《人工智能产品经理》读书笔记

随着人工智能热潮的兴起,企业对人工智能领域产品经理的人才需求也就越来越大。这些年个人也在渐渐关注用户体验及产品定义,人工智能的市场给产品经理提出了更高的要求,也是未来的发展方向。不管技术还是运营,只要在IT圈子里,我觉得都应该关注,正所谓“人人都是产品经理”,特别是人工智能的产品经理。



一、作者简介 & 推荐

《人工智能产品经理》一书作者,张竞宇,墨尔本大学信息系统硕士、全球金融工程委员会委员、“Back & Forth” 思维模式发明者,现任世界 500 强公司人工智能产品总监。擅长机器学习产品设计、大数据分析以及人工智能技术商用化。

1.1 著名产品人 梁宁

人工智能时代的产品经理应在全新的知识图谱中构建自身的认知框架。本书回归人工智能产品的本质,通过对产品的体系架构和设计流程进行提炼和概括,定义了人工智能产品经理这个岗位所需要的能力和素质模型,在人工智能迅速发展、充满未知的今天给产品经理们提供了一些“确定性”,值得一读。

1.2 人人都是产品经理社区、起点学院创始人兼 CEO 老曹

AI 技术正处于高速发展时期,未来充满了不确定性,而产品经理的认知则在很大程度上影响产品未来的发展方向。面对新技术和新场景,作为产品经理应该积极地学习、建立自己的认知体系、融入时代,才能不被时代淘汰,甚至推动时代发展。在本书中,作者通过描述人工智能产品的体系架构和设计流程,系统总结了 AI 产品管理理论和思维模式,并结合大量的人工智能产品的工程实践案例,帮助你建立 AI 产品经理的知识体系。

1.3 PMCAFF 产品社区 CEO 阿德

新的技术发展会不断地颠覆产品行业,目前 AI、VR、AR、区块链等技术在不断改造整个互联网。AI 技术尤其如此,已经改造了业务本身。本书将作者在人工智能产品经理领域的知识与经验娓娓道来,对于行业来说非常有价值,希望更多的产品经理通过本书了解 AI,利用 AI 去创造更多更有意义的产品。

1.4 首都科技领军人才、海航科技首席科学家 谢耘

人工智能领域的人才大体可以被分为两类:一类是实现人工智能技术的工程师,另一类是将人工智能技术和行业知识相结合,从而实现最终商业目标的人。如果你想成为第二类人才,这本书你不能错过。

1.5 《人人都是产品经理》作者、良仓孵化器创始合伙人 苏杰

产品经理这个岗位发展到今天,已经进入了专业化时代。AI 已经是公认的下一个大浪潮,目前还是相对早期,如果你想抓住其中的机会,相信这本书能给你提供助力。


二、人工智能时代产品经理的新定义

2.1 人工智能的本质–概率

人工智能的本质是:实现推断的概率可以无限逼近 100%,最终代替人类做判断,完成任务,甚至超越人类的思维和判断能力。

人工智能产品经理的角色:实现概率最优和成本投入(可能包含资金投入、技术投入、时间周期选择)之间的平衡者。

2.2 构成人工智能产品的三要素

  • 算法:符合场景、符合研发能力、可量化评估
  • 计算能力:满足算法要求、硬件开销合理可控、根据需要考虑采用云平台/自建平台
  • 数据:数据从哪里来、数据质量如何保证、数据治理工作怎么展开

2.3 人工智能产品成功的必要条件

  • 核心技术:将用户学习成三降到最低
  • 产品化:有效传递价值,解决用户需求
  • 商业变现:站在用户角度考虑定价,理解用户痛点

2.4 产品经理思维模式

  • 资源管理思维:算法、数据资源、硬件资源(芯片、存储),要衡量投入和产出;
  • 解决方案思维:不被其他团队牵着走,用技术/非技术资源生成解决方案(不一定非要用算法模型来解决);
  • 目标导向思维:明确项目每个阶段的成果,明确项目中每个节点的责任划分,保证每个节点的输入和输出,以及最终项目输出。

2.5 人工智能产品经理需要“软硬”实力

懂技术

深刻理解原理、融入研发过程、掌握所在领域的应用条件和最佳实践;

  • 了解产品的技术手段,能够量化产品表现(模型、算力、数据等),能够量化和竞品对比的优劣势。懂得在 A/B 测试中设置合理的考核指标,从而明确算法的优化方向;
  • 了解行业、业务,根据业务的技术历史、现状、趋势,整理需求。懂得影响产品表现的因素(算法、算力、数据)。了解所用的技术如何组合,成本多少,风险点在哪里;
  • 快速学习知识、获取信息,降低和市场、研发(软件、硬件)、测试、设计(UI、结构、电气)的沟通壁垒,并将这种经验沉淀下来,让新人更快上手。
懂得沟通和协作艺术
  • 团队组织架构重新调整
  • 需要跨部门协作

2.6 人工智能产品经理的知识体系

2.7 小结

产品经理所掌握的技术知识、行业/业务知识、产品管理知识等,都是在为人工智能产品的本质服务,提高推断的概率,来代替/提升原有的产品或人。那么提高推断的概率所需要用到的算法、数据、算力资源,是人工智能产品经理要衡量的投入,而代替或提升原有产品或人所带来的价值就是人工智能产品经理最终负责的东西。


三、人工智能产品经理如何懂行业

3.1 六种行业分析维度



  • 行业特点:行业的历史背景、当下的增长能力、与宏观经济周期的关系、固有风险及该行业在其他国家的发展规律等;
  • 行业运行趋势:产品经理应该去主动了解国内外的行业发展趋势和方向。包括供应商谈判能力、购买者谈判能力、现有同行竞争的局面、龙头企业(不应该只限定一家)目前面临的主要问题、有哪些成功的管理和技术经验、这些经验是否可以借鉴或复制、新进入者威胁、替代产品和服务威胁等。同时,产品经理应关注新技术在其他领域的成功应用是否会是本領城的创机会。把趋势、顺势而为且能有一定预见性是产品经理非常重要的素质。
  • 竟争力因素分析:产品经理需要了解行业内价格、品质、质量、分销能力、上游资源、成本、产品差异,技术壁垒、管理水平、地理位置等方面的情况。公司的数据积累、算法积累、计算能力积累三方面无论是从短期还是长期来看,都占据较高的权重,在这方面产品经理需要格外重视管理和规划。
  • 行业整合:了解行业集中度、外资进入、收购兼并等。
  • 政府管制:了解行业的准人门槛、国家法规、价格、税收、进出口等。各国旧有的法律法规和行业标准显然在迭代速度上已经无法适应人工智能技术的迅猛发展。
  • 商业模式:产品经理不仅是将商业模式落地的执行者,同时也是探索商业模式的先锋。因此产品经理需要关注行业的挣钱手段,产业链逻辑是怎样的、价值链是如何构成的。

3.2 人工智能的公司类别

AI 时代的公司分为 3 类:

  • 应用人工智能公司 :提供人工智能的 SaaS 服务,其他公司可以直接调用 API 来增男足 CV 和 NLP 的功能。ToB 业务居多,要求产品经理有一定商务技能,项目管理技能,需要参与制定市场策略。

  • 研发核心技术/基础平台的人工智能公司:人工智能基础设备,例如 AI 芯片,PaaS 形态的基础计算/算法平台,要求产品经理了解底层技术,有研发经验。

  • 行业 + 人工智能公司 :依赖原有行业,使用 AI 技术