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最近兩年大模型和AI火熱，而且給予AI很多行業(yè)和產(chǎn)品都會(huì)被重新洗牌。這種情況下，產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)發(fā)生什么樣的變化呢？這篇文章，我們來討論下。

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們正步入一個(gè)前所未有的時(shí)代。曾經(jīng)，我們認(rèn)為這些高科技技術(shù)只會(huì)出現(xiàn)在科幻電影中，我還記得當(dāng)年看貝克街的亡靈時(shí)給到我的震撼與羨慕，游戲的世界那么的真實(shí)，人工智能自我摧毀的時(shí)候那么的感人，也好想像柯南一樣可以體驗(yàn)下福爾摩斯的生活。

過去，AI技術(shù)的應(yīng)用往往需要深厚的專業(yè)知識(shí)和高昂的成本投入，隨著AI技術(shù)的不斷快速發(fā)展，尤其到了2022年底，OpenAI推出通用大語言模型ChatGPT，極大地降低了企業(yè)觸達(dá)和應(yīng)用AI技術(shù)的門檻。企業(yè)不再需要龐大的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，也不需要復(fù)雜的算法支持，就能夠輕松地將AI技術(shù)融入到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中。

這種變化帶來的直接影響是，越來越多的企業(yè)開始探索和應(yīng)用大語言模型，以實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的升級和解決方案的效率升級。從客戶服務(wù)到內(nèi)容創(chuàng)作，從數(shù)據(jù)分析到?jīng)Q策支持，AI技術(shù)的應(yīng)用場景越來越廣泛，很多產(chǎn)品經(jīng)理都在主動(dòng)或被動(dòng)的轉(zhuǎn)向AI產(chǎn)品經(jīng)理。

那轉(zhuǎn)向AI產(chǎn)品經(jīng)理需要哪些新的技能呢？要討論這個(gè)問題我們首先要看下AI時(shí)代下有哪幾類公司，不同種類的公司對于產(chǎn)品經(jīng)理的要求也大不相同。

一、AI時(shí)代下的公司分類

在AI時(shí)代下，公司主要分為三類：

第一類：AI研究開發(fā)公司

這類公司主要專注于人工智能技術(shù)的研究和開發(fā)，包括算法創(chuàng)新、模型訓(xùn)練和優(yōu)化。比如現(xiàn)在大名鼎鼎的OpenAI就是這類公司

第二類：AI服務(wù)提供商

類公司提供AI相關(guān)的服務(wù)，如云計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、咨詢和技術(shù)支持。比如微軟Azure。

第三類：AI應(yīng)用公司

這類公司將AI技術(shù)應(yīng)用于特定行業(yè)或服務(wù)，開發(fā)面向消費(fèi)者的應(yīng)用程序或行業(yè)解決方案。

目前大多數(shù)公司都是第三類公司或即將變成第三類公司，也就是根據(jù)自身多年行業(yè)/領(lǐng)域的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)累積，結(jié)合人工智能技術(shù)，給客戶/用戶提供更好的產(chǎn)品或服務(wù)。我們今天所討論的，產(chǎn)品經(jīng)理需要哪些新技能也是基于這類公司。

二、AI時(shí)代下產(chǎn)品經(jīng)理的“不變”和“變”

1. 產(chǎn)品經(jīng)理永恒不變的目標(biāo)

如果說互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理做的事情是在某個(gè)場景下確保設(shè)計(jì)的產(chǎn)品滿足用戶需求，并在市場上有競爭力。那么AI時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理則需要結(jié)合人工智能技術(shù)提升場景中現(xiàn)有的技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)用戶的體驗(yàn)升級和解決方案的效率升級。

舉個(gè)例子：

如果把產(chǎn)品經(jīng)理比作一部電影的導(dǎo)演，他們不僅需要有創(chuàng)意（產(chǎn)品構(gòu)思）和愿景（電影定位），還要確保電影（產(chǎn)品）能夠吸引觀眾（用戶）并且在市場上獲得成功（這個(gè)成功可能是票房，也可能是某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域下的突破）。

在過程中，導(dǎo)演需要協(xié)調(diào)編劇、演員、攝影師、音樂家等團(tuán)隊(duì)成員，確保電影的每個(gè)環(huán)節(jié)都符合整體愿景和目標(biāo)。同時(shí)，導(dǎo)演還需要考慮不同來源的反饋，以改進(jìn)電影的最終版本。

