Forventet verdi-analyse presenteres som et verktøy for beslutninger i AI-produktledelse.
Artikkelen beskriver forventet verdi som et matematisk begrep illustrert med spill som terning og rulett, og forklarer den formelle definisjonen for stokastiske utfall. Den framhever at beslutninger under usikkerhet er en sentral utfordring for produktteam, særlig når man bygger løsninger med kunstlig intelligens (KI). Tre hovedårsaker til økt usikkerhet i KI-produktteam nevnes: at mange algoritmer gir probabilistiske utfall, at tilstrekkelig mengde høykvalitets relevante data kan mangle, og at hypen rundt generativ AI gir urealistiske forventninger. Videre omtales tre case-studier som viser hvordan forventet verdi kan veilede strategiske valg; ett eksempel gjelder svindeldeteksjon hos Cars Online, en plattform for videresalg av brukte biler i Europa.
Kort norsk kontekst: Metoden er relevant for norske produktteam siden artikkelen adresserer utfordringer med probabilistiske modeller, datakvalitet og forventningsstyring — temaer som også berøres i AI-nyheter.
Kilde: https://towardsdatascience.com/expected-value-analysis-in-ai-product-management | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
