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AI時代，產(chǎn)品經(jīng)理如何成功應(yīng)用人工智能？

PM熊叔

2020-02-21

3 評論 9268 瀏覽 48 收藏

12 分鐘

本文列舉了一些對作者個人來說很有用的技巧，希望這篇文章能幫助各位產(chǎn)品經(jīng)理減少噪聲，懂得如何更好地將人工智能融入日常工作。

2019年3月開始，我們在打造一款名為GET智能寫作的產(chǎn)品，由于缺乏經(jīng)驗，做了一些看似很酷但無法解決問題的功能?；仡欉@些錯誤，問題的本質(zhì)在于未能將場景中的問題與AI能力相匹配。

如今，我已經(jīng)“淡忘”了AI的概念，因為我知道真正的用戶價值源自于解決場景中的具體問題，而不是單純地去打造炫酷體驗感。記得有一次投資人問我：“你覺得AI有什么不能做的？”我很堅定的回答：“AI最不能做的就是代替人類”。

今天翻譯的這篇文章也是與我的觀點不謀而合，作者建議我們不要被“AI”這個技術(shù)概念給迷惑了，AI只是解決問題的戰(zhàn)術(shù)，并不是企業(yè)的愿景和戰(zhàn)略。

另外，他還給我們提供了一個很有用的決策框架——“場景-決策矩陣”，用于評估AI是否適用。當(dāng)你準(zhǔn)備在產(chǎn)品中使用某一種AI或者數(shù)據(jù)技術(shù)的時候，不妨看看此文。

隨著人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念炒作，各種名詞術(shù)語也映入了我們的眼簾，以至于這種強大的技術(shù)變得更難以理解。

下面，我列舉了一些對我個人來說很有用的技巧，我也希望這篇文章能幫助各位產(chǎn)品經(jīng)理減少噪聲，懂得如何更好地將人工智能融入日常工作。

機(jī)器學(xué)習(xí)在車輛識別中的應(yīng)用 (Image: Shutterstock)

一、寬泛的定義有助于更好地解決問題

首先，讓我們忘掉到底什么是人工智能。根據(jù)我從事數(shù)據(jù)驅(qū)動型產(chǎn)品的經(jīng)驗，我發(fā)現(xiàn)，如果能對人工智能有個更寬泛的定義，將有助于我聚焦在要解決的問題上，而不是專注于解決方案中使用的某種技術(shù)。

作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們必須深入的理解我們的問題空間，以便我們能夠正確地定義需求，讓我們的團(tuán)隊去解決正確的問題。但在我們正確地定義問題之前，我們往往會過早地考慮“如何去做”，我們會不自覺地偏向于特定的解決方案。

為了避免這種情況，我更喜歡將AI定義為“自動化決策”。

我們做的大多數(shù)產(chǎn)品都需要基于數(shù)據(jù)來“決策”，但“決策”方式可以是多樣的。它可以由機(jī)器或人類做出，數(shù)據(jù)可以是靜態(tài)的或動態(tài)的。

當(dāng)我們的注意力聚焦到“決策”這個詞的時候，我們可以通過抽象的方式避免具體方法帶來的復(fù)雜性，以及行業(yè)術(shù)語帶來的噪聲。這個更寬泛的定義能避免我們陷入過早考慮解決方案的困擾，讓產(chǎn)品經(jīng)理能夠更加關(guān)注問題空間。

二、AI是一種用來解決問題的戰(zhàn)術(shù)

產(chǎn)品經(jīng)理在行動之前，需要有三個不可或缺的基石：

愿景：我們的最終目標(biāo)；
戰(zhàn)略：做正確的事情來實現(xiàn)我們的愿景；
戰(zhàn)術(shù)：正確執(zhí)行我們的戰(zhàn)略；

不管在產(chǎn)品生命周期的哪個階段，產(chǎn)品經(jīng)理都需要去做好這三個要點。我們必須讓我們的團(tuán)隊與我們正在努力實現(xiàn)的愿景保持一致，同時也要確保每個人都能理解我們的戰(zhàn)略，以及將具有可行性的戰(zhàn)術(shù)融入整體計劃中。

我們需要注意的是，人工智能是一種可以用來解決特定問題的戰(zhàn)術(shù)，而不是一種戰(zhàn)略或愿景。倘若我們?nèi)狈ψ罱K目標(biāo)，就算用了人工智能也不會給終端用戶帶來任何價值。

