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AI時(shí)代下，產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé)以及能力要求有了什么樣的變化？為了符合這種趨勢，產(chǎn)品經(jīng)理又要關(guān)注哪些點(diǎn)呢？讓我們來看正文吧：

在AI產(chǎn)品經(jīng)理這個概念開始興起以后，經(jīng)常有人問我，這AI產(chǎn)品經(jīng)理和普通的產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別??？大家在做的事情不都是需求調(diào)研，產(chǎn)品設(shè)計(jì)嗎？為什么到了AI這里就變得不一樣了呢？

這也是我今天想跟大家探討的問題，AI到底讓產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)生了什么樣的轉(zhuǎn)變？

我們從四個方面聊這件事情：

AI對互聯(lián)網(wǎng)的影響是什么

近幾年有幾個事件讓人工智能真正闖進(jìn)大眾的視線：

• 16年3月，AlphaGo戰(zhàn)勝李世石，成為第一個戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的AI機(jī)器人，讓大眾首次見識到人工智能的威力，也讓人工智能成為茶余飯后津津樂道的話題；
• 17年9月，蘋果公司在iPhone X上推出的生物識別技術(shù)faceID，讓大眾意識到原來人工智能早已來到我們身邊，已經(jīng)為我們的生活服務(wù)了。
• 18年7月，國務(wù)院發(fā)布了新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知?！兑?guī)劃》是我們國家在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行的第一個系統(tǒng)部署的文件，并提出以提升新一代人工智能科技創(chuàng)新能力為主攻方向。
• 最近，互聯(lián)網(wǎng)被一款現(xiàn)象級的網(wǎng)紅產(chǎn)品ZAO刷屏，使用AI技術(shù)，僅需要一張正臉照，就能用你的臉制作網(wǎng)絡(luò)熱門表情包，出演經(jīng)典電影片段。實(shí)際上ZAO不是第一款換臉軟件，但因軟件中的安全協(xié)議引發(fā)了巨大的安全、道德爭議。

AI到底是什么？

經(jīng)過兩年的發(fā)展，現(xiàn)在我們的生活里到處都是人工智能的痕跡：

• 早晨在地鐵上看新聞，新聞推送的全是我感興趣的內(nèi)容；
• 到了公司不用打卡，直接人臉識別就進(jìn)去了；
• 中午需要出趟門，直接問問Siri就能安排好行程；
• 下班了逛逛淘寶，今天的淘寶仿佛讀懂了我的心情一樣，推薦了很多我想買的東西。

如同百年前電力的出現(xiàn)一樣，人工智能變革了每個產(chǎn)品，仿佛重構(gòu)了每個人生活的方式。

一直以來都有兩種不同的負(fù)面聲音：

• 一種認(rèn)為人工智能是資本的噱頭，其實(shí)它什么都沒有改變；
• 另一種認(rèn)為，人工智能還是待在實(shí)驗(yàn)室的新事物，它離我們的生活還很遠(yuǎn)，我們現(xiàn)在接觸的人工智能最多算是個人工智障；所以很多人也會感到困惑，AI到底是個什么？

實(shí)際上，我們?nèi)粘Ｉ钪幸呀?jīng)每天都在使用人工智能了，只是我們沒意識到而已。John McCarthy，在1956年最早使用了人工智能（Artificial Intelligence）這個詞。他總是抱怨“一旦一樣?xùn)|西用人工智能實(shí)現(xiàn)了，人們就不再叫它人工智能了。”

因?yàn)檫@種效應(yīng)，所以人工智能聽起來總讓人覺得是未來的神秘存在，而不是身邊已經(jīng)存在的現(xiàn)實(shí)。同時(shí)，這種效應(yīng)也讓人們覺得人工智能是一個從未被實(shí)現(xiàn)過的流行理念。

AI的出現(xiàn)，為互聯(lián)網(wǎng)又帶來了什么？

筆者私認(rèn)為，AI對互聯(lián)網(wǎng)的影響在于兩個方面，“提升用戶體驗(yàn)”以及“提升決策效率”。

舉一個很常見的例子：

• 在以往的重要直播上，視頻會顯示實(shí)時(shí)字幕，這是通過給原有直播信號增加5-10分鐘的延時(shí)，速記員在這短暫的時(shí)間內(nèi)快速整理并輸出字幕，但這需要消耗多名速記員的大量體力和腦力。
• 在人工智能時(shí)代下，語音識別準(zhǔn)確率高達(dá)97%，通過語音識別和自然語言處理技術(shù)，每場直播都能實(shí)現(xiàn)低成本、零延遲的實(shí)時(shí)字幕。有些直播產(chǎn)品還會在視頻旁邊顯示整場內(nèi)容的字幕，方便用戶隨時(shí)瀏覽過去的內(nèi)容，對于經(jīng)常不在座位旁但需要了解直播內(nèi)容的用戶來說，這是很棒的用戶體驗(yàn)。

