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當(dāng)下AI產(chǎn)品經(jīng)理火熱，不少同學(xué)都希望轉(zhuǎn)型轉(zhuǎn)行做AI產(chǎn)品。這篇文章，作者通過(guò)對(duì)比AI產(chǎn)品經(jīng)理與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的技能差異，給大家揭示在AI時(shí)代，產(chǎn)品管理的新趨勢(shì)、新挑戰(zhàn)和新機(jī)遇，供各位參考。

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們正迅速步入一個(gè)智能化的新時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，技術(shù)的每一次革新都在重新定義產(chǎn)品的功能、形態(tài)和用戶體驗(yàn)。AI產(chǎn)品經(jīng)理，作為這一變革浪潮中的先鋒，肩負(fù)著將創(chuàng)新技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際產(chǎn)品、解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的重要使命。他們的角色與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有著本質(zhì)的不同，不僅在于他們需要掌握一系列全新的專業(yè)技能，更在于他們對(duì)技術(shù)的深刻理解和應(yīng)用能力。

傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的專業(yè)技能，如市場(chǎng)分析、用戶研究、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和生命周期管理等，在AI時(shí)代仍然至關(guān)重要。然而，AI產(chǎn)品經(jīng)理還需要在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步掌握與AI技術(shù)相關(guān)的專業(yè)技能，包括但不限于算法原理、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型評(píng)估和倫理法規(guī)等。這些技能不僅能夠幫助他們更好地理解AI技術(shù)的潛力和局限，更能夠幫助他們?cè)O(shè)計(jì)出真正智能、高效、用戶友好的產(chǎn)品。

結(jié)合我的工作經(jīng)驗(yàn)，在這里一起探討下AI產(chǎn)品經(jīng)理在技術(shù)革新下所需的專業(yè)技能，以及如何利用這些技能，推動(dòng)產(chǎn)品的創(chuàng)新和發(fā)展，同時(shí)確保產(chǎn)品在技術(shù)、倫理和法律層面的合規(guī)性。

一、技術(shù)背景

AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備較強(qiáng)的技術(shù)理解能力，包括對(duì)AI算法、模型的深入理解，以便參與到技術(shù)選型、數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練等環(huán)節(jié)。

AI 算法

AI產(chǎn)品經(jīng)理可能需理解不同AI算法和模型的優(yōu)缺點(diǎn)，以便為特定問(wèn)題選擇最合適的技術(shù)方案。例如，對(duì)于圖像識(shí)別任務(wù)，可能需要選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；而對(duì)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)，則可能需要循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)。

模型深入理解

大模型時(shí)代更是如此，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要理解大模型如Transformer架構(gòu)的基本原理，以及它們?cè)谔幚泶笠?guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)的優(yōu)勢(shì)和局限性。在此基礎(chǔ)上洞察這些技術(shù)如何塑造產(chǎn)品功能和用戶體驗(yàn)，并預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展方向。

數(shù)據(jù)處理

同時(shí)需要關(guān)注的是，訓(xùn)練階段產(chǎn)品經(jīng)理需要制定數(shù)據(jù)收集、處理和維護(hù)的策略，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。

模型深入理解

模型管理和優(yōu)化工作，包括監(jiān)控模型性能、調(diào)整模型參數(shù)、以及模型的迭代更新。還有一如即往的問(wèn)題，模型可能涉及復(fù)雜的倫理和法律問(wèn)題，如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見(jiàn)等。產(chǎn)品經(jīng)理需要對(duì)這些問(wèn)題有深刻理解，并制定相應(yīng)的策略。在此基礎(chǔ)上，產(chǎn)品經(jīng)理需要將大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)相結(jié)合，確保技術(shù)實(shí)現(xiàn)能夠支持業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，并為用戶帶來(lái)實(shí)際價(jià)值。

成本問(wèn)題

考慮到成本問(wèn)題，大模型性能和資源消耗之間找到平衡點(diǎn)，確保產(chǎn)品的可行性和成本效益。

持續(xù)迭代

給用戶展示和介紹性能的時(shí)候，作為產(chǎn)品經(jīng)理，需要能夠向客戶清晰地展示大模型的能力，包括它能解決的問(wèn)題和帶來(lái)的價(jià)值。展示技術(shù)實(shí)力和產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，可以幫助建立客戶對(duì)產(chǎn)品的信任。理解客戶的需求，并展示大模型如何滿足這些需求。這就是涉及到用戶反饋的問(wèn)題需要進(jìn)行思考和進(jìn)一步整合轉(zhuǎn)化為需求，這對(duì)于模型的微調(diào)和優(yōu)化至關(guān)重要。因此需要建立有效的用戶反饋機(jī)制，并將這些反饋整合到產(chǎn)品迭代中。

