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AI時(shí)代下,產(chǎn)品經(jīng)理的“變”與“不變” — “變”篇
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-10-14 09:20:46   瀏覽:1546次  

導(dǎo)讀:最近兩年大模型和AI火熱,而且給予AI很多行業(yè)和產(chǎn)品都會(huì)被重新洗牌。這種情況下,產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)發(fā)生什么樣的變化呢?這篇文章,我們來(lái)討論下。 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,我們正步入一個(gè)前所未有的時(shí)代。曾經(jīng),我們認(rèn)為這些高科技技術(shù)只會(huì)出現(xiàn)在科幻電影中,...

最近兩年大模型和AI火熱,而且給予AI很多行業(yè)和產(chǎn)品都會(huì)被重新洗牌。這種情況下,產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)發(fā)生什么樣的變化呢?這篇文章,我們來(lái)討論下。

AI時(shí)代下,產(chǎn)品經(jīng)理的“變”與“不變” — “變”篇

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,我們正步入一個(gè)前所未有的時(shí)代。曾經(jīng),我們認(rèn)為這些高科技技術(shù)只會(huì)出現(xiàn)在科幻電影中,我還記得當(dāng)年看貝克街的亡靈時(shí)給到我的震撼與羨慕,游戲的世界那么的真實(shí),人工智能自我摧毀的時(shí)候那么的感人,也好想像柯南一樣可以體驗(yàn)下福爾摩斯的生活。

過(guò)去,AI技術(shù)的應(yīng)用往往需要深厚的專業(yè)知識(shí)和高昂的成本投入,隨著AI技術(shù)的不斷快速發(fā)展,尤其到了2022年底,OpenAI推出通用大語(yǔ)言模型ChatGPT,極大地降低了企業(yè)觸達(dá)和應(yīng)用AI技術(shù)的門檻。企業(yè)不再需要龐大的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì),也不需要復(fù)雜的算法支持,就能夠輕松地將AI技術(shù)融入到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中。

這種變化帶來(lái)的直接影響是,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始探索和應(yīng)用大語(yǔ)言模型,以實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的升級(jí)和解決方案的效率升級(jí)。從客戶服務(wù)到內(nèi)容創(chuàng)作,從數(shù)據(jù)分析到?jīng)Q策支持,AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越廣泛,很多產(chǎn)品經(jīng)理都在主動(dòng)或被動(dòng)的轉(zhuǎn)向AI產(chǎn)品經(jīng)理。

那轉(zhuǎn)向AI產(chǎn)品經(jīng)理需要哪些新的技能呢?要討論這個(gè)問(wèn)題我們首先要看下AI時(shí)代下有哪幾類公司,不同種類的公司對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理的要求也大不相同。

一、AI時(shí)代下的公司分類

在AI時(shí)代下,公司主要分為三類:

第一類:AI研究開(kāi)發(fā)公司

這類公司主要專注于人工智能技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā),包括算法創(chuàng)新、模型訓(xùn)練和優(yōu)化。比如現(xiàn)在大名鼎鼎的OpenAI就是這類公司

第二類:AI服務(wù)提供商

類公司提供AI相關(guān)的服務(wù),如云計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、咨詢和技術(shù)支持。比如微軟Azure。

第三類:AI應(yīng)用公司

這類公司將AI技術(shù)應(yīng)用于特定行業(yè)或服務(wù),開(kāi)發(fā)面向消費(fèi)者的應(yīng)用程序或行業(yè)解決方案。

目前大多數(shù)公司都是第三類公司或即將變成第三類公司,也就是根據(jù)自身多年行業(yè)/領(lǐng)域的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)累積,結(jié)合人工智能技術(shù),給客戶/用戶提供更好的產(chǎn)品或服務(wù)。我們今天所討論的,產(chǎn)品經(jīng)理需要哪些新技能也是基于這類公司。

二、AI時(shí)代下產(chǎn)品經(jīng)理的“不變”和“變”1. 產(chǎn)品經(jīng)理永恒不變的目標(biāo)

如果說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理做的事情是在某個(gè)場(chǎng)景下確保設(shè)計(jì)的產(chǎn)品滿足用戶需求,并在市場(chǎng)上有競(jìng)爭(zhēng)力。那么AI時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理則需要結(jié)合人工智能技術(shù)提升場(chǎng)景中現(xiàn)有的技術(shù),從而實(shí)現(xiàn)用戶的體驗(yàn)升級(jí)和解決方案的效率升級(jí)。

舉個(gè)例子:

如果把產(chǎn)品經(jīng)理比作一部電影的導(dǎo)演,他們不僅需要有創(chuàng)意(產(chǎn)品構(gòu)思)和愿景(電影定位),還要確保電影(產(chǎn)品)能夠吸引觀眾(用戶)并且在市場(chǎng)上獲得成功(這個(gè)成功可能是票房,也可能是某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域下的突破)。

