隨著人工智能技術的不斷髮展，市場上對人工智能類產品經理的需求也不斷上升。為了讓大家進一步瞭解人工智能產品經理修煉之道,飛馬網於8月2日晚，邀請到現任科大訊飛產品總監，特里老師為大家分享該領域的內容。
以下是這次線上直播的分享實錄：
技術先行的時代，產品經理並沒有受到應有的重視，它的體系構建、思維方式仍然停留在互聯網的時代，流量為王的概念依然佔據主流，今天想通過自身在AI方面的經驗總結，幫助大家少走彎路，另外一方面，也是提醒所有對人工智能感興趣的人，這個時代除了算法工程師，還有產品經理這一崗位，在市場需求和職業待遇方面產品經理和工程師沒法比，但產品經理同樣重要。本次課程的主題是重新定義產品經理，主要包括三部分：AI產品的本質和內在規律，AI產品的3要素，三種思維方式。
今天我們迎來的人工智能時代，典型的人工智能產品生產過程應該是產品經理給出明確的目標和約束條件，剩下的由算法和計算機完成，計算機從所有可以滿足目標和約束條件的形態中選出最佳產品來，可能是從上百萬原型中選取出來，最終由計算機設計出來的產品可能會遠遠超出想象力。如果你認為計算機具備了主動創作力，它就是人工智能，那你就沒有真正理解它的含義，因為機器仍然需要接受人類的需求命令後，再去上百萬方案中去篩選合適的原型，再去生產製造，這個時候機器並不會學習。那麼到底存不存在一種能力，給出問題就直接給出最佳解決方案而無需中間的繁瑣過程呢，答案是肯定的，這就是當前熱門的深度學習所研究的核心能力。給計算機賦予人一樣的知覺，不完全靠嚴謹的推理，最終計算機被塑造各行業的大師，去解決複雜行業問題。
AI時代創造的產品和信息時代創造的產品是否有本質的區別呢？答案也是肯定的。沒有AI賦能之前，機場的各種設施不會主動反饋給設計師旅客的滿意程度，芭比娃娃也不會告訴設計師孩子們是否喜歡這些玩具，這些場景使用AI之後，所有憂患和自我改善都成為現實。
以上的案例表明人工產品的目標就是利用自學習和自我改進能力完成對產品的自動優化，傳統產品和AI產品之間實際上缺失的正是人類強大的神經系統，將設計師和設計師設計的產品鏈接起來，即使售賣出去也可以收到信息，AI產品經理職責就是賦予傳統產品和服務這種能力，並找到合適的解決方案，這裡面涉及的不僅僅是算法和大量的傳感器。你可能會認為人工智能產品經理比拼的並不是單純的能力，產品經理需要多面手，成為產品端到端的專家。不得不說，AI技術帶來紅利，很多人類工作被替代，產品經理也一樣，互聯網產品設計的工作可以交給機器工作。
瞭解完人工智能的本質和發展背景，進入第一個正式版塊。
一、產品分類
總的來說，可以分為五大類：個性化精準服務，代替簡單或重複勞動力，提升效率和準確率，提升用戶體驗和自主創作力。
上面描述的產品類型本質上都顛覆了傳統產品的設計流程。
人工智能產品經理應該學會找到客戶需求和新技術之間的交叉點。
二、AI產品的3要素
近些年來，算法框架的不斷成熟和開源社區的發展大幅度的降低了執行算法的門檻，GPU、TPU為核心的大規模集群技術的發展以及硬件成本降低，基本掃清了計算能力的障礙，互聯網和移動互聯網迅猛發展的同時，數據方面也提供了機器學習的基礎。三要素如此重要，AI產品經理就要從產品規劃初期開始到上線運營都要考慮為研發團隊創造三要素的最佳環境。第一，算法層面，要和公司現有的算法能力像匹配；第二，計算能力層面，從需求出發，衡量算法模型要怎樣的算法來支撐；第三，數據層面，學會跨部門協商。
三、3種管理思維模式
我認為資源管理思維、目標導向思維、解決方案思維是構建技術性產品經理的重要組成部分。
首先，需要關注資源的投入和產出，這是資源管理模式最開始的原因。通常在設計一款產品的時候需要考慮算法、數據資源和硬件資源三個因素。對於AI時代算法、調優相對於以往具有更多的不確定性，研發的週期、實現難度常常受到行業發展和公司內部的影響，工程試驗中經常出現預先設定好的硬件架構無法滿足算法需求，這就無法用傳統的經驗進行評估。高質量的數據成本需要大量的投入，如時間、資金，產品經理需要在這之間找到平衡。
無人駕駛案例
在複雜的協作和內外部的資源優化和整合過程中，明確的以目標為導向的思維模式對於資源整合團隊協作至關重要。人工智能產品的特殊性對於目標導向思維的提出更高的要求，產品經理需要有更高的前瞻性視角，其次，調研工作比以往的任何時代需要的工作量都更大。
這三大部分就是關於人工智能產品經理的介紹。下面我們一起來看看在最後的答疑過程中，都有些什麼問題呢？
1、問題：人工智能那些地方可以用？
特里老師：使用的場景太多了，各行業都有落地的情況。但是作為產品要考慮產品化和商業化。
2、問題：科大訊飛招小白嗎？
特里老師：訊飛是一家尊重人才的技術型AI公司，你可以嘗試投遞簡歷的。
3、問題：人工智能的前景如何？無人駕駛尚處於嬰兒階段，他的發展方向在哪？
特里老師：我個人認為人工智能顛覆的點需要多產業協同才能實現，目前有些產業拖了後腿，所以目前很多都不成熟。我個人對無人駕駛只知皮毛，不敢說太多。
4、問題：未來的產品經理都會是AI和數據類的產品經理嗎？
特里老師：我覺得數據產品經理這個概念比較模糊而且不夠嚴謹，什麼產品不是數據構成的呢，不過AI產品經理未來會是所有行業的主流產品崗位定義。
5、問題：ai產品經理需要具備哪些能力？
特里老師：不是打廣告哈，還是建議去看看我的書，謝謝里面關於構建能力體系比較詳細。
6、問題：從大數據轉向AI產品經理，需要做哪些方面準備？
特里老師：我也做過大數據平臺，我覺得大數據平臺和AI的轉換非常自然，找到一些技術上可行的業務痛點先做幾個場景出來，慢慢體系化。
以上就是本次線上直播的主要內容，相信你對人工智能類產品經理有了一定的認識。想了解更多更詳細內容的小夥伴們，可以關注服務號：FMI飛馬網，點擊菜單欄飛馬直播，即可進行學習。
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