AI产品经理究竟是个什么“货色”？

2018-03-19 12:57:00

骚年出招吧！哥让你三行代码……

记得很久以前，程序员就叫程序员，需求就叫需求，美工就叫美工，测试就叫测试，只有管事管人的叫做经理。后来，慢慢衍生出了一个新的角色——一个叫做产品经理但不是经理的角色。
超级产品经理
于是乎，江湖上便开始有了产品经理的传说。
微信的张小龙让产品经理抵达了一个别人无法企及的高度，网上各种关于产品经理的段子也层出不穷，先来两副对联：

上联：这个其实很简单；下联：原理细节我不管。
横批：明天上线

上联：没啥需求实现不了；下联：有你这样设计的吗？
横批：u can u up

超级产品经理

AI产品经理竟然有这种操作？

有人会问：“你是人工智能产品经理，为什么不爬虫弄一大堆招聘数据下来，然后机器学习做一个聚类算法呢？”
人工智能产品经理 ≠ 人工智能科学家
产品经理只是提需求并保证需求落地。
比如说，AI-PM 告诉AI-Scientist：

“我需要了解人工智能产品经理这个职位，我们要把智联招聘、猎聘网、拉勾网、秒聘网四个网站中和人工智能产品经理有关的数据跑下来，做个分析对比，产出一份职位描述，作为我今后努力的方向。”

在 PM 和Scientist 做完充分的沟通后，确认他理解你的需求，询问他是否需要外部支持，阶段性地验收成果或查看进度，确保项目落地。
AI产品经理职位描述案例如下：

人工智能产品整体规划、阶段目标、产品设计和推进实现
产品上线后，分析使用数据，提炼使用场景，找到产品改进点和突破点，用丰富的交互场景推动AI创新
对用户的交互使用体验负责
有效地横向串联产品的所有功能模块，与产品、算法、工程、编辑、团队充分沟通协作，保证产品功能落地
负责行业市场分析、用户需求调研和竞品分析工作

Andrew Ng 吴恩达在 NIPS 2016 上谈到AI产品经理时指出：
“一个人工智能产品经理的工作流：”
超级产品经理
“一个人工智能产品经理扮演的角色：”

“一个人工智能产品经理的职责：”

谁说产品经理不能懂技术？

作为一名产品经理，似乎总是常年备受大家“不懂技术”的“冤屈”，网上关于此类的段子也不少：

“师兄，我们这款产品的核心功能是要达到XXX，可以采用XX技术来实现，这样可能会比较好”
“切，你管我用什么技术，我能给你实现就好了，你又不懂技术，瞎扯什么蛋呢？瓜兮兮嘞……”

“帅哥，运营的过程中网络要保证到XX的速度”
“靠，你懂完了，你来撒！”

超级产品经理
可是产品经理就活该背这个黑锅吗？
当然不是！
AI来袭，产品经理自然也不能落后潮流。
今天我们就来用人工智能中最火的机器学习给大家举个例，看看机器学习与产品经理能擦出怎样的火花。

我能读懂你的心

作为一名产品经理的关键是什么？
读懂用户的需求！
可是通常，人们会习惯性地认为机器学习是以某种方式从根本上改变了产品经理的技能组合。
这是个常见的认知错误！
机器学习本身并不是目的，它只是解决用户真实需求的一种工具。很多公司都有很棒的人工智能技术，并且已经在许多实际应用中验证了这些技术的实用性。如果你开发了一个很酷的新技术，想在现实中应用它，那么你需要考虑的是这项技术能够解决什么问题，或者通过这项技术可以增强哪些方面的经验。
作为一个产品经理，如果你尝试构建一些机器学习产品来服务于用户，那么用户的问题及需求应该是你需要关注的焦点。

对复杂数据 say no!

是不是心疼自己在海量数据中眼花缭乱找不着北？
有了机器学习，我们将对纷繁复杂的数据say no！
使用各种机器学习算法来为用户搜索提供最佳结果。
例如，当你搜索食谱时，搜索引擎会自动学习你的搜索模式，以及与你类似的搜索和点击行为的模式，并为你自动筛选出最贴近的食谱作为第一个结果。
不仅如此，分类问题也能够利用机器学习来解决。如果你希望将数百万篇教育类的帖子进行分类，并且已经利用一些教育类的文档训练好一个机器学习模型，那么这个模型可以帮助你自动分类这些帖子。

机智的我早已看穿一切

你是不是经历过各种购物网站、视频网站等等的花式推荐？
在这个过程中，机器学习再一次登场。
现实中，最常见的一类问题是预测用户的喜好，如用户是否喜欢新闻中的某个故事，是否会喜欢 Dropbox 中的内容等。
同样，如果你想预测 2018 年 12 月的销售情况 (前提是业务基础没有大幅改变) ，只需要提供过去几年的历史销售数据，一个机器学习模型就可以成功地预测未来的销售情况，即使考虑到季节性问题也是如此。机器学习模型不仅可以用于销售情况的预测，对于其他问题，如库存的使用情况也可以解决。