谁才是产品界的真正王者?AI产品经理对决普通产品经理!

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不同类型的产品经理可能有着不同的工作内容,那么,AI产品经理和普通产品经理之间的工作内容、工作职责、技能要求等方面,存在着哪些具体差异?这篇文章里,作者就进行了总结和梳理,一起来看看吧。

一、工作内容的差异

1. AI产品经理

1)数据驱动

  • 深入数据的核心:AI PM不仅仅是看数据,他们需要深入到数据的核心,理解数据背后的含义。例如,在推荐系统中,用户的点击率、停留时间和转化率都是重要的指标,但AI PM需要进一步分析,了解用户的真实需求和行为模式。
  • 与数据科学家的合作:AI PM需要与数据科学家紧密合作,共同确定数据的收集方法、数据的处理流程和分析方法。这需要AI PM具备一定的数据知识,能够与数据科学家进行深入的交流。
  • 数据的完整性和质量:数据的完整性和质量是AI产品成功的关键。AI PM需要确保数据的来源可靠,数据的处理过程没有偏见,数据的分析方法是科学的。

2)模型迭代

  • 不断的试错:AI产品的迭代往往伴随着不断的试错。AI PM需要有足够的耐心,不断地优化模型,测试新的算法,直到达到预期的效果。
  • 与工程师的合作:模型的实现需要工程师的支持。AI PM需要与工程师紧密合作,确保模型的实现与设计相符,同时也要考虑到实际的技术限制。
  • 用户反馈的重要性:模型的优化不仅仅是技术问题,还需要考虑到用户的反馈。AI PM需要收集用户的反馈,了解模型在实际应用中的效果,根据反馈进行调整。

3)风险管理

  • 伦理问题:AI产品可能会带来伦理问题,例如面部识别技术可能会侵犯用户的隐私。AI PM需要对这些问题有所了解,确保产品在伦理上是可接受的。
  • 隐私保护:隐私保护是AI产品的重要问题。AI PM需要确保数据的收集和处理都符合隐私法规,保护用户的隐私。
  • 技术风险:AI产品还可能带来技术风险,例如模型的偏见、误判等。AI PM需要对这些风险有所了解,并采取措施进行管理。

2. 普通产品经理

2)用户需求

  • 深入市场调研:传统的PM需要深入市场,与用户进行面对面的交流,了解用户的真实需求。这需要PM具备良好的沟通能力和观察力,能够从用户的话语中提取有价值的信息。
  • 用户画像的建立:了解用户的痛点和需求后,PM需要建立用户画像,明确目标用户的特点和需求,为产品的设计提供指导。
  • 需求的优先级:用户的需求往往是多样的,PM需要确定需求的优先级,确保资源的合理分配。

2)产品设计

  • 与设计师的合作:产品的设计需要与设计师紧密合作。PM需要明确产品的设计目标,与设计师共同确定设计方案。
  • 用户体验的重要性:产品的成功往往取决于用户体验。PM需要关注产品的每一个细节,确保产品的用户体验达到最佳。
  • 迭代与优化:产品的设计并不是一次性的,需要根据用户的反馈进行迭代和优化。PM需要有足够的耐心和决心,不断地改进产品,满足用户的期望。

3)项目管理

  • 项目的进度控制:PM需要控制项目的进度,确保产品按时上线。这需要PM具备一定的项目管理知识,能够合理分配资源,确保项目的顺利进行。
  • 风险管理:项目在进行中可能会遇到各种风险,例如技术难题、资源不足等。PM需要对这些风险有所了解,并采取措施进行管理。
  • 团队合作:项目的成功需要团队的合作。PM需要与团队成员建立良好的关系,确保团队的合作和沟通。

二、技能要求的差异

1. AI产品经理

1)技术背景

  • 算法理解:AI PM不仅需要知道模型如何工作,更要理解背后的算法逻辑。例如,在使用深度学习模型时,了解卷积神经网络、循环神经网络的基本原理和应用场景是至关重要的。
  • 编程能力:尽管AI PM不需要像工程师那样编写大量代码,但基本的编程能力可以帮助他们更好地与技术团队沟通,甚至在必要时进行简单的原型验证。
  • 技术趋势敏感度:AI领域的技术迅速发展,AI PM需要持续关注新的技术趋势,如强化学习、生成对抗网络等,以确保产品始终保持竞争力。

2)数据分析

  • 工具熟练度:如Python的pandas、R或SQL等数据处理工具,能够帮助AI PM快速分析数据,提取关键信息。
  • 统计学基础:从数据中提取有意义的结论需要统计学的知识。例如,A/B测试、假设检验等都是AI PM日常工作中常用的方法。
  • 数据可视化:将复杂的数据以图形的方式展现出来,可以帮助团队更好地理解数据,这需要AI PM掌握如Tableau、PowerBI等数据可视化工具。

