关于AI产品经理的基本认知

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与互联网传统的产品经理不同,AI产品经理的能力要求、门槛等相对会更高。本文作者梳理了AI产品经理的工作流程与现有产品经理的区别,可以帮助大家更好理解这个岗位。

以下是自己在学习AI产品经理过程中的简单总结,欢迎交流。

一、AI产品经理的工作内容

AI 产品经理与普通产品经理的工作内容都可分为以下阶段:

需求定义—方案设计—跟进产品研发—验收评估——迭代反馈

  1. 在需求定义时,AI产品经理相对普通产品经理需要更多去考虑AI的技术边界,AI能为该需求解决什么问题。
  2. 方案设计时,AI产品经理和传统产品经理一样都得考虑合适合理的方案。但由于AI产品受AI能力限制,需要更多考虑实现的周期及成本收益比。
  3. 跟进产品研发时,AI产品经理同普通产品一样,需要懂产品的研发流程及每个阶段对应人员输入输出产物。不过AI产品需要建模,因此对于建模流程的了解对AI产品经理来说很重要。
  4. 验收评估时,普通产品经理通过业务要求或自己写的PRD验收需求,但AI产品经理多了对模型的验收。模型评估指标是什么?模型评估的过程是什么?模型结果是否在合理范围?这些是需要考虑的。

二、AI产品经理的工作流程

AI产品经理的工作流程如下图所示:

关于AI产品经理的基本认知

可见AI产品经理工作流程与普通产品经理工作流程相比,多了模型构建与验收这块。因此在方案设计阶段,对模型该用什么算法构建、对模型指标要求是需要考虑进去的。AI产品经理的协作对象也多了算法工程师。

三、AI产品经理的能力要求

普通产品经理需要的能力一般有:需求分析能力(包含市场分析能力、用户分析能力)、方案设计能力(基本产品工具的使用、方案的结构化呈现)、沟通表达与协作能力、数据分析能力、需求管理能力、项目管理能力、对业务的深入认知能力。

AI产品经理需要的能力:除了普通产品经理需要具备的能力,需要对AI算法能实现的边界有清晰认知,另外对数据的分析能力也要求更高。

四、AI产品经理与普通产品经理的区别

  • 面向对象的区别来说,普通产品经理目前在面向B端、C端都有挺多的岗位;AI产品经理面向对象目前更多是B端,为B端去提供解决方案。个人认为在未来AI产品经理面向C端的也会有很多。
  • 实现目标的区别来说,普通产品经理对接研发工程师,交付多为需求文档、原型等,实现的更多是某个具体的功能。AI产品经理,对接算法工程师、研发工程师,除了实现具体的功能,更多的是实现一种能力,如API接口。
  • 实现边界点区别上来说,传统产品经理能输出指标明确的方案;AI产品经理很难产出指标明确的方案,因为结果有极大不确定性,需要通过后期反复调试才能看到进一步的结果走向。
  • 工作重心的区别来说,普通产品经理的工作重心在于市场、用户、运营等领域,目的在于实现用户增长和商业变现等;而AI产品经理则侧重于利用人工智能技术来提升效率。

AI产品经理需要更懂技术。传统的产品经理在产品设计完成,只需要对接一下研发工程师,确定技术方案并通过产品评审后即可开始研发了。但AI产品经理还需要先一步对接算法工程师,那么相应的,AI产品经理就要对算法基础知识有一定了解,甚至在某些领域要做到精通,这样才可以保证算法模型的训练周期与输入输出等方面是否合理,以此监控产品的可控性。

AI产品经理需要更强的数据分析能力。AI产品经理需要获高质量数据为模型构建提供基础。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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