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人人都是产品经理

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AI时代下,产品经理的“变”与“不变” — “变”篇
AI 实践干货 · 2024-10-11 · via 人人都是产品经理

最近两年大模型和AI火热,而且给予AI很多行业和产品都会被重新洗牌。这种情况下,产品经理会发生什么样的变化呢?这篇文章,我们来讨论下。

随着人工智能技术的飞速发展,我们正步入一个前所未有的时代。曾经,我们认为这些高科技技术只会出现在科幻电影中,我还记得当年看贝克街的亡灵时给到我的震撼与羡慕,游戏的世界那么的真实,人工智能自我摧毁的时候那么的感人,也好想像柯南一样可以体验下福尔摩斯的生活。

过去,AI技术的应用往往需要深厚的专业知识和高昂的成本投入,随着AI技术的不断快速发展,尤其到了2022年底,OpenAI推出通用大语言模型ChatGPT,极大地降低了企业触达和应用AI技术的门槛。企业不再需要庞大的数据科学家团队,也不需要复杂的算法支持,就能够轻松地将AI技术融入到自己的产品和服务中。

这种变化带来的直接影响是,越来越多的企业开始探索和应用大语言模型,以实现用户体验的升级和解决方案的效率升级。从客户服务到内容创作,从数据分析到决策支持,AI技术的应用场景越来越广泛,很多产品经理都在主动或被动的转向AI产品经理。

那转向AI产品经理需要哪些新的技能呢?要讨论这个问题我们首先要看下AI时代下有哪几类公司,不同种类的公司对于产品经理的要求也大不相同。

一、AI时代下的公司分类

在AI时代下,公司主要分为三类:

第一类:AI研究开发公司

这类公司主要专注于人工智能技术的研究和开发,包括算法创新、模型训练和优化。比如现在大名鼎鼎的OpenAI就是这类公司

第二类:AI服务提供商

类公司提供AI相关的服务,如云计算、数据分析、咨询和技术支持。比如微软Azure。

第三类:AI应用公司

这类公司将AI技术应用于特定行业或服务,开发面向消费者的应用程序或行业解决方案。

目前大多数公司都是第三类公司或即将变成第三类公司,也就是根据自身多年行业/领域的知识经验累积,结合人工智能技术,给客户/用户提供更好的产品或服务。我们今天所讨论的,产品经理需要哪些新技能也是基于这类公司。

二、AI时代下产品经理的“不变”和“变”

1. 产品经理永恒不变的目标

如果说互联网时代的产品经理做的事情是在某个场景下确保设计的产品满足用户需求,并在市场上有竞争力。那么AI时代的产品经理则需要结合人工智能技术提升场景中现有的技术,从而实现用户的体验升级和解决方案的效率升级。

举个例子:

如果把产品经理比作一部电影的导演,他们不仅需要有创意(产品构思)和愿景(电影定位),还要确保电影(产品)能够吸引观众(用户)并且在市场上获得成功(这个成功可能是票房,也可能是某个细分领域下的突破)。

在过程中,导演需要协调编剧、演员、摄影师、音乐家等团队成员,确保电影的每个环节都符合整体愿景和目标。同时,导演还需要考虑不同来源的反馈,以改进电影的最终版本。

而在AI时代下,导演可以通过AI获取更多创意灵感,并在制作过程中利用AI技术来完成以前不可能完成或需要高昂成本才能完成的恢弘场面,从而给观众获得更好的观影体验。

产品经理永远不变的目标

对企业:用最小化的开发任务量(我们的投入),最大化我们从中得到的好处(成果或影响)

对用户:为用户创造最大价值,提供最佳用户体验

3. 产品经理需要的新技能

1)行业/产品所需的AI技术就像互联网时代下的产品经理是否需要懂技术这个热门讨论话题一样,懂技术的产品经理最大的优势是可以和开发人员进行高效的沟通,同样,懂AI相关技术的一个很大的优势也是可以和算法工程师进行高效沟通。

同时掌握相关技术在产品所在领域的应用条件和最佳实践可以帮助我们在设计产品时知道技术可实现性,怎么价值最大化,怎么避开别人已经踩过的坑。

最后当碰到技术限制时可以及时讨论并调整方案从而完成最终目标。 例如,如果所在公司要引入大语言模型对原有的产品或服务进行升级,那我们起码应该知道:

  • 大语言模型的前世今生,以及人工智能、机器学习、深度学习、生成式人工智能、语言模型之前的关系是什么,理解主流大模型的优缺点、能力边界等
  • 一些基本概念,比如预训练、督导式学习、自督导式学习、增强式学习,比如Token、CoT、Few-shot、Zero-shot、Instruction Learning、In-context Learning、RAG、Finetune等
  • 一些实践操作,比如Prompting、如何准备测试集、如何做算法备案等

2)AI时代下的数据分析能力

  • 利用大语言模型提升数据分析效率,比如利用大语言模型的情感分析(Sentiment Analysis),帮助我们更高效的分析用户反馈,了解用户是否对产品满意。
  • 人工/自动化标注Bad Case,分析失败原因,并找出共性问题以迭代产品

3)AI时代下的人机交互准则

  • 智能化人机设计基础研究
  • Human-AI- Interaction 等研究院的设计准则
  • 增强现实(AR)和虚拟现实(VR)在产品中的应用

4)安全、隐私、伦理和道德

  • 如何避免人工智能可能说出有害的内容,比如脏话、抄袭、歧视、过度政治正确等等
  • 如何避免泄露个人数据隐私,在产品中引入AI技术后怎么做到数据合规,尤其跨国企业需要同时注意“个保法”和“GDPR”
  • 了解基本伦理原则

四、结尾

以上的每个小点希望给大家提供一些转型时的学习方向,希望后续有机会可以把每个小点都详细说说实践过程中的经验和踩到的坑。 大家也可以分享下,自己在转型做AI产品的时候哪些技能是要新Get的?欢迎评论区讨论~

最后我们想用一句很喜欢的话做结尾,All Product Managers are—or will soon be—AI Product Managers.

希望大家都可以在AI时代下转型为成功的产品经理!

本文由 @AI 实践干货 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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