二、產(chǎn)品邏輯

AI產(chǎn)品經(jīng)理需關(guān)注產(chǎn)品的邏輯性和智能化程度，確保產(chǎn)品在滿足用戶需求的同時(shí)具備高技術(shù)含量 。

用戶期望值提升帶來(lái)的需求升級(jí)

用戶對(duì)智能產(chǎn)品的期望越來(lái)越高，他們期待產(chǎn)品能夠提供個(gè)性化、高效的服務(wù)。AI產(chǎn)品經(jīng)理需確保產(chǎn)品能夠滿足這些期望。目前甚至有一些產(chǎn)品能夠預(yù)測(cè)用戶需求。AI產(chǎn)品經(jīng)理需利用算法為用戶提供定制化體驗(yàn)。

最新技術(shù)跟進(jìn)

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，產(chǎn)品需要不斷融入最新技術(shù)以保持競(jìng)爭(zhēng)力。AI產(chǎn)品經(jīng)理需關(guān)注技術(shù)趨勢(shì)，確保產(chǎn)品技術(shù)含量。在推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新方面，產(chǎn)品經(jīng)理扮演著關(guān)鍵角色，需要展現(xiàn)出領(lǐng)導(dǎo)力，引導(dǎo)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)前沿的智能產(chǎn)品

不斷迭代產(chǎn)品的智能化

智能化產(chǎn)品通過(guò)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶行為來(lái)優(yōu)化用戶體驗(yàn)。AI產(chǎn)品經(jīng)理需關(guān)注用戶反饋，不斷迭代產(chǎn)品以提升體驗(yàn)。與此同時(shí)，AI技術(shù)可以自動(dòng)化許多流程，提高產(chǎn)品效率。AI產(chǎn)品經(jīng)理需設(shè)計(jì)智能流程，減少用戶操作復(fù)雜性，加快響應(yīng)時(shí)間。

三、行業(yè)知識(shí)

AI產(chǎn)品經(jīng)理需要深入了解所在行業(yè)的AI應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，為產(chǎn)品找到合適的切入點(diǎn) 。也可以更好地理解所在行業(yè)的需求和潛力，制定有效的產(chǎn)品策略。

行業(yè)特定需求

不同行業(yè)有不同的業(yè)務(wù)需求和痛點(diǎn)。了解行業(yè)特定的AI應(yīng)用可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)現(xiàn)并解決這些需求。

競(jìng)品分析

通過(guò)分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手如何利用AI，產(chǎn)品經(jīng)理可以確定自身產(chǎn)品的差異化優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)定位。同時(shí)行業(yè)內(nèi)成功的AI應(yīng)用案例可以提供寶貴的經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)品經(jīng)理可以從中學(xué)習(xí)并應(yīng)用到自己的產(chǎn)品中。

提高技術(shù)適應(yīng)性和成熟度

了解行業(yè)技術(shù)現(xiàn)狀有助于產(chǎn)品經(jīng)理評(píng)估哪些AI技術(shù)最適合當(dāng)前行業(yè)環(huán)境，以及如何將這些技術(shù)適應(yīng)到產(chǎn)品中。當(dāng)我們了解了當(dāng)前AI技術(shù)在行業(yè)中的成熟度，就可以評(píng)估技術(shù)的可行性和風(fēng)險(xiǎn)，避免采用不成熟的技術(shù)。

技術(shù)整合

了解行業(yè)技術(shù)整合的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，產(chǎn)品經(jīng)理可以設(shè)計(jì)出更易于與其他系統(tǒng)集成的AI產(chǎn)品

創(chuàng)新和合作機(jī)會(huì)

行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)可以揭示新的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，產(chǎn)品經(jīng)理可以基于這些趨勢(shì)開(kāi)發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品或服務(wù)。在行業(yè)生態(tài)可以發(fā)現(xiàn)潛在的合作伙伴，這些合作伙伴可能對(duì)AI產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和推廣至關(guān)重要。

四、核心職責(zé)

