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人工智能最近比較火熱，很多產品經理也希望轉行做機器人或者轉到人工智能領域。作者從行業和職位要求出發，詳細分析了人工智能PM的要求和轉行建議，推薦想要轉行的小伙伴閱讀。

開宗明義，必須結合產業發展才能談人工智能領域PM。

產業發展情況

這些年產品經理大火其根本原因是行業出現了兩波大的行業機遇。

1. 05年開始到11年的PC互聯網和軟件的平臺機遇，造就平臺機遇的技術基礎：

• 工業化的軟件開發標準建立，OOP、SOA等思想被行業廣泛認同，形成工業化軟件研發體系。
• 出現穩定的平臺，無論是Windows XP、Windows 7，形成穩定的系統平臺，同時伴隨著互聯網普及，上網人口的急速提升。

2. 07~08年開始的移動互聯網行業興起，更準確的說是iPhone的誕生定義了移動互聯網的基調以及之后安卓的興起，都是形成了定義行業標準的平臺。

國內這兩波行業熱潮的本質是“在互聯網/移動互聯網上重構社會”，而PM這個角色的本質是在這個過程中代言定義社會某一群角色的訴求/需求，并在互聯網上以合適的產品形式體現出來，滿足群體的需求的過程。

而人工智能和過去兩輪產業機遇有本質的差別在于：之前兩波產業發展的本質是渠道拓展，從PC到移動互聯網，大幅提升了信息傳播的效率，出現一個新的場景機遇。而人工智能的發展是賦予程序思考判斷的能力，不在同一緯度的產業機遇。人工智能賦予了程序判斷思考的能力，這一能力的拓展會改變整個產業的角色分工，也意味著組織本身會發生變化，產品關注的不再是原有的產品，運營關注的也不再是原有的運營。

如何轉行人工智能

回到問題本身，那么互聯網方向的PM如何投入人工智能？

從我的角度來看，PM能在人工智能領域為企業帶來的價值主要是兩個方面：

應用領域結合深刻的行業經驗和對人工智能技術本質的理解，形成應用產品方案。由于人工智能目前仍然處于初級階段，技術的掣肘很大。在這個前提下深刻的理解目前行業現狀，洞悉應用場景痛點，以目前合理的方式快速形成可用的產品方案是應用領域PM所要關注的最重要的因素。

后端形成深度結合人工智能技術的產品和運營體系以及組織改造的方案。人工智能的行業機遇本質是計算機在一定范圍內用戶識別和判斷的能力。后端PM關注的本質是：

1. 使得計算機識別和判斷能力更加精準。
2. 重新定位組織角色，明確新的分工和業務模式。
3. 形成新的體系評估方案，由于判斷的難以衡量性，特別是非結構化數據難以按過去的分析思路進行全量數據分析，所以導致目前行業內很多的運營或產品陷入了一個抽樣分析、打標判斷難以一窺全貌，導致被各路人馬無限挑戰的怪圈，這也是目前人工智能行業PM陷入的一個怪圈。

人工智能需要什么樣的PM

最后人工智能行業需要什么樣的PM，從我面試的評判角度來講一般關注3 + 1的能力模型：

產品能力

人工智能行業產品的問題一般很難直接評估，并且都是綜合類問題，這使得人工智能的PM需要有極強的綜合產品能力。需要有能從紛繁復雜的場景下快速定位核心問題的洞察力，有豐富的解決問題手段。除了這個問題之外，挖掘用戶需求，滿足需求這類只能算是基礎能力罷了。

舉個例子：當作為甲方我們設計智能知識庫類型產品時，在決策產品方案時除了考慮到日常知識庫基本建設之外，需要重點關注圍繞產品的運營體系建設。由于智能產品的特點是算法牽扯了一部分判斷的部分，確保運營體系能夠低成本的持續有效的提升算法能力。

其次，類似知識庫這類后端產品位于整個產品體系的核心部分不直接對外，產品本身的能力建設需要仰仗應用層產品持續應用，并給予知識庫持續優化的反饋。在這過程中我們的決策需要考慮的不僅僅是產品如何設計，更在于如何持續提升產品的各方面能力。

在這個決策過程中，除了基本的知識庫產品設計能力，對PM還有建設運營體系的能力、外部應用產品的設計能力甚至包括流程保障、數據評估方案等等，作為普通的PM很多的工作內容都有前車之鑒，包括很多成熟的方案可供支撐依賴，而智能產品的PM在很多情況下需要重新自己造車。

技術能力

這里有兩個方向：

• 深入介入技術算法方向，能直接在這個層面理解并帶來價值。
• 了解技術本質，理解技術邊界，能觀察行業發展方向，并在這個層面形成產品決策方案。

人工智能領域我們主要涉及到是算法模型和機器學習部分的技術內容。一些基礎的機器學習知識，包括一般的模型評估和選擇的方法，基本的應用模型如：線性模型、決策樹、貝葉斯、隱馬爾科夫模型、支持向量機這種比較常用的機器學習方案，以及目前大熱的深度學習神經網絡目前經常應用的DNN、CNN、RNN這類網絡結構；根據自己的產品方向的差別，從了解機器學習技術的特點、算法模型應用的邊界以及如何結合算法和訓練特點形成產品方案、算法評估有效性等等都是人工智能PM需要額外關注的部分。

業務能力

深刻理解目前所處的行業應用本質、痛點和未來的發展方向，最好能有產業思維，有自己獨到的行業理解。

人工智能行業目前還在快速發展過程中，支撐方案都沒有太多成型，也沒有很明確的平臺基礎，所以很多的產品決策需要對目前行業現狀以及未來的技術發展方向有足夠預判，在產品設計上有相應的布局。

另外產業思維可以幫助PM更好的理解上下游以及各自的用戶訴求，有深刻的產業思維可以有效的在更高的層面做出有效的產品決策。

+1. 指的是管理能力

人工智能PM除了要在應用層面有所建樹之外，對后端的運營/產品體系、組織的改造是非常重要的，而這需要對管理有深刻的理解的PM才能滿足這方面的需求。

我們現有的組織是建立在現有IT所能搭建的系統基礎上，由于計算機技術的快速發展，提升的信息的管理和處理效率。而人工智能技術的發展本質是在現在有技術基礎上增加了思考和學習的能力，計算機變得擁有判斷能力，這使得組織分工勢必跟著這個技術發展產生變化；特別是后端的智能產品，在這個方面的變化會更加明顯，人員分工變化角色調整都是人工智能PM在做產品方案的時候需要仔細考量的。

如何轉型

最后的最后，從現在開始如何向這個領域的PM轉型？

• 洞察理解人工智能的行業本質。
• 找一個自己最切合的人工智能應用領域，找相關企業嘗試自薦。
• 找些資料理解人工智能/機器學習的技術原理。
• 深刻的產品功底。

相信各位聰明的PM都能找到相關的資料，書單這類的就不開了。

如果有什么問題或者見解歡迎大家和我交流溝通。

作者：李大熊（微信號luweixio_4982），螞蟻金服資深PM。4年人工智能PM經驗，負責螞蟻金服機器人以及運營體系設計。

本文由 @李大熊 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。