本文講從零開始啟動AI賦能產(chǎn)品的方法，分別講大公司、小公司創(chuàng)業(yè)型公司和AI賦能巧妙啟動的案例。

在起點學(xué)院講成為AI產(chǎn)品經(jīng)理已經(jīng)有兩期了，大部分同學(xué)表示求職AI產(chǎn)品經(jīng)理或者已經(jīng)在從事AI產(chǎn)品經(jīng)理的路上了。本文主要是給AI產(chǎn)品經(jīng)理開一堂小課

作為產(chǎn)品經(jīng)理界修煉多年的老妖，曾經(jīng)看過PS從零到精通、PHP從零基礎(chǔ)到精通、區(qū)塊鏈從零到精通，從零到精通的都有一個特征即帶有新技術(shù)，但凡是功能型的產(chǎn)品在AI時代均無需從零開始。

如果是一門新的技術(shù)這項技術(shù)并沒有成熟的應(yīng)用于產(chǎn)品，且沒有沉淀下來產(chǎn)品模塊的時候，就需要我們從零開始。本文講從零開始啟動AI賦能產(chǎn)品的方法，分別講大公司、小公司創(chuàng)業(yè)型公司和AI賦能巧妙啟動的案例。

第一段：AI時代在大公司做產(chǎn)品

根據(jù)LineLian的實戰(zhàn)經(jīng)歷，總結(jié)先講4類公司的情況，供希望從事AI產(chǎn)品經(jīng)理工作的同學(xué)參考，然后介紹四個步驟打造AI產(chǎn)品從理論到落地，最后總結(jié)AI產(chǎn)品經(jīng)理在大公司打造牛逼AI產(chǎn)品的三條思維原則。

四類公司

（1）科技網(wǎng)絡(luò)背景，BAT、TMD

這一類企業(yè)AI技術(shù)基礎(chǔ)儲備較全面，AI面寬度較寬。比如：不僅僅只有一種AI技術(shù)，像百度不僅有人臉識別，語音識別也有。在這類企業(yè)里面做產(chǎn)經(jīng)理往往是2個以上團隊采用同一種技術(shù)，最終勝出的團隊合并掉其他團隊。

優(yōu)點是公司內(nèi)部資源豐富，技術(shù)深且廣，部門大咖較多，相互在競爭中學(xué)習(xí)。缺點是，大公司部門間團隊間利益相悖資源難以發(fā)生向心力。期待產(chǎn)品經(jīng)理能夠從整體把控一款產(chǎn)品，有產(chǎn)品力這一類公司的產(chǎn)品經(jīng)理最像產(chǎn)品經(jīng)理。

（2）硬件材料背景，KDX、柔宇、華為

這一類企業(yè)早年就有自己核心的帶有科技范的一款產(chǎn)品且能站立市場，往往需要的事是用原來的這款產(chǎn)品+市場，常常期待產(chǎn)品經(jīng)理能夠運用公司的已有的產(chǎn)品+一個大的市場。這樣一方面原來的產(chǎn)品能夠拓展新的市場，同時能為公司開拓一個未來的市場機會。

例如：柔宇的柔性觸控技術(shù)產(chǎn)品是柔宇已有的且在市場上有新意，柔宇新的產(chǎn)品期望將是用柔宇的柔性觸控技術(shù)產(chǎn)品+新的產(chǎn)品創(chuàng)新出新的產(chǎn)品。對產(chǎn)品經(jīng)理的能力要求是把握產(chǎn)品創(chuàng)新的邊界，做出落地且市場歡迎的產(chǎn)品。

（3）傳統(tǒng)服務(wù)背景，平安、招商

這一類公司出身就有較大的社會責(zé)任跟政府關(guān)系近，歷史累計的數(shù)據(jù)資源、市場品牌號召力強，需要產(chǎn)品經(jīng)理整合跨公司，跨單位的數(shù)據(jù)向著一個統(tǒng)一的產(chǎn)品體系推出一款系統(tǒng)穩(wěn)定的產(chǎn)品?？梢月荒苠e型的產(chǎn)品，需要AI產(chǎn)品經(jīng)理有較好的學(xué)歷背景和綜合的項目管理能力。

