alignment perspective, ROI perspective, and organization’s readiness point of view, and then supporting each AI initiative by providing right technical and organizational support required. When AI is treated as a side hustle or a late-stage add-on or a tech- led initiative, it rarely delivers meaningful outcomes. This is because AI on its own does not create any value. It delivers value only when supported by the right structures, context, and deep understanding of customer problems. Just like salt enhances the flavor of a dish without becoming the dish itself, AI must be applied with intention. Too much of it might overcomplicate or misguide, and too little may lead to missed opportunities. This chapter will highlight how product leaders and managers must evolve to gauge where, when, and how much AI to add to enhance a product’s flavor without losing its soul. From Intuition to Intelligence: The Rise of AI-Driven Product Management If you ask us what is most successful products have in common, you would hear it is the ability to build a technology-based solution to an unfulfilled customer need. From the invention of the telegram and telephones to modern-day instant messaging apps, these successful innovations address a human need to make communication faster and easier. These solutions have become successful because cutting-edge technology was used to meet a customer’s need. Currently we are in middle of a technological revolution that is unlocking opportunities for lasting, impactful solutions. This revolution is the rise of AI. Much like previous industrial revolutions, AI is set to change the way the world functions, each revolution building upon the success of the last. Chapter 1 the aI Makeover: how produCt ManageMent Is evolvIng
Page
19
5 The current revolution also called the Industrial Revolution 4 and will revolutionize the way decisions are made and executed. Decisions will now be more fact based as this revolution will help generate more accurate data by enabling the capture of subtransactional data (IOT and other forms of digitization). AI will make decision-making easier. In some cases, agentic AI can also help act based on the recommendation made. This era is reshaping industries and changing how products are conceptualized, developed, and delivered. To thrive in this new world powered by data, product managers must embrace new ways of thinking and operating. Product management as a discipline is about creating a balance between creativity and pragmatism. As product leaders, we must put into use our understanding of technology to solve and understand user needs and build products accordingly while acting as the innovation beacon for the organization. In other words, it is our responsibility to help organizations understand the changing technology landscape and to ensure that organizations stay ahead of the competition by putting the technology to use in driving innovation. Product managers are now required to be strategic thinking leaders who cannot just ship great products but also play a significant role in defining an organization’s strategy and technology adoption roadmap. They are also expected to be capable of enough of analyzing vast amounts of data and leveraging cutting-edge technologies to make informed product decisions while designing products powered by AI. In a nutshell, data has become the backbone of product strategy, and product managers must be comfortable analyzing real-time data, predicting future trends, and anticipating customer needs Early in our careers we navigated the same terrain that today many peers find themselves in, relying on intuition, using minimal data in market research, and using good old-fashioned gut instinct based upon limited data points to shape products. And like many, we began to feel the weight of this approach as the pace of change accelerated. Data points were piling up faster than we could process them. User behavior was evolving at lightning Chapter 1 the aI Makeover: how produCt ManageMent Is evolvIng
Page
20
6 speed, and no amount of brainstorming sessions or focus groups seemed to offer clarity. It was then our data background helped because we could put data science methods to use in designing and developing our products. We soon started observing that our products were more data-driven than others. Our comprehensive understanding of the data ecosystem enhanced our ability to process a large of variety of data at every step of product design and execution. It also enabled us to integrate AI into our product features, allowing us to achieve our product goals more efficiently. As we reflect on our individual journeys today, we see AI has completely transformed the role of the product manager, not just in terms of what we do but in how we do it. In this book, we want to take you through that transformation. This book covers the key concepts and professional advice required for meeting the changing needs of the industry and transforming you into a truly AI-powered product manager. In next section, we will explore how great products use AI in solving problems faced by users in their industry. The goal is to showcase how AI is overcoming previously unsolvable problems and utilizing its potential to develop truly outstanding products. Showcasing the Role of AI/ML in Creating Outstanding Products In this section we will be exploring four industry leading products and understand how these products are using AI to best serve customer needs. We will be exploring the following: • Uber • Grammarly • Meta (Facebook) • Amazon Marketplace Chapter 1 the aI Makeover: how produCt ManageMent Is evolvIng
Comments 0
Loading comments...
Reply to Comment
Edit Comment