俞軍曾言，產(chǎn)品經(jīng)理的行業(yè)變化，無不伴隨著新要素往人類生活中的融入。雖然人工智能出現(xiàn)在上世紀(jì)，但此刻，人工智能正以一種全新的姿態(tài)，讓產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)生巨大的轉(zhuǎn)變。

轉(zhuǎn)變產(chǎn)品經(jīng)理的思維方式

在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，由于流量效應(yīng)帶來的紅利，產(chǎn)品經(jīng)理的工作主要是圍繞著挖掘用戶需求以及提升用戶體驗(yàn)這兩方面。

隨著人工智能的發(fā)展，產(chǎn)品經(jīng)理行業(yè)中出現(xiàn)了一個細(xì)分領(lǐng)域，稱為AI產(chǎn)品經(jīng)理。他們的工作圍繞著AI技術(shù)在場景中的運(yùn)用而展開，將AI能力作為一種強(qiáng)有力的武器解決問題，讓產(chǎn)品功能具備AI能力從而實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)與效率提升。

雖然兩者在本質(zhì)上都是滿足用戶的需求，但是在思維模式以及解決方式上存在很大的差異。具體表現(xiàn)在以下兩個方面：

從用戶思維到數(shù)據(jù)思維

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，流量為王，“用戶至上”成為了各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的共識。無論是電商領(lǐng)域還是社交領(lǐng)域，產(chǎn)品經(jīng)理們每天都在研究用戶的行為與表現(xiàn)，希望以此挖掘用戶內(nèi)心的想法，創(chuàng)造出滿足用戶需求的產(chǎn)品。

到了人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)為王，數(shù)據(jù)成為了企業(yè)的風(fēng)向標(biāo)。

我們的產(chǎn)品、用戶都能用數(shù)據(jù)去描述他，而不是想當(dāng)然的經(jīng)驗(yàn)主義去思考這個用戶要什么。這時(shí)候我們有更具象、可量化的方式判斷客戶的需求。

下圖解釋了數(shù)據(jù)、信息和知識的層次關(guān)系和重要性，我們做任何決策的知識都是要建立在信息的基礎(chǔ)上的，僅僅憑直覺和意識做的一些決策，如果沒有數(shù)據(jù)支撐，那么是沒有辦法經(jīng)過積累沉淀下來形成知識的，有些企業(yè)只是收集數(shù)據(jù)， 卻不知道怎么用、應(yīng)該用在哪里。

數(shù)據(jù)如果靜靜地放在那里是沒有任何價(jià)值的，有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動可以將企業(yè)里的數(shù)據(jù)充分地轉(zhuǎn)化成信息，并且形成結(jié)構(gòu)化的知識 體系，高效地指導(dǎo)企業(yè)各個業(yè)務(wù)快速發(fā)展。

如鄧雄博士所言：人工智能代表了一個大變革，我們不再把用戶看成中心，以圍繞用戶來開展各種工作。而是把用戶變成數(shù)據(jù)，將一切用戶行為都變成數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)的方式將用戶的表現(xiàn)反映到產(chǎn)品中，這種模式就是數(shù)據(jù)思維導(dǎo)向的結(jié)果。

認(rèn)知升級

以往我們在傳統(tǒng)產(chǎn)品上做創(chuàng)新有兩種方式。一種是將另一個領(lǐng)域的知識經(jīng)驗(yàn)借鑒到另外一個領(lǐng)域，例如嬰兒恒溫箱最早是借鑒了動物園使用的恒溫箱，從而創(chuàng)造出適合新生兒使用的產(chǎn)品；

另一種是引用跨行業(yè)的新要素，使得產(chǎn)品看起來依然是原來的產(chǎn)品，但它已經(jīng)成為一個新的物種，例如朵亞朵亞酒店采用眾籌這個新要素，這種消費(fèi)轉(zhuǎn)投資的方式讓他們成為朵亞最忠誠的客戶。