（4）傳統(tǒng)制造背景，海爾、格力

此類公司有傳統(tǒng)的非智能類產(chǎn)品，在AI時代期望趕上智能化的列車，一方面幫傳統(tǒng)的產(chǎn)品+上智能的芯片智能的操作系統(tǒng)智能的應(yīng)用，另外一方面期望能夠制造出新的品類且是智能產(chǎn)品，例如：海爾一方面幫傳統(tǒng)的洗衣機智能化，當(dāng)放入衣服是洗衣機自動判斷洗法。另外一方面海爾嘗試制造新品的智能試衣鏡、衛(wèi)浴鏡。

期待的產(chǎn)品經(jīng)理是異業(yè)合作異業(yè)管理的能力，因為AI產(chǎn)品完全內(nèi)部建立不現(xiàn)實，不如與外部聯(lián)調(diào)更快速敏捷。

四個步驟

根據(jù)上述四類大公司的分析，筆者LineLian根據(jù)實際經(jīng)歷總結(jié)出在上述類似公司做AI產(chǎn)品的4個步驟：

步驟1：輸出行研報告，明確產(chǎn)品與市場匹配的時機

例如：柯達先有的數(shù)碼技術(shù)卻沒有先制造出數(shù)碼相機，諾基亞先有的觸控屏技術(shù)制造出經(jīng)典觸控智能手機的確實蘋果。通過市場分析分析競品，跨界的潛在競品在AI時代這個是重點競品，因為AI時代競爭對手可能不是自己行業(yè)的。制作出產(chǎn)業(yè)地圖從而找到產(chǎn)品機會點，制定出MVP階段的AI產(chǎn)品Featurelist。

步驟2：輸出高保真的軟件產(chǎn)品DEMO和硬件產(chǎn)品手版摸型:

這個步驟也叫AI賦能智能軟硬件產(chǎn)設(shè)計與MVP產(chǎn)品的打磨階段，LineLian有門網(wǎng)絡(luò)課程主要是講AI賦能的智能軟硬件產(chǎn)品的需求，從讀用戶處獲取的方法。

在這一步中核心在于快速獲取用戶的反饋，能夠在設(shè)計之初發(fā)現(xiàn)需求，產(chǎn)品經(jīng)理在這個階段學(xué)會用講產(chǎn)品場景故事結(jié)合產(chǎn)品原型給用戶描繪將來的產(chǎn)品，讀懂用戶未來的需求撰寫清晰的產(chǎn)品使用說明。梳理清晰的產(chǎn)品供應(yīng)鏈整體業(yè)務(wù)流程。

步驟3：驗證產(chǎn)品可行性結(jié)論

運營規(guī)劃、啟動，產(chǎn)經(jīng)理要思考運營，但不一定要做運營。AI賦能的智能軟硬件產(chǎn)品在這個步驟中，以產(chǎn)品生命周期為中心設(shè)計整體運營路徑。根據(jù)CASE BY CASE 設(shè)計產(chǎn)品運營玩法，通過用戶訪談來調(diào)整產(chǎn)品。

例如：LineLian的朋友硅谷某投資人投資了一個物流AGV產(chǎn)品，研發(fā)產(chǎn)品到第2步的時候發(fā)現(xiàn)了致命性問題，這個時候這位主要投資人選擇了沉沒成本，選擇退出產(chǎn)品運營操盤從而避免了日后不必要的損失。

步驟4：上市場的整體方案

在這一步驟中，AI賦能智能軟硬件的產(chǎn)品經(jīng)理協(xié)調(diào)帶領(lǐng)團隊運營沙盤做上市前的逼真模擬，例如：當(dāng)產(chǎn)品軟件卡在自己的硬件上、當(dāng)硬件失靈了等問題出現(xiàn)時，自己的運營策略做好預(yù)案。AI賦能的智能軟硬件產(chǎn)品即使優(yōu)秀如蘋果公司也會需要這種預(yù)案。

例如：筆者LineLian的蘋果X手機就遇到了人臉識別攝像頭自己損壞的情況，蘋果公司會先彈出一條文案提醒告知LineLian這個事蘋果公司有對策，不要急，下一步用戶改怎么做，最后非?？焖俚慕鉀Q了這一問題。