3)跨部门合作

  • 沟通桥梁:AI PM往往扮演着技术团队与其他部门之间的桥梁角色,需要有强大的沟通和协调能力。
  • 项目管理:与数据科学家、工程师和设计师合作,确保项目的顺利进行,这需要AI PM具备一定的项目管理技能。
  • 冲突调解:在跨部门合作中,可能会出现不同的意见和观点,AI PM需要有能力调解这些冲突,确保团队的合作和谐。

2. 普通产品经理

1)沟通能力

  • 需求沟通:PM需要与用户、团队成员甚至高层管理进行沟通,确保产品的需求被准确地传达和理解。
  • 团队协作:PM需要与设计、开发、市场等多个部门合作,这需要他们具备出色的团队协作能力。
  • 说服力:在推进项目时,PM可能需要说服其他部门或高层管理支持自己的决策,这需要他们具备一定的说服力。

2)市场分析

  • 竞品分析:了解竞争对手的产品特点、优势和劣势,可以帮助PM确定自己产品的定位和策略。
  • 行业趋势:了解行业的发展趋势和变化,可以帮助PM预测未来的市场需求,提前做好准备。
  • 用户行为分析:通过对用户行为的分析,PM可以更好地了解用户的需求和痛点,为产品的优化提供方向。

3)用户体验

  • 设计原则:PM需要了解设计的基本原则,如一致性、简洁性等,确保产品的设计满足用户的期望。
  • 用户反馈:收集和分析用户的反馈,是PM优化产品的重要依据。
  • 交互设计:虽然PM不需要像设计师那样进行交互设计,但他们需要了解交互设计的基本原则,确保产品的交互设计满足用户的需求。

三、职责的差异

1. AI产品经理

1)模型优化

  • 实验设计与验证:AI PM不仅要关心模型的效果,还要设计有效的实验来验证模型的效果。这可能涉及到A/B测试、多臂老虎机策略等复杂的实验设计方法。
  • 持续学习与调整:随着数据的增加和环境的变化,模型可能会出现退化。AI PM需要持续监控模型的表现,根据新的数据和反馈进行调整。
  • 与研发团队的深度合作:模型的优化不仅是算法的问题,还涉及到工程实现、系统稳定性等多方面的因素。AI PM需要与研发团队深度合作,确保模型的稳定运行。

2)数据管理

  • 数据链路的完整性:从数据的采集、存储、处理到应用,每一个环节都可能影响到数据的质量。AI PM需要确保数据链路的完整性,避免数据丢失、错误等问题。
  • 数据安全与合规:随着数据隐私法规的日益严格,AI PM需要确保数据的收集和处理都符合相关法规,避免法律风险。
  • 数据的价值挖掘:数据不仅仅是模型的输入,还包含了大量的商业价值。AI PM需要挖掘数据的价值,为企业创造更多的商业机会。

3)风险控制

  • 技术风险的识别与应对:AI产品可能会因为模型的误判、系统的不稳定等问题导致技术风险。AI PM需要及时识别这些风险,并采取措施进行应对。
  • 伦理与社会责任:AI产品可能会带来伦理问题,如算法偏见、隐私泄露等。AI PM需要深入思考这些问题,确保产品在伦理上是可接受的,同时承担起社会责任。
  • 与公关与法务的合作:当AI产品出现问题时,可能会引发公众的关注和质疑。AI PM需要与公关和法务部门合作,妥善处理这些问题,维护企业的形象和声誉。

2. 普通产品经理

1)需求管理

  • 需求的深度挖掘:PM不仅要收集用户的需求,还要深入挖掘需求背后的原因,了解用户的真实需求和动机。
  • 需求的变化与调整:市场和用户的需求是不断变化的,PM需要持续关注需求的变化,及时调整产品策略。
  • 与销售与市场的合作:销售和市场部门是PM了解市场和用户需求的重要途径。PM需要与他们紧密合作,共同确定产品的方向和策略。

2)项目进度

  • 项目的里程碑与关键节点:PM需要明确项目的里程碑和关键节点,确保项目的顺利进行。
  • 资源的分配与调整:项目的进度可能会受到资源的限制。PM需要合理分配资源,确保关键任务的完成。
  • 风险的预测与应对:项目在进行中可能会遇到各种风险,如技术难题、资源不足等。PM需要提前预测这些风险,并制定应对策略。

3)市场推广

  • 产品的定位与策略:PM需要明确产品的定位,制定有效的市场推广策略。
  • 与市场与销售的深度合作:市场推广的成功需要市场和销售部门的支持。PM需要与他们深度合作,确保产品的市场推广效果。
  • 用户反馈与市场调整:市场推广的过程中,PM需要收集用户的反馈,根据反馈调整市场策略,确保产品的市场份额不断增长。

专栏作家

言成,人人都是产品经理专栏作家。悉尼大学的IT & itm双学位硕士;始终关注AI与各产业的数字化转型,以及AI如何赋能产品经理的工作流程。

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