AI產(chǎn)品經(jīng)理的核心職責(zé)除了包括傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的設(shè)計(jì)、研發(fā)、推廣及生命周期管理外，甚至還需進(jìn)行算法選擇、模型訓(xùn)練和測(cè)試，性能指標(biāo)的制定以及敏感把控AI倫理問(wèn)題 。

技術(shù)選型和算法選擇

在AI產(chǎn)品尤其是大模型相關(guān)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)中，技術(shù)評(píng)審環(huán)節(jié)，后端技術(shù)工程師、算法工程師等通常會(huì)提供不同的算法和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，作為產(chǎn)品經(jīng)理需要一起在會(huì)上討論與抉擇，這需要AI產(chǎn)品經(jīng)理需要理解或者幫助理解不同AI算法的優(yōu)勢(shì)和局限，結(jié)合用戶使用場(chǎng)景與研發(fā)成本，如何選擇最適合解決特定問(wèn)題的算法，對(duì)于產(chǎn)品的表現(xiàn)，產(chǎn)品經(jīng)理需要調(diào)研、甚至設(shè)定清晰的不同維度的性能指標(biāo)，完善評(píng)價(jià)體系，以量化評(píng)估模型和產(chǎn)品的效果。

五、倫理和法律考量

AI產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中，需要考慮數(shù)據(jù)隱私和倫理問(wèn)題，確保產(chǎn)品符合法律法規(guī)。

AI產(chǎn)品經(jīng)理需要確保在整個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期中，個(gè)人數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理和使用都符合隱私保護(hù)，確保AI產(chǎn)品的決策過(guò)程透明、公正，沒(méi)有偏見(jiàn)或歧視。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，需要設(shè)計(jì)隱私友好的功能，如數(shù)據(jù)訪問(wèn)、更正和刪除權(quán)，保障用戶的隱私權(quán)益。以及實(shí)施強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)安全措施，防止數(shù)據(jù)泄露、濫用或未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)。確保用戶充分了解他們的數(shù)據(jù)如何被使用，并給予他們控制權(quán)。

與社區(qū)和公眾溝通，解釋AI產(chǎn)品如何處理數(shù)據(jù)和隱私問(wèn)題。與數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)構(gòu)和其他監(jiān)管機(jī)構(gòu)合作，確保產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)的合規(guī)性。

六、技術(shù)實(shí)現(xiàn)

AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要與技術(shù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，確保 AI 模型的有效部署和性能優(yōu)化。

AI產(chǎn)品經(jīng)理作為業(yè)務(wù)需求與技術(shù)實(shí)現(xiàn)之間的橋梁，確保技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì)產(chǎn)品目標(biāo)有清晰的理解。

• 參與制定AI模型的部署策略，包括選擇合適的硬件、軟件和平臺(tái)。
• 參與技術(shù)選型，評(píng)估不同技術(shù)方案的可行性和效益。
• 促進(jìn)技術(shù)團(tuán)隊(duì)與非技術(shù)團(tuán)隊(duì)（如市場(chǎng)、銷售、客戶服務(wù)）之間的溝通，確保各方面對(duì)AI模型的理解和期望一致。
• 與技術(shù)團(tuán)隊(duì)共同評(píng)估AI模型的潛在風(fēng)險(xiǎn)，制定風(fēng)險(xiǎn)緩解措施
• 跟蹤最新的AI技術(shù)趨勢(shì)，為技術(shù)團(tuán)隊(duì)提供市場(chǎng)和行業(yè)的洞察。
• 協(xié)調(diào)技術(shù)資源，確保技術(shù)團(tuán)隊(duì)有足夠的支持來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品目標(biāo)。
• 為非技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員提供必要的AI技術(shù)培訓(xùn)，提高團(tuán)隊(duì)整體的技術(shù)理解。
• 在技術(shù)決策中發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，確保技術(shù)方向與產(chǎn)品愿景一致。

在這個(gè)技術(shù)不斷進(jìn)步、創(chuàng)新層出不窮的時(shí)代，了解和掌握AI產(chǎn)品經(jīng)理的專業(yè)技能，對(duì)于每一個(gè)希望在產(chǎn)品管理領(lǐng)域取得成功的人來(lái)說(shuō)，都是至關(guān)重要的。讓我們一起探索AI產(chǎn)品經(jīng)理的專業(yè)技能世界，理解他們?nèi)绾卧诩夹g(shù)革新的大潮中，引領(lǐng)產(chǎn)品創(chuàng)新，塑造未來(lái)。