大廠AI產(chǎn)品三條思維原則

整體來說在大廠做AI產(chǎn)品經(jīng)理，用AI技術(shù)賦能產(chǎn)品的時候需要具有如下三種思維技能。

同時也是筆者LineLian認為做牛逼產(chǎn)品的思維模型：

（1）什么是困難的

大廠往往擁有較豐富的資源、人才、技術(shù)和市場品牌。做一般的產(chǎn)品顯然在大廠難以使得產(chǎn)品經(jīng)理立足或者說在大廠成百上千的產(chǎn)品經(jīng)理中凸顯出來，等將來離開大廠一方面是口碑，再則主要是通過大廠的資源磨煉自己整體把握AI賦能產(chǎn)品的經(jīng)歷，錘煉產(chǎn)品力。

所以在大廠做產(chǎn)品要一直思考什么是困難的，即那些對小廠來說是難的，對競品來說是難的，對整體市場來說需要跳一跳才能夠得著的，這樣出來的產(chǎn)品往往能夠令用戶獲得滿足感。

例如：搜狗就是一款A(yù)I賦能的智能產(chǎn)品，搜狗在搜狐集團旗下，王小川作為搜狗的產(chǎn)品經(jīng)理，其就沒有在搜狐的門戶里面做產(chǎn)品文章，而是做了一款當(dāng)時來說什么是困難的產(chǎn)品。然后繼續(xù)思考什么是難得，軟硬結(jié)合肯定比純軟難，所以又做出搜狗翻譯寶。

如下圖：

（2）什么是不同的

AI賦能產(chǎn)品時代，僅僅進攻難點還不行，而且有時候難得一時不一定適合批量化，在大廠做產(chǎn)品經(jīng)理還要思索在AI技術(shù)水平相差無幾的時刻怎么做到不同，即先要思考什么是不同的，例如：英特爾、高通、英偉達都做通用型芯片，但是英偉達啟動產(chǎn)品是從我們熟知的游戲行業(yè)啟動，然后進入人工智能芯片領(lǐng)域的。

（3）什么是新的

新是指大廠的AI產(chǎn)品經(jīng)理是否還在持續(xù)的學(xué)習(xí)，因為在大廠做AI產(chǎn)品經(jīng)理工作很容易變成螺絲釘。筆者LineLian本人在阿里巴巴工作的時候，到后期有一點想離開的原因正是因為此。

因為在阿里巴巴工作久了，生活朋友圈子工作圈子全是阿里，讀的信息也是阿里，不是說不好而是相對世界的日新月異而言就顯得封閉了。實際上LineLian離開阿里后發(fā)現(xiàn)確實在阿里的時光是開心快樂的，但是在知識結(jié)構(gòu)上是比較封閉的。LineLian 踩過的坑不希望新加入大廠的產(chǎn)品經(jīng)理繼續(xù)采這個坑，畢竟時間是最寶貴的。

三個AI時代的思維技能是一體的，第一個別人做不到我能做到，這產(chǎn)品就牛了；第二個跟別人不一樣才能獲得用戶；第三個是日新月異保持學(xué)習(xí)。

第二段：AI時代在小公司做產(chǎn)品

講完了大廠AI產(chǎn)品經(jīng)理，難道AI賦能產(chǎn)品只適合大廠嗎，LineLian覺得小廠在垂直領(lǐng)域賦能更有機會，不要與Google、百度在通用人工智能技術(shù)領(lǐng)域展開競爭，而要在垂直領(lǐng)域建立AI應(yīng)用。

在小廠構(gòu)建AI賦能能力和賦能產(chǎn)品如下：

1. 構(gòu)建AI產(chǎn)品經(jīng)理的知識

人工智能可以賦能多行多業(yè)態(tài)，換句話說可以：AI+制造業(yè)用于產(chǎn)品外觀檢測，AI+交通運輸用戶交通運輸，AI+健康用于醫(yī)療影像等等。

在小廠做AI產(chǎn)品經(jīng)理不像大廠有那么多AI專家學(xué)者，但是我們依然可以構(gòu)建強健落地的AI產(chǎn)品知識體系。例如：LineLian在成為AI產(chǎn)品經(jīng)理一門課程中就講到，AI產(chǎn)品經(jīng)理要跟互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理首先有區(qū)隔開來的思維，不是說嫌棄傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，而是要站在傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)肩旁上看到區(qū)別。

