隨著科技的發(fā)展，技術(shù)的革新，AI技術(shù)當(dāng)今已經(jīng)滲入到各個(gè)行業(yè)里邊，身處其中的產(chǎn)品經(jīng)理也面臨的新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，下面是筆者整理分享的關(guān)于傳統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理如何順應(yīng)時(shí)代發(fā)展，成功轉(zhuǎn)換成AI產(chǎn)品經(jīng)理的相關(guān)內(nèi)容，大家一起往下看。

近年來(lái)，隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是GPT等大模型爆炸式的闖入公眾視野，帶給人們一種未來(lái)已來(lái)的期待感。身處AI2.0時(shí)代，傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理也面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。在本篇及后續(xù)文章中，我們將探討傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理如何成功地轉(zhuǎn)為AI產(chǎn)品經(jīng)理，以順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)。

一、什么是AI產(chǎn)品經(jīng)理？

AI產(chǎn)品經(jīng)理：懂得使用AI工具解決問(wèn)題的產(chǎn)品經(jīng)理。

AI產(chǎn)品經(jīng)理也是產(chǎn)品經(jīng)理，核心職責(zé)和底層能力的要求與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理是一致的。

不管AI技術(shù)發(fā)展到何種地步，說(shuō)到底，也只是個(gè)用來(lái)解決問(wèn)題的工具而已。

不要神話AI，更不要舉著錘子找釘子，四處尋找AI技術(shù)的所謂落地場(chǎng)景。

而懂得如何使用AI工具解決問(wèn)題，或者說(shuō)成為AI產(chǎn)品經(jīng)理，會(huì)是每一個(gè)傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的必經(jīng)之路。

二、傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的機(jī)遇

隨著AI技術(shù)基建部分的進(jìn)一步成熟，尋找落地場(chǎng)景會(huì)逐步成為AI的主戰(zhàn)場(chǎng)，而這正是產(chǎn)品經(jīng)理大展身手的好時(shí)機(jī)。

產(chǎn)品經(jīng)理由于長(zhǎng)期近距離地觀察市場(chǎng)趨勢(shì)變化和用戶行為方式，因此天然對(duì)場(chǎng)景與需求有著更敏銳的嗅覺(jué)，與其拿著AI新技術(shù)四處尋找新的落地場(chǎng)景，不如基于自身較強(qiáng)的產(chǎn)品思維，融入對(duì)AI技術(shù)的理解，深度挖掘自身垂直領(lǐng)域積累多年的用戶需求，帶著用戶的痛點(diǎn)反過(guò)來(lái)向AI技術(shù)尋找答案，從而找到真實(shí)靠譜的落地場(chǎng)景，且空間巨大。

傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理在尋找AI技術(shù)落地場(chǎng)景的過(guò)程中，有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。

三、傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的挑戰(zhàn)

隨著AI工具的快速普及，產(chǎn)品經(jīng)理的外圍技能價(jià)值會(huì)逐漸淡化，那些以文檔、原型為核心價(jià)值的產(chǎn)品經(jīng)理，可能面臨著價(jià)值極速歸零的局面。

而產(chǎn)品經(jīng)理也終將順勢(shì)回歸其最本質(zhì)的職能：發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出問(wèn)題，并協(xié)調(diào)整合資源來(lái)解決問(wèn)題。

其實(shí)一直以來(lái)，產(chǎn)品經(jīng)理的核心價(jià)值都是無(wú)法被AI取代的：對(duì)趨勢(shì)的判斷、對(duì)交互關(guān)系的深層洞察，以及人類(lèi)獨(dú)有的靈感和審美。

在這個(gè)全新的AI2.0時(shí)代里，產(chǎn)品經(jīng)理的核心競(jìng)爭(zhēng)力貌似發(fā)生了巨大變化，但好像從來(lái)也沒(méi)變過(guò)。

大浪淘沙，剩者為王。

四、AI產(chǎn)品經(jīng)理需要哪些“新”能力？

想要用好AI這個(gè)好工具，需要新掌握以下能力：

• 了解AI技術(shù)的能力邊界。
• 了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大模型的關(guān)系和優(yōu)缺點(diǎn)，熟悉技術(shù)名詞，理解主流算法的原理和適用場(chǎng)景。
• 了解模型構(gòu)建的整個(gè)流程，以及產(chǎn)品經(jīng)理如何參與到各個(gè)流程節(jié)點(diǎn)中，明確各個(gè)節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)出物和職責(zé)。
• 擁有評(píng)估模型的能力，明確評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)估指標(biāo)和評(píng)估方法。
• 積極發(fā)現(xiàn)AI適用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并能根據(jù)具體情況，選擇合適的算法模型。

五、總結(jié)

本文粗略的討論了AI產(chǎn)品經(jīng)理的概念、傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理在AI浪潮中的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，并簡(jiǎn)要列舉了AI產(chǎn)品經(jīng)理需要的新能力，在后續(xù)的文章中，我會(huì)繼續(xù)進(jìn)行如下探討：

• 介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大模型的關(guān)系、優(yōu)缺點(diǎn)、適用場(chǎng)景。
• 從機(jī)器學(xué)習(xí)入手，介紹模型構(gòu)建的詳細(xì)流程。
• 詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)算法、回歸算法、聚類(lèi)算法。
• 簡(jiǎn)單介紹常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法。
• 簡(jiǎn)單介紹大模型的原理和應(yīng)用。
• 簡(jiǎn)單介紹模型評(píng)估和監(jiān)控的方法。