在過(guò)程中,導(dǎo)演需要協(xié)調(diào)編劇、演員、攝影師、音樂(lè)家等團(tuán)隊(duì)成員,確保電影的每個(gè)環(huán)節(jié)都符合整體愿景和目標(biāo)。同時(shí),導(dǎo)演還需要考慮不同來(lái)源的反饋,以改進(jìn)電影的最終版本。

而在AI時(shí)代下,導(dǎo)演可以通過(guò)AI獲取更多創(chuàng)意靈感,并在制作過(guò)程中利用AI技術(shù)來(lái)完成以前不可能完成或需要高昂成本才能完成的恢弘場(chǎng)面,從而給觀眾獲得更好的觀影體驗(yàn)。

產(chǎn)品經(jīng)理永遠(yuǎn)不變的目標(biāo)

對(duì)企業(yè):用最小化的開(kāi)發(fā)任務(wù)量(我們的投入),最大化我們從中得到的好處(成果或影響)

對(duì)用戶:為用戶創(chuàng)造最大價(jià)值,提供最佳用戶體驗(yàn)

3. 產(chǎn)品經(jīng)理需要的新技能

1)行業(yè)/產(chǎn)品所需的AI技術(shù)就像互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的產(chǎn)品經(jīng)理是否需要懂技術(shù)這個(gè)熱門討論話題一樣,懂技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理最大的優(yōu)勢(shì)是可以和開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行高效的溝通,同樣,懂AI相關(guān)技術(shù)的一個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)也是可以和算法工程師進(jìn)行高效溝通。

同時(shí)掌握相關(guān)技術(shù)在產(chǎn)品所在領(lǐng)域的應(yīng)用條件和最佳實(shí)踐可以幫助我們?cè)谠O(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)知道技術(shù)可實(shí)現(xiàn)性,怎么價(jià)值最大化,怎么避開(kāi)別人已經(jīng)踩過(guò)的坑。

最后當(dāng)碰到技術(shù)限制時(shí)可以及時(shí)討論并調(diào)整方案從而完成最終目標(biāo)。 例如,如果所在公司要引入大語(yǔ)言模型對(duì)原有的產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行升級(jí),那我們起碼應(yīng)該知道:

大語(yǔ)言模型的前世今生,以及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、生成式人工智能、語(yǔ)言模型之前的關(guān)系是什么,理解主流大模型的優(yōu)缺點(diǎn)、能力邊界等

一些基本概念,比如預(yù)訓(xùn)練、督導(dǎo)式學(xué)習(xí)、自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)、增強(qiáng)式學(xué)習(xí),比如Token、CoT、Few-shot、Zero-shot、Instruction Learning、In-context Learning、RAG、Finetune等

一些實(shí)踐操作,比如Prompting、如何準(zhǔn)備測(cè)試集、如何做算法備案等

2)AI時(shí)代下的數(shù)據(jù)分析能力

利用大語(yǔ)言模型提升數(shù)據(jù)分析效率,比如利用大語(yǔ)言模型的情感分析(Sentiment Analysis),幫助我們更高效的分析用戶反饋,了解用戶是否對(duì)產(chǎn)品滿意。

人工/自動(dòng)化標(biāo)注Bad Case,分析失敗原因,并找出共性問(wèn)題以迭代產(chǎn)品

3)AI時(shí)代下的人機(jī)交互準(zhǔn)則

智能化人機(jī)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)研究

Human-AI- Interaction 等研究院的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)在產(chǎn)品中的應(yīng)用

4)安全、隱私、倫理和道德

如何避免人工智能可能說(shuō)出有害的內(nèi)容,比如臟話、抄襲、歧視、過(guò)度政治正確等等

如何避免泄露個(gè)人數(shù)據(jù)隱私,在產(chǎn)品中引入AI技術(shù)后怎么做到數(shù)據(jù)合規(guī),尤其跨國(guó)企業(yè)需要同時(shí)注意“個(gè)保法”和“GDPR”

了解基本倫理原則

四、結(jié)尾

以上的每個(gè)小點(diǎn)希望給大家提供一些轉(zhuǎn)型時(shí)的學(xué)習(xí)方向,希望后續(xù)有機(jī)會(huì)可以把每個(gè)小點(diǎn)都詳細(xì)說(shuō)說(shuō)實(shí)踐過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)和踩到的坑。 大家也可以分享下,自己在轉(zhuǎn)型做AI產(chǎn)品的時(shí)候哪些技能是要新Get的?歡迎評(píng)論區(qū)討論~

最后我們想用一句很喜歡的話做結(jié)尾,All Product Managers areor will soon beAI Product Managers.

希望大家都可以在AI時(shí)代下轉(zhuǎn)型為成功的產(chǎn)品經(jīng)理!

本文由 @AI 實(shí)踐干貨 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來(lái)自Unsplash,基于CC0協(xié)議

該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)

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