隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理這一職位逐漸成為科技行業(yè)的香餑餑。但AI產(chǎn)品經(jīng)理究竟是做什么的？與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有何不同？又該如何成為其中的一員呢？本文將為你一一解答。

一、AI產(chǎn)品經(jīng)理是什么？

AI產(chǎn)品經(jīng)理，顧名思義，就是負責(zé)人工智能產(chǎn)品的規(guī)劃、設(shè)計、開發(fā)和迭代的專業(yè)人士。他們不僅要對市場有敏銳的洞察力，還要對技術(shù)有深入的理解，能夠?qū)?fù)雜的AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為用戶友好的產(chǎn)品。

二、與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有何不同？

與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理相比，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備更多的技術(shù)背景和對AI技術(shù)的深刻理解。他們不僅要關(guān)注產(chǎn)品的市場定位和用戶需求，還要深入?yún)⑴c到算法的選擇、數(shù)據(jù)的收集和處理、模型的訓(xùn)練等技術(shù)環(huán)節(jié)。

此外，AI產(chǎn)品經(jīng)理還需要具備跨學(xué)科的溝通能力，能夠與數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師和設(shè)計師等不同背景的團隊成員有效協(xié)作。

• 核心職責(zé)：無論是AI產(chǎn)品經(jīng)理還是傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理，他們的核心職責(zé)都是圍繞產(chǎn)品的設(shè)計、研發(fā)、推廣以及生命周期管理。他們都需要進行市場調(diào)研、定義目標用戶、設(shè)計產(chǎn)品功能，并協(xié)調(diào)跨部門資源以推動產(chǎn)品的發(fā)展。
• 用戶導(dǎo)向：兩者都強調(diào)以用戶為中心的產(chǎn)品設(shè)計思想，注重用戶體驗和用戶需求的滿足。
• 市場適應(yīng)性：必須對市場趨勢敏感，了解行業(yè)動態(tài)，確保產(chǎn)品能夠適應(yīng)市場變化。
• 團隊協(xié)作：需要與工程師、設(shè)計師、市場人員等職能團隊合作，促進產(chǎn)品從概念到市場的全過程。

三、如何成為其中一員？

首先需要了解AI產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與大模型的能力與邊界，知道AI產(chǎn)品經(jīng)理分類有哪些、能力模型是什么、工作流程有哪些？然后根據(jù)個人優(yōu)勢和興趣選擇適合領(lǐng)域進行專業(yè)提升。

1. 了解AI產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

AI產(chǎn)業(yè)可分為三類公司：

• 行業(yè)+AI：以行業(yè)知識為核心，提供AI賦能產(chǎn)品或服務(wù)，如智能家居。要求產(chǎn)品經(jīng)理深入理解行業(yè)并具備場景分析能力。
• AI+行業(yè)：以AI技術(shù)為核心，提供服務(wù)或解決方案，如智能客服。商業(yè)模式偏向B2B，要求產(chǎn)品經(jīng)理有強溝通能力和項目把控力。
• 基礎(chǔ)平臺：提供AI技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)支持，幫助企業(yè)快速應(yīng)用AI技術(shù)。適合對底層技術(shù)有理解的產(chǎn)品經(jīng)理，研發(fā)背景者尤佳。

2. 了解大模型的能力與邊界

大模型是 AI 領(lǐng)域的一個重要組成部分，它們通常是指具有大量參數(shù)和層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這些大模型在 AI 的發(fā)展中起到了關(guān)鍵作用，因為它們能夠處理和理解大量的數(shù)據(jù)，從而提高了 AI 系統(tǒng)的性能和準確性。

3. AI產(chǎn)品經(jīng)理分類

AI 產(chǎn)品經(jīng)理分狹義和廣義：

狹義AI產(chǎn)品經(jīng)理：直接應(yīng)用語義、語音、計算機視覺和機器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)。這些技術(shù)近年變得可商用，支撐了新產(chǎn)品和服務(wù)如智能音箱、服務(wù)機器人。包括：

• 語義類：對話、知識圖譜、機器翻譯、搜索PM。
• 語音類：ASR、TTS PM。
• 視覺類：人臉識別、車輛識別、智能視頻分析、圖像檢索PM。
• 機器學(xué)習(xí)類：應(yīng)用于出行、推薦系統(tǒng)的PM。
• 終端應(yīng)用類：實體機器人、虛擬機器人、智能車載、智能家居PM等。

廣義AI產(chǎn)品經(jīng)理：間接涉及上述四個核心AI領(lǐng)域或直接應(yīng)用其他新興技術(shù)（如腦機接口、量子計算）。這類產(chǎn)品經(jīng)理不直接掌握AI技術(shù)，可能在2015年前就存在，職責(zé)較輕，可能由技術(shù)人員或創(chuàng)始人兼任，目前數(shù)量較少。包括：

• 終端應(yīng)用類：涉及實體機器人、虛擬機器人等，但未直接應(yīng)用核心AI技術(shù)。
• 策略類：在出行、推薦系統(tǒng)中間涉及機器學(xué)習(xí)。
• 非成熟AI技術(shù)類：涉及腦機接口、量子計算等新興技術(shù)。

未來，廣義AI產(chǎn)品經(jīng)理可能會向狹義AI產(chǎn)品經(jīng)理演變和融合。

4. AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力模型

每個行業(yè)的發(fā)展都要經(jīng)過重技術(shù)、重產(chǎn)品、重運營這3個階段，目前AI行業(yè)現(xiàn)已進入以產(chǎn)品優(yōu)先的第二階段，對AI產(chǎn)品經(jīng)理的要求更加嚴格，具體如下：

商業(yè)變現(xiàn)模式和閉環(huán)：在資本寒冬中，找到合適的商業(yè)模式至關(guān)重要。AI產(chǎn)品經(jīng)理需深入了解行業(yè)，從痛點出發(fā)，找到有價值的場景，制定有效的商業(yè)策略和定價，以實現(xiàn)產(chǎn)品變現(xiàn)。當前，安防、金融、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和企業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域的商業(yè)化較為成功。

把控產(chǎn)品需求：在清晰公司戰(zhàn)略的基礎(chǔ)上，深挖產(chǎn)品需求，用人工智能技術(shù)重新定義場景和需求，快速驗證并落地能解決痛點問題的產(chǎn)品。

與技術(shù)互相推動：AI產(chǎn)品經(jīng)理需理解技術(shù)實現(xiàn)過程，將用戶需求與AI技術(shù)結(jié)合，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，加速產(chǎn)品目標的實現(xiàn)。同時，需不斷關(guān)注AI行業(yè)動態(tài)，與工程師交流，了解技術(shù)邊界。

獲取用戶信任：隨著AI技術(shù)發(fā)展，倫理、道德和法律風(fēng)險日益突出。AI產(chǎn)品經(jīng)理需確保產(chǎn)品符合倫理標準，保護用戶權(quán)益，提高透明度，以獲得用戶信任。

5. AI產(chǎn)品工作全流程

AI產(chǎn)品的工作流程通常包括以下幾個階段：

四、結(jié)語

成為AI產(chǎn)品經(jīng)理是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的職業(yè)道路。如果你對人工智能充滿熱情，并且愿意不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)，那么這可能是一個適合你的職業(yè)選擇。記住，成為一名優(yōu)秀的AI產(chǎn)品經(jīng)理，不僅需要技術(shù)知識，更需要創(chuàng)新思維和用戶導(dǎo)向的產(chǎn)品設(shè)計能力。