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資深產(chǎn)品經(jīng)理告訴你AI產(chǎn)品經(jīng)理究竟是個(gè)什么“貨色”?

時(shí)間:2018-03-21來(lái)源:m.5wd995.cn點(diǎn)擊量:作者:辛宇軒
時(shí)間:2018-03-21點(diǎn)擊量:作者:辛宇軒

記得很久以前,程序員就叫程序員,需求就叫需求,美工就叫美工,測(cè)試就叫測(cè)試,只有管事管人的叫做經(jīng)理。后來(lái),慢慢衍生出了一個(gè)新的角色——一個(gè)叫做產(chǎn)品經(jīng)理但不是經(jīng)理的角色。

于是乎,江湖上便開(kāi)始有了產(chǎn)品經(jīng)理的傳說(shuō)。

微信的張小龍讓產(chǎn)品經(jīng)理抵達(dá)了一個(gè)別人無(wú)法企及的高度,網(wǎng)上各種關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理的段子也層出不窮,先來(lái)兩副對(duì)聯(lián):

上聯(lián):這個(gè)其實(shí)很簡(jiǎn)單;下聯(lián):原理細(xì)節(jié)我不管。

橫批:明天上線

上聯(lián):沒(méi)啥需求實(shí)現(xiàn)不了;下聯(lián):有你這樣設(shè)計(jì)的嗎?

橫批:u can u up

AI產(chǎn)品經(jīng)理竟然有這種操作?

有人會(huì)問(wèn):“你是人工智能產(chǎn)品經(jīng)理,為什么不爬蟲(chóng)弄一大堆招聘數(shù)據(jù)下來(lái),然后機(jī)器學(xué)習(xí)做一個(gè)聚類算法呢?”

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理 ≠ 人工智能科學(xué)家

產(chǎn)品經(jīng)理只是提需求并保證需求落地。

比如說(shuō),AI-PM 告訴AI-Scientist:

“我需要了解人工智能產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)職位,我們要把智聯(lián)招聘、獵聘網(wǎng)、拉勾網(wǎng)、秒聘網(wǎng)四個(gè)網(wǎng)站中和人工智能產(chǎn)品經(jīng)理有關(guān)的數(shù)據(jù)跑下來(lái),做個(gè)分析對(duì)比,產(chǎn)出一份職位描述,作為我今后努力的方向。”

在 PM 和Scientist 做完充分的溝通后,確認(rèn)他理解你的需求,詢問(wèn)他是否需要外部支持,階段性地驗(yàn)收成果或查看進(jìn)度,確保項(xiàng)目落地。

AI產(chǎn)品經(jīng)理職位描述案例如下:

  • 人工智能產(chǎn)品整體規(guī)劃、階段目標(biāo)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和推進(jìn)實(shí)現(xiàn)
  • 產(chǎn)品上線后,分析使用數(shù)據(jù),提煉使用場(chǎng)景,找到產(chǎn)品改進(jìn)點(diǎn)和突破點(diǎn),用豐富的交互場(chǎng)景推動(dòng)AI創(chuàng)新
  • 對(duì)用戶的交互使用體驗(yàn)負(fù)責(zé)
  • 有效地橫向串聯(lián)產(chǎn)品的所有功能模塊,與產(chǎn)品、算法、工程、編輯、團(tuán)隊(duì)充分溝通協(xié)作,保證產(chǎn)品功能落地
  • 負(fù)責(zé)行業(yè)市場(chǎng)分析、用戶需求調(diào)研和競(jìng)品分析工作

Andrew Ng 吳恩達(dá)在 NIPS 2016 上談到AI產(chǎn)品經(jīng)理時(shí)指出:

“一個(gè)人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的工作流:”

“一個(gè)人工智能產(chǎn)品經(jīng)理扮演的角色:”

“一個(gè)人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé):”

誰(shuí)說(shuō)產(chǎn)品經(jīng)理不能懂技術(shù)?

作為一名產(chǎn)品經(jīng)理,似乎總是常年備受大家“不懂技術(shù)”的“冤屈”,網(wǎng)上關(guān)于此類的段子也不少:

“師兄,我們這款產(chǎn)品的核心功能是要達(dá)到XXX,可以采用XX技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),這樣可能會(huì)比較好”

“切,你管我用什么技術(shù),我能給你實(shí)現(xiàn)就好了,你又不懂技術(shù),瞎扯什么蛋呢?瓜兮兮嘞……”

“帥哥,運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)要保證到XX的速度”

“靠,你懂完了,你來(lái)撒!”

可是產(chǎn)品經(jīng)理就活該背這個(gè)黑鍋嗎?

當(dāng)然不是!

