Du prompt engineering au context engineering : la revanche des ingénieurs
Assistants et agents IA seront d'autant plus pertinents que nous saurons leur apporter le bon contexte d'informations - ni trop, ni trop peu.
Oui à l'usage de l'IA dans le Product management. Non au remplacement !
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À l'instar de la distinction entre desk research" et "field research" dans le journalisme, le Product Management moderne conjugue analyses automatisées et expertise terrain. L'émergence de l'IA redéfinit cette dynamique, soulevant des questions essentielles sur son rôle.
Les outils d'IA offrent aujourd'hui des capacités impressionnantes : analyse automatique de données avec Mixpanel AI Assistant, études de marché via Crayon.ai, ou analyse de feedback utilisateurs grâce à Dovetail. Ces innovations accélèrent considérablement certaines tâches analytiques. Cependant, l'IA présente des limites fondamentales : elle fonctionne comme un système de reconnaissance de motifs sophistiqué, sans réelle compréhension des enjeux qu'elle traite.
L’IA reste incapable d'exercer un jugement critique ou de remettre en question ses hypothèses sans instruction précise.
Le cœur du Product Management repose sur des compétences profondément humaines. La vision stratégique, l'empathie client et la gestion complexe des parties prenantes nécessitent une intelligence authentique que l'IA ne peut reproduire. L'intuition, forgée par l'expérience, et le jugement contextuel demeurent irremplaçables dans la prise de décision.
L'IA s'affirme comme un outil précieux d'aide à la décision pour tout PM, mais le Product Management reste un art essentiellement humain, où la technologie vient en support de l'expertise plutôt qu'en remplacement.