舉一個具體的在線視頻公司“網(wǎng)飛”的例子。網(wǎng)飛是最早地大規(guī)模有效地應(yīng)用人工智能的公司之一：

網(wǎng)飛的愿景：成為全球最好的娛樂發(fā)行服務(wù)商；
網(wǎng)飛的戰(zhàn)略：通過獨具吸引力的個性化體驗來提升會員留存；
網(wǎng)飛的戰(zhàn)術(shù)：評分系統(tǒng)、推薦、個性英雄鏡頭、使用情況跟蹤等。

如你所見，在個性化體驗的戰(zhàn)略之下，有許多不同的戰(zhàn)術(shù)來幫助網(wǎng)飛達(dá)成提升留存率的目標(biāo)。數(shù)據(jù)和AI的使用因戰(zhàn)術(shù)的不同而不同，而愿景和戰(zhàn)略的描述并不要指明使用哪種技術(shù)或算法。

三、AI賦能人類而不是取代人類

當(dāng)前，自動化相關(guān)的話題，引發(fā)了人們一些對未來工作的倫理問題的有趣討論，隨之而來的是，人們對AI如何賦能人類也產(chǎn)生了一些迷茫。

一個常見例子是自動駕駛汽車：在汽車行業(yè)內(nèi)，汽車的自動化分為五個等級。大部分的話題都集中在完全自動駕駛（5級）實現(xiàn)以后，世界會發(fā)生怎樣的改變。

產(chǎn)品經(jīng)理必須認(rèn)識到，AI能力的發(fā)展是需要階段和時間的，并不是一蹴而就的。機(jī)器擅長的與人類不同，因此某些決策會更容易自動化。

高性能的AI能力首先需要一個龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不僅要大量，還需要有良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并易于機(jī)器讀取。理想情況下，這個數(shù)據(jù)集還應(yīng)定義清楚什么是成功與失敗，因為過去的結(jié)果是對未來的預(yù)測。

下面是我在考慮如何應(yīng)用“自動化決策”時，經(jīng)常使用的一個框架：

沿Y軸，常規(guī)性場景（Routine Scenario）發(fā)生的頻率很高，并且其延展的可變性也很低，而細(xì)膩性場景（Nuanced Scenario）發(fā)生的頻率很低，并且可能包含難以復(fù)制的細(xì)節(jié)。

沿X軸，信息性決策（Informational Decision）為終端用戶提供附加的上下文信息，而行動性決策（Action-oriented Decision）代替終端用戶執(zhí)行動作。常規(guī)的場景往往會生成更可靠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，因此機(jī)器更容易學(xué)習(xí)；信息性決策往往比面向行動的決策風(fēng)險更低。

將這兩個維度結(jié)合起來，可以得到四類自動化決策：

常規(guī)信息：容易預(yù)測，出錯風(fēng)險低；例如：汽車根據(jù)剩余燃油和駕駛行為估計剩余行駛距離；
細(xì)膩信息：難以預(yù)測，出錯風(fēng)險低；例如：汽車根據(jù)圖像識別和駕駛行為防止駕駛員入睡；
常規(guī)行動：容易預(yù)測，如果有錯誤，則高風(fēng)險；例如：正常情況下，汽車在高速度公路上自動駕駛；
細(xì)膩行動：難以預(yù)測，如果錯誤，則高風(fēng)險；例如：汽車在繁忙的施工區(qū)域自動駕駛。

四、AI的三種不同方式的影響力

在過去十年中，通過研究數(shù)據(jù)驅(qū)動型產(chǎn)品，我發(fā)現(xiàn)了三個主要的用例組，這些用例可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理提高數(shù)據(jù)影響力：

1. AI可以優(yōu)化或自動化業(yè)務(wù)運營

產(chǎn)品通過使用合理的行為跟蹤可以生成一個數(shù)據(jù)集，能夠賦能團(tuán)隊做出明智的業(yè)務(wù)運營決策。

例如，可以利用數(shù)據(jù)優(yōu)化客戶接觸點和溝通，以提升轉(zhuǎn)化率或減少客戶流失。通過預(yù)測主題或結(jié)果，服務(wù)請求可以更有效地被篩選和分配。

從某種意義上，人工智能是一種可以提高團(tuán)隊效率和生產(chǎn)力的先進(jìn)商業(yè)智能工具。

2. AI可以顯著改善產(chǎn)品的用戶體驗

以下是一些公司使用AI為客戶創(chuàng)造愉悅體驗的例子：

在這些例子中，交付給終端用戶的產(chǎn)品形態(tài)并沒有改變（例如，Uber的移動端），但是通過應(yīng)用數(shù)據(jù)（例如，讓乘客與附近的Uber司機(jī)相匹配），產(chǎn)品體驗會變得更好。通過這種模式，產(chǎn)品團(tuán)隊通?？梢詣?chuàng)造獨特的用戶體驗，成為公司的長期競爭優(yōu)勢。