AI heeft het belang van beoordelingsvermogen bij productleiderschap niet veranderd. Wat er wel veranderd is, zijn de kosten als het fout gaat.
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 overtuiging, een hypothese gevormd door ervaring, klantinzicht en patroonherkenning. Wat uiteindelijk goed presterende productorganisaties onderscheidt van gemiddelde organisaties, is hoe snel en zelfverzekerd instinct wordt gevalideerd. Die validatie is de echte rol van productanalyse, en in toenemende mate vergroot AI daar de waarde ervan.
Analytics test of wat u dacht dat zou gebeuren ook daadwerkelijk zou gebeuren, en om u te informeren over wat u vervolgens doet. Wanneer analyses worden beschouwd als een beslissingsmotor in plaats van als een rapportagelaag, verandert dit fundamenteel de manier waarop teams werken.
ANALYSE SPRAWL VERMINDERT DUIDELIJKHEID
In bijna elke organisatie waarin ik heb gewerkt, ongeacht de omvang of branche, komt één patroon met opmerkelijke consistentie naar voren: de wildgroei van analyses.
Google Analytics, Amplitude, Mixpanel, Adobe Analytics en Pendo zijn allemaal uitstekende tools, die met goede bedoelingen zijn gebruikt om echte problemen op te lossen. Wanneer ze echter allemaal – of zelfs meerdere – naast elkaar bestaan binnen één organisatie, creëren ze vaak fragmentatie die de besluitvorming ondermijnt. Het probleem is niet de instrumenten zelf, maar het ontbreken van een duidelijk leiderschapsbesluit om te standaardiseren.
Wanneer analyses zich op meerdere platforms bevinden, elk met hun eigen methodologie en definities, worden zelfs fundamentele vragen moeilijk te beantwoorden. AI vergroot dat probleem. Stel een eenvoudige vraag als: “Hoeveel unieke bezoekers krijgen we maandelijks?” Omdat gegevens over meerdere analyseplatforms zijn verspreid, is er geen eenduidig antwoord. U kunt de cijfers niet samenvoegen. Er vindt geen ontdubbeling plaats. Kleine verschillen in definities ondermijnen het vertrouwen. Teams stoppen met het bespreken van inzichten en beginnen te debatteren over wiens gegevens correct zijn.
Dat is geen gereedschapsfout. Het is een mislukking van de besluitvorming.
INCONSISTENTE GEGEVENS SCHAAL VERWARRING
Deze uitdaging is zelfs nog belangrijker in een AI-gestuurde wereld, omdat AI afhankelijk is van samenhang. Modellen trainen op dubbelzinnige statistieken. Als de fundamenten inconsistent zijn, zal AI de verwarring sneller vergroten dan enig mens ooit zou kunnen.
Vooral in organisaties met meerdere bedrijfseenheden en producten moet 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 de teams.
Als dat eenmaal is vastgesteld, volgt al het andere. Het selecteren van het juiste productanalyseplatform is gebaseerd op zakelijke vereisten, niet op gemak. Dat platform kan per context verschillen. Sterker nog, ik moet dezelfde analysetool nog twee keer implementeren. 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 eerder een leiderschapskeuze dan een technische onvermijdelijkheid, en gedeelde definities zijn veel belangrijker dan dashboards of modellen.
Analytics en AI zijn alleen van belang als ze beslissingen verbeteren. Wanneer dat fundament bestaat, wordt AI een echte krachtvermenigvuldiger en winnen organisaties aan snelheid, vertrouwen en het vermogen om te schalen. Inzichten komen sneller naar boven, patronen komen eerder naar voren en teams besteden veel minder tijd aan het afstemmen van gegevens en veel meer tijd aan het handelen ernaar. Leiders gaan van het reageren op signalen naar het vormgeven van resultaten. Zonder die basis maakt AI slechte analyses alleen maar luider.
EEN EENVOUDIGE UITDAGING VOOR LEIDERS
Als u leiding geeft aan product-, technologie- of digitale teams, zijn hier drie eenvoudige vragen die u moet overwegen:
- Hoeveel analysetools gebruikt uw organisatie voor al uw producten?
- Delen uw teams dezelfde definities voor basisstatistieken?
- Kun jij een vraag één keer beantwoorden en het antwoord overal vertrouwen?
Als deze antwoorden variëren, is het probleem niet analyse of AI. Het is besluitvorming. Als uw AI-strategie voorloopt op uw analytische fundamenten, schaalt u de onzekerheid op en niet de intelligentie.
Darren Persoon is EVP en chief digital officer van Cengage Group.
