隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們正站在一個新時代的門檻上，AI的浪潮預(yù)示著新的機遇與挑戰(zhàn)。在這篇文章中，我們將探討AI時代下產(chǎn)品經(jīng)理的角色如何轉(zhuǎn)變，以及他們?nèi)绾卫眠@一技術(shù)浪潮實現(xiàn)職業(yè)上的再次崛起。
一、AI時代爆發(fā)的前夕
從22年底、23年初ChatGPT3.5發(fā)布之始，AI又再一次的成為人們眼前的熱點，各種暢享著改變世界的呼聲有層出不窮，在之后通用型大模型不斷出現(xiàn)國內(nèi)也是熱火朝天，包括文心一言、豆包、通義千問、騰訊混元、Kimi等等。而在各個細分領(lǐng)域的AI也是像雨后春筍一樣，不斷冒出，作圖的、做視頻、處理文檔各個領(lǐng)域都是百花齊放。而基于這些底層大模型進行應(yīng)用層面的創(chuàng)業(yè)更是各式各樣，呈爆發(fā)式增長，但除了像ChatGPT這一類的現(xiàn)象級底層技術(shù)平臺，后續(xù)并未太多面向全民的殺手級應(yīng)用出現(xiàn)。
在這一兩年的持續(xù)觀察中，發(fā)現(xiàn)大模型的發(fā)現(xiàn)雖然日新月異，但真正能夠落地的、產(chǎn)生實際用戶價值的產(chǎn)品其實不多。大模型在經(jīng)過這兩年的落地應(yīng)用后發(fā)現(xiàn)的弊端也是逐步顯現(xiàn)，幻覺、無法保證完全的一致性、邏輯黑盒等等問題也是讓各路創(chuàng)業(yè)者頭疼，而對于大模型的使用看上去門檻很低，但要想真正在它之上做到極致的卻又是難上加難。
像這個社會上很多下限低上限高的事物一樣，這里面的道理大家都懂得真正能夠做好的人卻不多。這里面涉及幾個方面的原因，一個是用他的人要能夠持續(xù)的去學(xué)習(xí)鉆研，大模型的發(fā)展日新月異，人們需要不斷的去迭代自己的知識以適應(yīng)他的發(fā)展；另外就是要用好它需要既懂它又懂業(yè)務(wù)，還能夠有抽象思維的人，能夠從現(xiàn)象中找到邏輯、規(guī)則，以至于認知事物的本質(zhì)；最后也是要有迭代思維，能夠真正的使用產(chǎn)品思維去做落地，可能只是一句提示詞的改變或者是一個插件選擇的區(qū)別，你得到的結(jié)果都是千差萬別的。
而以上這些我認為剛好是與一個好的產(chǎn)品經(jīng)理的要求是一致的，未來產(chǎn)品經(jīng)理在AI的爆發(fā)浪潮中大概率會再次崛起。
二、產(chǎn)品經(jīng)理再次崛起
近些年AI底層能力的大力發(fā)展使得人們能夠非常輕易的能夠使用它。以ChatGPT為代表的大模型一方面是從底層提供強大邏輯推理能力的AI，另外也在人機交互方面進行了一次重構(gòu)。這種通用能力的普遍性提供，一下子讓人們發(fā)現(xiàn)似乎所有的現(xiàn)有的應(yīng)用程序都有可能被重新做一次，類似從PC互聯(lián)網(wǎng)過渡到移動互聯(lián)網(wǎng)一樣，我們當(dāng)前處在移動互聯(lián)網(wǎng)向AI互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的階段。
AI互聯(lián)網(wǎng)（智能互聯(lián)網(wǎng)）是人工智能技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、算力網(wǎng)絡(luò)等深度融合的產(chǎn)物。它通過廣泛的聯(lián)接人、機器和物體，傳輸交換智能資源，能夠自主探索認知物理世界，提供智能決策服務(wù)。
在AI互聯(lián)網(wǎng)的時代，底層AI能力再業(yè)務(wù)場景中的不斷落地是必要的過程，在上文也提到在落地的過程中大模型的“幻覺”則是需要解決的關(guān)鍵問題，而這個問題的解決所需要的能力卻剛好與產(chǎn)品經(jīng)理這一崗位所需要具備的能力又高度重合，產(chǎn)品經(jīng)理在日常工作的過程中最核心的工作就是在不斷的抽象、建模，不斷的在梳理流程、定義業(yè)務(wù)規(guī)則，而這些卻正好是解決大模型“幻覺”的必要條件，在當(dāng)前大模型落地的過程中所需要用到的提示詞工程技術(shù)，其中最重要的就是在研究用什么樣的方法引導(dǎo)或約束大模型按我們想要的方式進行運行。
