Que fait exactement l'IA pour les gens, fonction par fonction Résultats d'une enquête sur la productivité de l'IA à grande échelle auprès de mes plus de 1 million d'abonnés à la newsletter (avec @noamseg) 1. Les chefs de produit voient le plus de valeur dans les outils d'IA pour (1) rédiger des PRD, (2) créer des maquettes/prototypes, et (3) améliorer leur communication par e-mails et présentations. Pas tant pour les aider à trouver des idées de feuille de route, à animer des réunions, à élaborer des stratégies de mise sur le marché, ou à synthétiser des recherches utilisateurs. L'IA aide les chefs de produit à produire, mais jusqu'à présent, elle est en retard pour les aider à réfléchir.

2. Les designers trouvent que l'IA est particulièrement utile pour la synthèse de la recherche utilisateur, le contenu et la rédaction, ainsi que pour l'idéation des concepts de design. Le design visuel se classe au #8. L'IA aide les designers dans tout ce qui concerne le design (synthèse de recherche, rédaction, idéation), mais le fait de pousser des pixels reste obstinément humain. Pendant ce temps, comparons le prototypage : les PM le classent au #2 (19,8 %), tandis que les designers le classent au #4 (13,2 %). L'IA débloque des compétences pour les PM en dehors de leur travail principal (du moins dans le cas du prototypage), tandis que les designers ne voient pas les bénéfices d'amélioration marginale de l'IA dans leur travail principal.

3. Les fondateurs s'orientent fortement vers la productivité et le soutien à la décision, l'idéation de produits et la vision/stratégie. Contrairement aux autres, les fondateurs utilisent l'IA pour réfléchir, pas seulement pour produire. Les trois principales fonctions sont toutes stratégiques : soutien à la décision, idéation et vision/stratégie. C'est un contraste frappant avec les PM (dont les principales fonctions sont les documents et les prototypes) et les designers (synthèse de recherche et rédaction). Et regardez cette catégorie n°1 : "productivité/soutien à la décision", à 32,9 %, est sans équivalent dans l'enquête. Aucun autre rôle n'a un cas d'utilisation aussi dominant. Les fondateurs considèrent l'IA comme un partenaire de réflexion et un conseiller, pas seulement comme un outil pour des livrables spécifiques. Ce schéma peut expliquer pourquoi les fondateurs rapportent la plus grande satisfaction tout au long de l'enquête : ils ont compris comment utiliser l'IA pour un travail stratégique à fort impact, pas seulement pour des tâches de production.

4. Les ingénieurs sont l'exception. Pour eux, l'IA fait un seul gros travail : écrire du code, la tâche d'ingénierie principale. Alors que pour les chefs de projet et les designers, l'IA les aide avec des tâches de soutien. Plus bas dans la liste se trouvent des emplois comme la documentation (7,7 %), les tests (6,2 %) et la révision de code (4,3 %). Ce sont les tâches "ennuyantes mais nécessaires" que les ingénieurs n'aiment généralement pas. Comme vous le verrez dans les données sur les opportunités ci-dessous, cela est sur le point de changer. Les ingénieurs ont accepté l'IA comme partenaire de codage ; maintenant, ils veulent qu'elle s'occupe du travail fastidieux qui vient après que le code a été écrit. Un autre schéma qui mérite d'être noté : les ingénieurs rapportent les résultats les plus mitigés sur la qualité plus tard dans l'enquête (51 % mieux mais 21 % pire, le plus haut "pire" de tous les rôles).