而今，AI技術(shù)的升級同樣帶動了產(chǎn)品經(jīng)理的認(rèn)知升級。我們在產(chǎn)品解決方案上實(shí)現(xiàn)的變革是一種顛覆式的創(chuàng)新，這種變革不僅僅是舊元素之間的重組，而是用AI的方式升級新的生產(chǎn)要素。

例如，運(yùn)輸行業(yè)的本質(zhì)是解決運(yùn)輸?shù)臅r(shí)效問題，從馬車到汽車的過渡，本質(zhì)上是從動力這個維度提升速度，減少運(yùn)輸所需的時(shí)間。

到了今天，動力并非限制運(yùn)輸時(shí)效的最大問題，可以看到在公路上，限制大貨車時(shí)速的主要原因是貨車在高速狀態(tài)下安全不可控，速度太快來不及剎車，容易發(fā)生車禍。并且貨車司機(jī)不能長時(shí)間開車，容易造成疲勞駕駛，這些都是限制貨運(yùn)速度的因素之一。

而大貨車自動駕駛的研究，則是從調(diào)度與控制這兩個維度，用人工智能的方式減少人為帶來的負(fù)面因素。在這個升級的過程中，“人”這個因素突然顯得并不是那么重要了。過去我們認(rèn)為必須有車必須要有人去操縱，無論再怎么優(yōu)化，“人”的因素還是關(guān)鍵的瓶頸，現(xiàn)在我們用人工智能去學(xué)習(xí)駕駛，讓機(jī)器自己去操縱汽車。

這種認(rèn)知升級就是產(chǎn)品經(jīng)理在對待同一個場景時(shí)，從不同維度思考帶來的改變，我們不再是從舊的因素去思考如何提升效率，而是以一種新的方式升級舊的因素。

精細(xì)化、個性化、智能化、多模態(tài)的場景

目前市面上大多數(shù)AI產(chǎn)品，絕大多數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在過去幾十年的研究成果逐漸落地到具體的場景中。雖然技術(shù)層面相比以前已經(jīng)有不俗的突破，但算法還有存在很大的局限性，只能夠針對單點(diǎn)優(yōu)化到極致。

因此，AI技術(shù)的特點(diǎn)也決定了AI產(chǎn)品的特點(diǎn)是：精細(xì)化、個性化、智能化以及多模態(tài)的產(chǎn)品。產(chǎn)品在特定領(lǐng)域、特定場景中足夠智能，并且充滿人性化。

從更細(xì)分場景出發(fā)

快遞行業(yè)因其作業(yè)流程標(biāo)準(zhǔn)化，人力成本高，分揀效率低等特點(diǎn)，一直是AI技術(shù)落地應(yīng)用的重要場景之一。實(shí)際上快遞行業(yè)通常將快遞分為大件貨以及小件貨，并且會根據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)分為貴重物品、易碎品以及普通物品。

如果按照傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路做一個全自動的分揀裝置，我們希望做一個通用型的產(chǎn)品，能夠適應(yīng)不同的快遞。這就要求我們的分揀裝置有足夠的力量能分出大件貨，同時(shí)又有平滑的方式運(yùn)輸貴重物品或易碎品，甚至于還能應(yīng)用到別的場景中，例如垃圾的分揀，這種情況是產(chǎn)品經(jīng)理最喜歡的。但是這對于系統(tǒng)的要求非常高，幾乎不可能完成。

那么在這個場景下我們就不沒法做任何提升嗎？非也，如果我們只針對小件的普通物品，使用AI技術(shù)去實(shí)現(xiàn)這個分揀裝置，難度則大大降低?？梢娫诩?xì)分場景中，AI技術(shù)的應(yīng)用能夠極大地提升物流效率。

如果我們一開始就想做滿足通用需求的產(chǎn)品，可能AI技術(shù)并不能給我們提供太大的幫助。只有將大的不確定性不斷細(xì)分，才能找到技術(shù)與場景相匹配的部分，再通過不斷的演進(jìn)滿足我們的需要。精細(xì)化建設(shè)，是AI產(chǎn)品最大的特點(diǎn)。