其次在移動互聯(lián)網(wǎng)向AI互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程，也會像移動端互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)之時對產(chǎn)品經(jīng)理的需求一樣，甚至有過之而無不及。在AI互聯(lián)網(wǎng)的落地過程中，底層能力獲取的成本越來越低，3、5個人的團隊通過調(diào)用底層AI能力實現(xiàn)上百人大團隊才能實現(xiàn)的項目，因為他們只需要把重心放在如何使用AI能力在特定的場景里解決用戶的需求即可。
在這種小而美的團隊中，AI既是生產(chǎn)力工具，也是解決用戶痛點的技術(shù)工具，生產(chǎn)力工具使得團隊效率成指數(shù)提升，技術(shù)工具使得應(yīng)用的創(chuàng)新能夠?qū)映霾桓F，而產(chǎn)品經(jīng)理則是天生要求去發(fā)現(xiàn)場景、痛點，分析業(yè)務(wù)流程和規(guī)則并進行建模，而在原有的環(huán)境下產(chǎn)品還需要把這種需求向業(yè)務(wù)、技術(shù)、測試、運營等不同的崗位進行傳遞、落地，在AI互聯(lián)網(wǎng)時代產(chǎn)品經(jīng)理自己就可以從場景、需求直接一竿子做到應(yīng)用落地、上線運營，這將大大提升產(chǎn)品經(jīng)理的競爭力。
下面我們再聊聊產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該可以關(guān)注哪些方面的應(yīng)用產(chǎn)品。
三、基于AI的在場景落地的應(yīng)用產(chǎn)品暢想
AI產(chǎn)業(yè)涉及層面眾多，以典型的軟件行業(yè)的分層架構(gòu)來看，我們大多數(shù)企業(yè)能夠做的應(yīng)該是基于底層模型和AI平臺去去提供AI 應(yīng)用在場景中落地的產(chǎn)品服務(wù)，怎么理解這種產(chǎn)品和服務(wù)呢？主要分為兩大類：對現(xiàn)有應(yīng)用的AI化改造和AI 應(yīng)用的開發(fā)。
1）對現(xiàn)有應(yīng)用的AI化改造
主要是給社會上有進行AI化改造需求的大量的網(wǎng)站、APP提供針對性的產(chǎn)品和服務(wù)。比如門戶類的網(wǎng)站可為其低成本的接入AI客服系統(tǒng)、營銷物料AI生成系統(tǒng)、AI生產(chǎn)內(nèi)容系統(tǒng)等等，能夠讓其運營的成本大大降低；再比如對于自建電商系統(tǒng)我們能夠提供AI工具，降低運營成本，包括提供圖片合成、美化的AI工具，交互更友好、便捷的商品管理、訂單管理工具，提供運營者的效率；還有就是大量的內(nèi)部在用的IT系統(tǒng)的AI化改造，我們能夠提供全套方案進行IT系統(tǒng)交互層面和數(shù)據(jù)處理層面的優(yōu)化，利用AI大大提升使用者的體驗和效率。
2）對于AI應(yīng)用的開發(fā)
主要在于尋找真正能夠發(fā)揮AI價值的商業(yè)化場景，更多是以工具的形式向用戶提供服務(wù)，可以是直接面向C端的，也可以是為B端客戶提供的。例如對于個人自媒體，內(nèi)容的編輯、圖片的輸出以及私域流量的維護都是耗時耗力的事情，利用AI則能夠大大地降低企業(yè)成本；還有像AI員工的項目，通過AI的方式直接取代真人去完成具體的業(yè)務(wù)，例如客服、銷售、醫(yī)療、律師等。
以上是個人近期對AI發(fā)展以及自己實踐過程中的一些感悟，也希望大量的現(xiàn)存產(chǎn)品經(jīng)理的同仁們能夠抓住這次機會，實現(xiàn)職業(yè)又一次高潮。關(guān)于AI、智能體的一些知識也歡迎大家一起交流。
專欄作家
不可分類者，微信公眾號：數(shù)字化產(chǎn)品，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。專注于電商中臺的產(chǎn)品設(shè)計，擅長產(chǎn)品規(guī)劃及需求分析；熱衷于研究中臺、SaaS等領(lǐng)域的最新產(chǎn)品形態(tài)。
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