互聯(lián)網(wǎng)崛產(chǎn)品給我們上的重要一課就是，商場 + 網(wǎng)站 ≠ 互聯(lián)網(wǎng)公司。互聯(lián)網(wǎng)公司是如何定義的呢？

不是看你有沒有網(wǎng)站，而是看做不做A/B測試、能不能快速迭代、是否由工程師和產(chǎn)品經(jīng)理來做決策。

這是互聯(lián)網(wǎng)崛起時代的情況，那么在現(xiàn)在這個AI時代，什么樣的公司是真正的AI公司呢？

同樣，傳統(tǒng)公司 ＋ 機器學(xué)習(xí) ≠ AI公司。

在未來，定義一個真正的AI公司，要看你是否圍繞著AI能幫你做好的事情來開展業(yè)務(wù)，例如：AI公司傾向于策略性地獲取數(shù)據(jù)。像Google和百度這樣的科技巨頭推出的一些AI產(chǎn)品，可能不賺錢，但是能為公司積累數(shù)據(jù)，用到其他業(yè)務(wù)上。

AI公司通常有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，能減少很多溝通工作。在小廠工作的產(chǎn)品經(jīng)理要明白在AI公司和在普通的互聯(lián)網(wǎng)公司，職責(zé)是很不一樣的。

AI產(chǎn)品經(jīng)理尤其是小廠AI產(chǎn)品經(jīng)理新的責(zé)任：

• 第一、對數(shù)據(jù)的職責(zé)要懂?dāng)?shù)據(jù)處理流程不一定要做，要懂運營而不一定要做運營，要引進新的技術(shù)而不一定自己寫技術(shù)。
• 第二、AI賦能核心是增值和做新的品類出來。
• 第三、在小廠的AI產(chǎn)品經(jīng)理要思考，如何招聘AI人才、建立AI團隊？
• 第四、怎樣把AI和公司策略結(jié)合起來？
• 第五、如何挑選項目？怎樣決定該把AI用在哪些地方？

這幾點是AI產(chǎn)品經(jīng)理的新的責(zé)任。首先，借助外部資源開展AI項目；然后，用外部資源逐漸培養(yǎng)內(nèi)部AI團隊，最終得到一支能為內(nèi)部各個業(yè)務(wù)部門服務(wù)的AI團隊。因為作為小廠大多數(shù)小廠處于創(chuàng)業(yè)階段往往沒有招聘資深成熟的AI技術(shù)，所以可以先借用外部的資源。

不過LineLian建議，最好在業(yè)務(wù)部門之外建立一個單獨的AI部門，招募AI人才，為業(yè)務(wù)部門提供指導(dǎo)、API，支持業(yè)務(wù)發(fā)展。然后是招聘AI人才，建立AI團隊，這個環(huán)節(jié)，也可以說是小廠組織架構(gòu)調(diào)整策略。在這個過程中，各業(yè)務(wù)部門的培訓(xùn)也非常重要，因為只有讓所有部門從上到下都對AI有基本認知，才能和AI部門更好地合作。

現(xiàn)在AI培訓(xùn)已經(jīng)改變了很多，十年前，培訓(xùn)業(yè)務(wù)部門要請人來講課，比如說：請LineLian來講個課?，F(xiàn)在在線內(nèi)容非常豐富了，AI產(chǎn)品經(jīng)理同時也是一個首席學(xué)習(xí)官（Chief Learning Officer）的工作，不是去創(chuàng)造內(nèi)容，而是選擇內(nèi)容給團隊學(xué)習(xí)。比如：選擇LineLian的《成為AI產(chǎn)品經(jīng)理》，《AI賦能智能軟硬件產(chǎn)品之道》等在線課程。這樣，就能低成本高效培訓(xùn)整個創(chuàng)業(yè)團隊，讓所有人了解AI。

2. 學(xué)會選AI產(chǎn)品項目，避免坑

AI產(chǎn)品經(jīng)理時下和未來是個熱門需求的崗位，很多公司在選擇第一個AI項目的時候，會選擇最大、最引人注目的業(yè)務(wù)。作為創(chuàng)業(yè)型公司有時候這種方法并不好，對于我們AI產(chǎn)品經(jīng)理來說選擇公司選擇AI項目要有一套方法。