發(fā)散式的交互

以往主流的人機(jī)交互方式是，人向計(jì)算機(jī)發(fā)出一個指令，然后計(jì)算機(jī)返回一個結(jié)果，是一個很具體的過程。但是在AI時(shí)代，我們可以通過一種發(fā)散式、個性化的交互創(chuàng)造出更多充滿想象力的場景。

當(dāng)我們用搜索引擎尋找電影時(shí)，我們的核心訴求是找一部“我想看”的電影，而不是增加很多的維度讓我們?nèi)ミx定一部電影。以往我們只能根據(jù)影片類型圈定一個范圍，然后再慢慢瀏覽每部電影的簡介或評價(jià)，尋找自己感興趣的電影。

這種方式非常低效，而且很多時(shí)候用戶并沒有一個明確的需求，怎么讓用戶更高效地找到合適的電影是產(chǎn)品經(jīng)理需要解決的核心問題。

通過AI技術(shù)，我們可以告訴搜索引擎，我想看帶有“神反轉(zhuǎn)”的懸疑電影，或者是直接尋找“長安十二時(shí)辰中追擊狼衛(wèi)的片段”。甚至是在沒有明確觀影目標(biāo)時(shí)，讓計(jì)算機(jī)根據(jù)我現(xiàn)在的狀態(tài)推薦一部帶有用戶喜好的電影。

這個過程更像是我在和一位很喜歡看電影的朋友交流，你問他一個問題，他在給你反饋的同時(shí)給你很多的意見，同時(shí)還會思考你下一步想要什么東西，并且主動提供給你。個性化，是AI產(chǎn)品與傳統(tǒng)產(chǎn)品最大的不同。

更聰明的解決方案

電話推銷坐席的違規(guī)銷售檢測是各家金融機(jī)構(gòu)都很頭疼的事情，如果坐席在銷售過程中出現(xiàn)違規(guī)行為，很容易被客戶投訴。

早期金融機(jī)構(gòu)只能通過抽查的方式聽電話錄音判斷這個坐席有沒有出現(xiàn)違規(guī)行為，但是這種方式的效率非常低，而且是一種事后的檢測，客戶投訴可能早已發(fā)生。

如今，AI技術(shù)早已代替人工完成質(zhì)檢的工作。使用語音識別，判斷通話內(nèi)容對應(yīng)的語義，可以高效得檢測所有坐席的違規(guī)情況。甚至在通話過程中，實(shí)時(shí)判斷坐席的談話內(nèi)容，將違規(guī)行為防范于未然。這是AI產(chǎn)品智能化的體現(xiàn)，也是AI產(chǎn)品的價(jià)值所在。

多模態(tài)整合，實(shí)現(xiàn)多維感知

所謂模態(tài)，是德國生理學(xué)家赫爾姆霍茨提出一種生物學(xué)概念。即生物憑借感知器官與經(jīng)驗(yàn)來接受信息的通道，比如人類有視覺模態(tài)、聽覺模態(tài)等等。

假如我們把“模態(tài)”通俗地理解為感官，那么智能音箱就是只具備聽覺模態(tài)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，而加載AI分析能力的攝像頭可以視為視覺模態(tài)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。把聽覺、視覺甚至更多模態(tài)組合到一起，多模態(tài)物聯(lián)網(wǎng)也就誕生了。

在一些新的智能空調(diào)解決方案中，空調(diào)會在語音交互的基礎(chǔ)上通過機(jī)器視覺來判斷用戶的位置，提供智能送冷，并且會結(jié)合傳感器判斷屋內(nèi)溫度和濕度，提供更精準(zhǔn)的環(huán)境方案。

把不同信號模態(tài)整合在一起，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的多維感知，今天正在以比較快的速度來到應(yīng)用市場。

懂技術(shù)對產(chǎn)品經(jīng)理的重要性

當(dāng)前的產(chǎn)品市場中，技術(shù)領(lǐng)先但產(chǎn)品認(rèn)可度較低的情況屢見不鮮，像投影鍵盤雖然很創(chuàng)新，但真正買單的人并不多。很多用戶對新技術(shù)的采用并沒有強(qiáng)烈的感知，導(dǎo)致企業(yè)在新技術(shù)的投入往往與其實(shí)現(xiàn)的商業(yè)價(jià)值不成正比。

