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传统产品经理和AI产品经理的区别

传统的产品经理和AI产品经理有什么区别呢?

在2019年的放假前最后一天,我们来谈谈传统的产品经理和AI产品经理有什么区别呢?

根据我个人多年从业经验和了解的最新行业信息,今天我和大家来从多个角度探讨一下这个问题!

人工智能的兴起造就了很多新兴的职业,例如:算法工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、DB工程师、数据标注员,还有让我心头一颤的人工智能产品经理。

同样是产品经理,人工智能产品经理和互联网产品经理之间有什么相同点和不同点呢?

01、从产品思维角度

纵观历史,每次科学技术的进步都会给社会生产带来性能和效率上的提升。互联网和人工智能都只是一种技术手段,而不同的是,互联网是通过优化和创新信息存储于传递的方式重新组合生产要素,重构线下的商业模式,而人工智能是从根本上对生产要素进行升级。

举个例子,在交通和出行领域,滴滴实际上是一个一站式出行平台,本质上是提供乘客与司机的线上连接,提高司机与乘客的匹配效率,降低司机因获取不到乘客损失的成本。将线下乘车的服务转移到线上,并标准化流程,最终实现商业变现。而人工智能产品在出行领域,则是从升级生产要素——车辆为切入点,赋予了车辆自动驾驶的能力。

传统的互联网思维是一种因果和相关性思维,即找到用户增长的原因,然后不断强化。而人工智能产品不一样,它与概率密切相关。概率是人工智能推理的逻辑基础,人工智能的每个推断和预测都只是在一定概率上成立。实际上,人类世界充满了概率,医生基于病人的检查结果或者描述进行诊断和治疗是基于概率,投资或者买股票是赚是赔是基于概率。

人工智能的概率早在1956年就已经提出来了,之所以到现在才爆发,就是因为推断准确的概率太低,迟迟达不到商用的水平。随着深度学习技术的发展,计算机运行芯片的升级以及互联网积累下来的庞大的优质数据,使得人工智能厚积薄发。

人工智能产品的设计思维,需要在具体的业务场景中,判断该领域的算法推断的概率是否能够达到人们的期望,人们最低的期望是什么,并依次决定人工智能产品的研发策略。

02、从工作流程角度

对于互联网产品经理,先上一张经典的图——产品画布。

2019年产品经理的华山论剑

人工智能产品经理的工作流程,相对互联网产品经理来说存在以下不同:

(1)用户调研和需求分析上,人工智能尚处于探索时期,不像互联网发展这么多年,各行各业的用户画像和常用场景都已经非常清晰,人工智能产品的产品形态,用户画像,典型场景都还不明确,需要人工智能产品经理去多理解行业,多观察,多验证

(2)功能设计上,功能设计上要考虑技术实现的问题,人工智能技术尚处于若人工智能时代,不是所有的场景都能使用人工智能,因此人工智能产品经理需要了解主流算法的使用场景,界限以及优势,避免设计一些无法实现或者难以实现的功能点

(3)交互设计上,人工智能的交互设计不再是纯软件交互,而是更接近人的自然状态,比如语音交互,非常贴合人们生活中用语言下达命令的场景,人工智能的交互设计也还处于探索阶段,并没有业内公认的或者用户普遍接受的设计标准

(4)数据分析,人工智能所分析的数据大多数都是非结构化和半结构化数据,例如人脸识别处理的图像和视频数据,语音识别处理的语音数据,而互联网处理的更多是结构化数据,以文本为主

下面是我尝试着总结的人工智能产品画布,欢迎吐槽!

2019年产品经理的华山论剑

人工智能产品的工作流程分为5步:

(1)设定清晰的目标,是至关重要的一步,从四个方面进行分析,用户痛点,场景分析,需求分析和市场分析。目标需要一句话描述出来:该产品或者功能面向xxx客户,解决客户在xxx场景下的xxx问题,给客户带来xxx收益(包括效率提升和体验优化等)

(2)技术预研,与互联网产品不同,人工智能产品需要理解技术实现过程,不过并不需要会编程会写算法,而是要理解算法和技术的实现逻辑与边界。计算芯片,算法模型,训练数据以及各种传感器,这些是构成人工智能产品的关键要素,产品经理必须要熟悉

(3)需求分析与产品设计,这里与互联网产品经理类似,不能技术驱动产品,而是需求驱动产品。忽略用户期望,华而不实的产品功能只会带给用户失望

(4)参与研发过程,人工智能产品经理参与研发,不是关注研发进度,也不是编写代码,而是基于对需求,业务和场景的理解,配合开发人员进行训练数据集的准备,模型训练,测试优化,帮助研发快速实现产品目标

(5)产品运营与数据迭代,人工智能产品经理需要关注产品运营数据和用户反馈,动态调整在算法,硬件等方面的投入

03、从能力素质角度

人工智能产品经理与互联网产品经理本质是都是满足用户/客户的需求,但是由于采用的技术不一样,需要的能力素质也不一样。互联网产品经理需要具备的基本素质包括:

(1)用户调研

(2)场景分析

(3)需求分析与管理

(4)功能与流程设计

(5)产品数据分析与迭代

互联网产品经理是否应该懂技术,在互联网时代是一个颇具争议的话题,但是在人工智能时代,这个问题有了答案,人工智能产品经理必须要懂技术,而且是要紧跟自己所在领域的技术前沿趋势,了解最新的技术实现逻辑和边界。

人工智能产品经理的知识体系可以分为六大模块:

(1)基础知识,所在领域的术语,行业逻辑玩法,常见的技术名词,常见的数据类型等;

(2)平台和硬件支持,熟悉所在领域的人工智能机器学习或深度学习平台,常见的芯片和传感器硬件;

(3)人工智能核心技术,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP),计算机视觉(Computer Vision,CV)语音识别(Automatic Speach recognition,ASR)等,以及算法的基础常识

(4)人工智能常见的行业实践,分为三大类,第一类语音和文字处理,例如智能写稿,机器人客服等;第二类图像和视觉,例如自动驾驶,人脸识别等;第三类是大数据和预测,智能推荐,金融风控等

(5)行业知识,了解行业的逻辑,行业的玩家分布,行业的常见场景等

(6)伦理,安全和法律知识,人工智能产品很多时候可能会涉及到伦理和法律边界方面的问题,例如训练的数据可能会涉嫌侵犯用户隐私,所以在设计产品的时候要评估这些方面,以规避风险

相比互联网产品经理,人工智能产品经理所需要了解的东西,包括核心技术,人文,心理学,行业知识等都要更多,因此需要人工智能产品经理有更强大的学习能力,更强大的行业洞察和分析能力,更深入的人文和法律知识素养。

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0 条回复 A 作者 M 管理员
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