例如：在谷歌大腦剛剛建立的時候，在谷歌大腦還是一個創(chuàng)業(yè)團隊的2011年左右，深度學(xué)習(xí)方法還深受懷疑。谷歌大腦的第一個內(nèi)部客戶是谷歌語音識別部門，通過兩個團隊之間的合作，語音識別產(chǎn)品更加成功了。然后，地圖部門也來找谷歌大腦合作，越來越多的部門加入進來……發(fā)展到現(xiàn)在，谷歌大腦已經(jīng)成了整個谷歌轉(zhuǎn)變?yōu)槿蜃钆I公司的引導(dǎo)者。

在創(chuàng)業(yè)階段的谷歌大腦，用深度學(xué)習(xí)的第一個業(yè)務(wù)是語音識別，并不是對谷歌公司來說最重要的搜索、廣告等大部門。

AI產(chǎn)品經(jīng)理選擇項目的時候，要觀察這個AI技術(shù)賦能項目后，能否使得項目與用戶或者客戶之間交互更加友好。

同時看公司特別是小公司是否理性，是否一切堅持自有制造。LineLian建議對于普適性的行業(yè)解決方案跟第三方采購，比自己從頭做更有效率。然后看項目長期來說，對公司業(yè)務(wù)有更升入的理解后，再由公司內(nèi)容建立團隊來完成。

3. AI如何賦能產(chǎn)品AI賦能智能軟硬件產(chǎn)品的方法

這一條AI賦能智能軟硬件產(chǎn)品的流程建議讀者看LineLian的課程，課程里有詳細介紹：課程鏈接如下：http://m.itaotaoke.com/app/MBBbYfF3eEJj 可以移動端打開。

第三段：AI賦能產(chǎn)品以小見大

AI賦能社交

近日純銀的力作APP，00后中甚是流行。淺面看此APP是一個當(dāng)代青年匿名社交，在絕對私密的樹洞里吐露心聲。那些朋友圈不能說的心事，也可以隱藏身份對著樹洞傾訴，把情緒裝進罐頭里。實際上這個APP背后卻是實打?qū)嵱肁I賦能的社交。

首先，自制造虛擬ID部分解決了冷啟動時期的用戶體驗，因為做過產(chǎn)品運營的都知道產(chǎn)品在冷啟動階段是沒有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的，從而導(dǎo)致用戶體驗差，甚至上面你發(fā)了內(nèi)容沒人理你，會導(dǎo)致更加孤獨，自制造懂用戶的虛擬ID就解決了這一問題。

其次，從上圖可以看出通過標(biāo)簽化交互界面用戶進入后，APP后面就會有對應(yīng)的知識圖譜數(shù)據(jù)跟用戶進行能夠通過圖靈測試的自然語言文本交流。

最后，這款產(chǎn)品對AI產(chǎn)品經(jīng)理的啟發(fā)，同前一段時間熱火的騰子彈短信是打微信的補丁不同，這款產(chǎn)品是對微信的漂流瓶和用戶自建群的功能單獨拆解出來做，+上AI賦能，這一操作方法對于創(chuàng)業(yè)型AI產(chǎn)品經(jīng)理是非常有干貨的啟發(fā)。

本文先寫大公司再寫小公司的AI產(chǎn)品經(jīng)理，最后解刨創(chuàng)業(yè)型產(chǎn)品巧借AI賦能不僅解決了冷啟動產(chǎn)品還逐步大了起來。文中有貌似寫自己的例子，也不是全寫自己期待給希望從事AI產(chǎn)品經(jīng)理崗位的同學(xué)一些啟發(fā)。

如果你想系統(tǒng)化入門AI產(chǎn)品經(jīng)理，掌握AI產(chǎn)品經(jīng)理的落地工作方法，戳這里>http://996.pm/7bjab

#專欄作家#

連詩路，公眾號：LineLian。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，《產(chǎn)品進化論：AI+時代產(chǎn)品經(jīng)理的思維方法》一書作者，前阿里產(chǎn)品專家，希望與創(chuàng)業(yè)者多多交流。

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