而在AI時(shí)代下，導(dǎo)演可以通過AI獲取更多創(chuàng)意靈感，并在制作過程中利用AI技術(shù)來完成以前不可能完成或需要高昂成本才能完成的恢弘場面，從而給觀眾獲得更好的觀影體驗(yàn)。

產(chǎn)品經(jīng)理永遠(yuǎn)不變的目標(biāo)

對企業(yè)：用最小化的開發(fā)任務(wù)量（我們的投入），最大化我們從中得到的好處（成果或影響）

對用戶：為用戶創(chuàng)造最大價(jià)值，提供最佳用戶體驗(yàn)

3. 產(chǎn)品經(jīng)理需要的新技能

1）行業(yè)/產(chǎn)品所需的AI技術(shù)就像互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的產(chǎn)品經(jīng)理是否需要懂技術(shù)這個(gè)熱門討論話題一樣，懂技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理最大的優(yōu)勢是可以和開發(fā)人員進(jìn)行高效的溝通，同樣，懂AI相關(guān)技術(shù)的一個(gè)很大的優(yōu)勢也是可以和算法工程師進(jìn)行高效溝通。

同時(shí)掌握相關(guān)技術(shù)在產(chǎn)品所在領(lǐng)域的應(yīng)用條件和最佳實(shí)踐可以幫助我們在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)知道技術(shù)可實(shí)現(xiàn)性，怎么價(jià)值最大化，怎么避開別人已經(jīng)踩過的坑。

最后當(dāng)碰到技術(shù)限制時(shí)可以及時(shí)討論并調(diào)整方案從而完成最終目標(biāo)。 例如，如果所在公司要引入大語言模型對原有的產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行升級，那我們起碼應(yīng)該知道：

• 大語言模型的前世今生，以及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、生成式人工智能、語言模型之前的關(guān)系是什么，理解主流大模型的優(yōu)缺點(diǎn)、能力邊界等
• 一些基本概念，比如預(yù)訓(xùn)練、督導(dǎo)式學(xué)習(xí)、自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)、增強(qiáng)式學(xué)習(xí)，比如Token、CoT、Few-shot、Zero-shot、Instruction Learning、In-context Learning、RAG、Finetune等
• 一些實(shí)踐操作，比如Prompting、如何準(zhǔn)備測試集、如何做算法備案等

2）AI時(shí)代下的數(shù)據(jù)分析能力

• 利用大語言模型提升數(shù)據(jù)分析效率，比如利用大語言模型的情感分析（Sentiment Analysis），幫助我們更高效的分析用戶反饋，了解用戶是否對產(chǎn)品滿意。
• 人工/自動(dòng)化標(biāo)注Bad Case，分析失敗原因，并找出共性問題以迭代產(chǎn)品

3）AI時(shí)代下的人機(jī)交互準(zhǔn)則

• 智能化人機(jī)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)研究
• Human-AI- Interaction 等研究院的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則
• 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）在產(chǎn)品中的應(yīng)用

4）安全、隱私、倫理和道德

• 如何避免人工智能可能說出有害的內(nèi)容，比如臟話、抄襲、歧視、過度政治正確等等
• 如何避免泄露個(gè)人數(shù)據(jù)隱私，在產(chǎn)品中引入AI技術(shù)后怎么做到數(shù)據(jù)合規(guī)，尤其跨國企業(yè)需要同時(shí)注意“個(gè)保法”和“GDPR”
• 了解基本倫理原則

四、結(jié)尾

以上的每個(gè)小點(diǎn)希望給大家提供一些轉(zhuǎn)型時(shí)的學(xué)習(xí)方向，希望后續(xù)有機(jī)會(huì)可以把每個(gè)小點(diǎn)都詳細(xì)說說實(shí)踐過程中的經(jīng)驗(yàn)和踩到的坑。 大家也可以分享下，自己在轉(zhuǎn)型做AI產(chǎn)品的時(shí)候哪些技能是要新Get的？歡迎評論區(qū)討論~

最后我們想用一句很喜歡的話做結(jié)尾，All Product Managers are—or will soon be—AI Product Managers.

希望大家都可以在AI時(shí)代下轉(zhuǎn)型為成功的產(chǎn)品經(jīng)理！