因此AI產(chǎn)品經(jīng)理的職責(zé)是找到技術(shù)與市場相匹配的地方，將核實(shí)的技術(shù)應(yīng)用到核實(shí)的場景中，提供一套切實(shí)可行的人工智能解決方案，從而為用戶創(chuàng)造更多的價(jià)值。我們都知道，技術(shù)與市場并非一成不變，兩者都是處于動態(tài)演變的過程中，這一點(diǎn)在人工智能領(lǐng)域尤為明顯。

技術(shù)的發(fā)展推動了新場景的出現(xiàn)。新技術(shù)的突破，讓人們看到兩個希望：

1. 原有一些應(yīng)用場景可以被顛覆式優(yōu)化
2. 會創(chuàng)造出全新的應(yīng)用場景，產(chǎn)生全新的市場

以往“想做但是沒辦法做”的場景以及“沒想到可以這樣做”的場景，可能只需要一兩年的時(shí)間，就出現(xiàn)了更成熟的技術(shù)能夠滿足這個場景的需求。

例如圖像識別是一項(xiàng)廣泛應(yīng)用在我們生活中的人工智能技術(shù)，在2012年以前，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)的精確率并不高，所以在當(dāng)時(shí)，圖像識別只能用于車牌識別、符號識別這類簡單的場景。

在2012年以后，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起，圖像識別技術(shù)的精確率有巨大的提升，這時(shí)候我們嘗試運(yùn)用圖像識別幫助我們做更多的事情，例如將人臉識別應(yīng)用在考勤和車站人流檢測的場景上，甚至是在畜牧業(yè)采用豬臉識別實(shí)現(xiàn)農(nóng)場的智慧管理。

直到2015年，對抗生成網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將圖像識別的精確率在一夜之間推到一個前所未有的高度，圖像識別技術(shù)開始應(yīng)用在鑒定、安防以及金融等對精度要求很高的領(lǐng)域，例如假鈔驗(yàn)真、名畫鑒定等專業(yè)場景。

由此可見，技術(shù)的發(fā)展存在階段性，但是每個階段產(chǎn)品經(jīng)理都能夠?yàn)槠湔业胶线m的應(yīng)用場景。

因此，AI產(chǎn)品經(jīng)理除了需要具備對市場的判斷能力、對需求的分析能力以外，還需要掌握模型和算法的實(shí)現(xiàn)原理。這樣才能更好地評估技術(shù)的可行性，評估算法在這個場景下能夠達(dá)到的最優(yōu)度，并根據(jù)內(nèi)外部資源評估產(chǎn)品價(jià)值與技術(shù)實(shí)現(xiàn)之間的平衡點(diǎn)，讓人工智能技術(shù)在產(chǎn)品中發(fā)揮出最大的價(jià)值。

AI產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該熟悉常用的人工智能技術(shù)邏輯，主流算法的實(shí)現(xiàn)原理并關(guān)注技術(shù)的趨勢與領(lǐng)先型。只有對技術(shù)有充分的了解，才能讓產(chǎn)品經(jīng)理在整個產(chǎn)品周期發(fā)揮自身最大的價(jià)值。

• 在需求調(diào)研階段，產(chǎn)品經(jīng)理能夠評估哪些技術(shù)可以解決當(dāng)下場景遇到的問題，并帶來什么樣的收益；
• 在開發(fā)階段，產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)注現(xiàn)有數(shù)據(jù)與模型之間的匹配度，通過業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)幫助工程師快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品目標(biāo)；
• 在應(yīng)用階段，產(chǎn)品經(jīng)理需要評估算法的有效性甚至是可提升的空間，同時(shí)根據(jù)場景確定指標(biāo)計(jì)算收益。在這個基礎(chǔ)上，我們還可以挖掘新場景，嘗試去做以往“做不到”的事情。

當(dāng)然，我們說場景經(jīng)理要懂AI技術(shù)，并非說要掌握整個算法的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程，而是要知道這個算法能做什么，不能做什么，為什么能做，以及天花板在哪里。這樣才能確保產(chǎn)品能夠在算法達(dá)不到100分的狀態(tài)下充分發(fā)揮作用。

以上內(nèi)容來自筆者在將門創(chuàng)投的主題分享“AI浪潮下的產(chǎn)品經(jīng)理變革”。

#專欄作家#

阿翹，微信公眾號：阿翹AKIU。平安科技資深產(chǎn)品經(jīng)理，《產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)階：100個案例搞懂人工智能》作者；擅長人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的商業(yè)化應(yīng)用，實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)豐富，對產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法論有深入洞察。

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