AI來(lái)襲,產(chǎn)品經(jīng)理自然也不能落后潮流。

今天我們就來(lái)用人工智能中最火的機(jī)器學(xué)習(xí)給大家舉個(gè)例,看看機(jī)器學(xué)習(xí)與產(chǎn)品經(jīng)理能擦出怎樣的火花。

我能讀懂你的心

作為一名產(chǎn)品經(jīng)理的關(guān)鍵是什么?

讀懂用戶的需求!

可是通常,人們會(huì)習(xí)慣性地認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)是以某種方式從根本上改變了產(chǎn)品經(jīng)理的技能組合。

這是個(gè)常見(jiàn)的認(rèn)知錯(cuò)誤!

機(jī)器學(xué)習(xí)本身并不是目的,它只是解決用戶真實(shí)需求的一種工具。很多公司都有很棒的人工智能技術(shù),并且已經(jīng)在許多實(shí)際應(yīng)用中驗(yàn)證了這些技術(shù)的實(shí)用性。如果你開(kāi)發(fā)了一個(gè)很酷的新技術(shù),想在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用它,那么你需要考慮的是這項(xiàng)技術(shù)能夠解決什么問(wèn)題,或者通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)可以增強(qiáng)哪些方面的經(jīng)驗(yàn)。

作為一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理,如果你嘗試構(gòu)建一些機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品來(lái)服務(wù)于用戶,那么用戶的問(wèn)題及需求應(yīng)該是你需要關(guān)注的焦點(diǎn)。

對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù) say no!

是不是心疼自己在海量數(shù)據(jù)中眼花繚亂找不著北?

有了機(jī)器學(xué)習(xí),我們將對(duì)紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)say no!

使用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)為用戶搜索提供最佳結(jié)果。

例如,當(dāng)你搜索食譜時(shí),搜索引擎會(huì)自動(dòng)學(xué)習(xí)你的搜索模式,以及與你類似的搜索和點(diǎn)擊行為的模式,并為你自動(dòng)篩選出最貼近的食譜作為第一個(gè)結(jié)果。

不僅如此,分類問(wèn)題也能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決。如果你希望將數(shù)百萬(wàn)篇教育類的帖子進(jìn)行分類,并且已經(jīng)利用一些教育類的文檔訓(xùn)練好一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,那么這個(gè)模型可以幫助你自動(dòng)分類這些帖子。

機(jī)智的我早已看穿一切

你是不是經(jīng)歷過(guò)各種購(gòu)物網(wǎng)站、視頻網(wǎng)站等等的花式推薦?

在這個(gè)過(guò)程中,機(jī)器學(xué)習(xí)再一次登場(chǎng)。

現(xiàn)實(shí)中,最常見(jiàn)的一類問(wèn)題是預(yù)測(cè)用戶的喜好,如用戶是否喜歡新聞中的某個(gè)故事,是否會(huì)喜歡 Dropbox 中的內(nèi)容等。

同樣,如果你想預(yù)測(cè) 2018 年 12 月的銷售情況 (前提是業(yè)務(wù)基礎(chǔ)沒(méi)有大幅改變) ,只需要提供過(guò)去幾年的歷史銷售數(shù)據(jù),一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型就可以成功地預(yù)測(cè)未來(lái)的銷售情況,即使考慮到季節(jié)性問(wèn)題也是如此。機(jī)器學(xué)習(xí)模型不僅可以用于銷售情況的預(yù)測(cè),對(duì)于其他問(wèn)題,如庫(kù)存的使用情況也可以解決。

最后

每次想到AI產(chǎn)品經(jīng)理,腦海中都會(huì)浮現(xiàn)出一個(gè)孤獨(dú)的劍客的形象。

他佇立在漫天黃沙的無(wú)垠沙漠中,不停地拔刀、出刀、還鞘,百次、千次、萬(wàn)次……希望能夠練就一身絕世武功。每個(gè)優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理,就像是這位劍客,在那一望無(wú)際的沙漠中,不停地練習(xí)和跋涉才能找到下一個(gè)綠洲,而那個(gè)綠洲,就是——項(xiàng)目已上線。

在這里引用吳恩達(dá)的一段話:

「對(duì)我而言,無(wú)論何時(shí),當(dāng)我覺(jué)得我不知道下一步應(yīng)該如何做的時(shí)候,我將會(huì)嘗試大量的學(xué)習(xí)和閱讀,和某些領(lǐng)域的專家談話。我不知道我們的大腦是如何工作的,但它非常的神奇:當(dāng)你讀了足夠多的書(shū),或者和足夠多的專家談話之后,換句話說(shuō),當(dāng)你的大腦有了足夠多的輸入信息,新的想法就會(huì)隨之產(chǎn)生?!?br />



摘自:人人都是產(chǎn)品經(jīng)理





 

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