引言
随着人工智能技术的飞速发展,AI产品经理这一职位逐渐成为科技行业的香饽饽。但AI产品经理究竟是做什么的?与传统产品经理有何不同?又该如何成为其中的一员呢?本文将为你一一解答。
一.AI产品经理是什么?
AI产品经理,顾名思义,就是负责人工智能产品的规划、设计、开发和迭代的专业人士。他们不仅要对市场有敏锐的洞察力,还要对技术有深入的理解,能够将复杂的AI技术转化为用户友好的产品。
二.与传统产品经理有何不同?
与传统产品经理相比,AI产品经理需要具备更多的技术背景和对AI技术的深刻理解。他们不仅要关注产品的市场定位和用户需求,还要深入参与到算法的选择、数据的收集和处理、模型的训练等技术环节。此外,AI产品经理还需要具备跨学科的沟通能力,能够与数据科学家、工程师和设计师等不同背景的团队成员有效协作。
(1)核心职责:无论是AI产品经理还是传统产品经理,他们的核心职责都是围绕产品的设计、研发、推广以及生命周期管理。他们都需要进行市场调研、定义目标用户、设计产品功能,并协调跨部门资源以推动产品的发展。
(2)用户导向:两者都强调以用户为中心的产品设计思想,注重用户体验和用户需求的满足。
市场适应性:必须对市场趋势敏感,了解行业动态,确保产品能够适应市场变化。
团队协作:需要与工程师、设计师、市场人员等职能团队合作,促进产品从概念到市场的全过程。
三、如何成为其中一员?
首先需要了解AI产品结构与大模型的能力与边界,知道AI产品经理分类有哪些、能力模型是什么、工作流程有哪些?然后根据个人优势和兴趣选择适合领域进行专业提升。
1.了解AI产业结构
AI产业可分为三类公司:
(1) 行业+ AI:以行业知识为核心,提供AI赋能产品或服务,如智能家居。要求产品经理深入理解行业并具备场景分析能力。
(2) AI+ 行业:以AI技术为核心,提供服务或解决方案,如智能客服。商业模式偏向B2B,要求产品经理有强沟通能力和项目把控力。
(3) 基础平台:提供AI技术平台和数据支持,帮助企业快速应用AI技术。适合对底层技术有理解的产品经理,研发背景者尤佳。
2.了解大模型的能力与边界
大模型是 AI 领域的一个重要组成部分,它们通常是指具有大量参数和层的神经网络模型。这些大模型在 AI 的发展中起到了关键作用,因为它们能够处理和理解大量的数据,从而提高了 AI 系统的性能和准确性。
3.AI产品经理分类
AI 产品经理分狭义和广义:
- 狭义AI产品经理:直接应用语义、语音、计算机视觉和机器学习等AI技术。这些技术近年变得可商用,支撑了新产品和服务如智能音箱、服务机器人。包括:
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语义类:对话、知识图谱、机器翻译、搜索PM。
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语音类:ASR、TTS PM。
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视觉类:人脸识别、车辆识别、智能视频分析、图像检索PM。
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机器学习类:应用于出行、推荐系统的PM。
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终端应用类:实体机器人、虚拟机器人、智能车载、智能家居PM等。
- 广义AI产品经理:间接涉及上述四个核心AI领域或直接应用其他新兴技术(如脑机接口、量子计算)。这类产品经理不直接掌握AI技术,可能在2015年前就存在,职责较轻,可能由技术人员或创始人兼任,目前数量较少。包括:
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终端应用类:涉及实体机器人、虚拟机器人等,但未直接应用核心AI技术。
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策略类:在出行、推荐系统中间涉及机器学习。
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非成熟AI技术类:涉及脑机接口、量子计算等新兴技术。
未来,广义AI产品经理可能会向狭义AI产品经理演变和融合。
4.AI产品经理的能力模型
每个行业的发展都要经过重技术、重产品、重运营这3个阶段,目前AI行业现已进入以产品优先的第二阶段,对AI产品经理的要求更加严格,具体如下:
(1) 商业变现模式和闭环:在资本寒冬中,找到合适的商业模式至关重要。AI产品经理需深入了解行业,从痛点出发,找到有价值的场景,制定有效的商业策略和定价,以实现产品变现。当前,安防、金融、互联网服务和企业服务等领域的商业化较为成功。
(2) 把控产品需求:在清晰公司战略的基础上,深挖产品需求,用人工智能技术重新定义场景和需求,快速验证并落地能解决痛点问题的产品。
(3) 与技术互相推动:AI产品经理需理解技术实现过程,将用户需求与AI技术结合,优化产品设计,加速产品目标的实现。同时,需不断关注AI行业动态,与工程师交流,了解技术边界。
(4) 获取用户信任:随着AI技术发展,伦理、道德和法律风险日益突出。AI产品经理需确保产品符合伦理标准,保护用户权益,提高透明度,以获得用户信任。
5.AI产品工作全流程
AI产品的工作流程通常包括以下几个阶段:
结语
成为AI产品经理是一个充满挑战和机遇的职业道路。如果你对人工智能充满热情,并且愿意不断学习和适应新技术,那么这可能是一个适合你的职业选择。记住,成为一名优秀的AI产品经理,不仅需要技术知识,更需要创新思维和用户导向的产品设计能力。
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