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在當(dāng)今數(shù)字化浪潮中，AI 技術(shù)的迅猛發(fā)展正重塑著各個(gè)行業(yè)，產(chǎn)品管理領(lǐng)域也不例外。AI 領(lǐng)域權(quán)威吳恩達(dá)指出，AI 促使軟件開(kāi)發(fā)效率大幅提升且成本降低，這一變革催生了對(duì)能精準(zhǔn)決策 “建造什么” 的產(chǎn)品經(jīng)理的強(qiáng)勁需求，尤其是深諳 AI 的產(chǎn)品經(jīng)理，其前景一片光明。與此同時(shí)，傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品管理與 AI 產(chǎn)品管理間的差異也愈發(fā)顯著。

一、用戶需求洞察

傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理洞察用戶需求，主要依靠市場(chǎng)調(diào)研、用戶反饋、競(jìng)品分析等手段。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、用戶訪談、焦點(diǎn)小組等形式收集大量數(shù)據(jù)，挖掘用戶痛點(diǎn)、需求與期望。這種方式聚焦用戶顯性需求，從用戶行為和言論分析中確定產(chǎn)品功能特性。以微信為例，早期通過(guò)大量用戶調(diào)研，了解到人們對(duì)于即時(shí)通訊的需求，不斷優(yōu)化文字、語(yǔ)音聊天功能，以及朋友圈展示、點(diǎn)贊評(píng)論等社交功能，滿足了用戶日常溝通與社交分享的需求。

吳恩達(dá)強(qiáng)調(diào)，AI 產(chǎn)品的獨(dú)特之處在于挖掘用戶潛在需求。AI 產(chǎn)品經(jīng)理借助大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度挖掘海量用戶數(shù)據(jù)。例如抖音，通過(guò)分析用戶在平臺(tái)上的觀看歷史、點(diǎn)贊、評(píng)論、停留時(shí)長(zhǎng)等多維度數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)捕捉用戶興趣偏好，推薦出用戶可能感興趣卻未曾察覺(jué)的視頻內(nèi)容，極大提升用戶體驗(yàn)。

對(duì)比快手，同樣作為短視頻平臺(tái)，快手也利用 AI 算法分析用戶行為數(shù)據(jù)，但在用戶需求洞察側(cè)重點(diǎn)上有所不同?？焓指⒅赝诰?“老鐵文化” 下用戶對(duì)于真實(shí)、接地氣內(nèi)容的潛在需求，通過(guò)算法推薦更多來(lái)自普通人日常生活記錄、才藝展示等內(nèi)容，形成了與抖音不同的社區(qū)氛圍和內(nèi)容生態(tài)。這體現(xiàn)出 AI 產(chǎn)品經(jīng)理能夠利用技術(shù)手段，挖掘出隱藏在用戶行為背后的深層需求，與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理在需求洞察的方法與深度上存在顯著差異。

二、產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念

傳統(tǒng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)以功能為導(dǎo)向。產(chǎn)品經(jīng)理依據(jù)市場(chǎng)調(diào)研得出的用戶需求，規(guī)劃產(chǎn)品功能，并著重優(yōu)化功能，使其易用高效。在設(shè)計(jì)時(shí)，關(guān)注產(chǎn)品邏輯架構(gòu)、界面交互等，滿足用戶完成特定任務(wù)的需求。像傳統(tǒng)辦公軟件 WPS，在功能設(shè)計(jì)上，圍繞文檔編輯、表格制作、演示文稿展示等核心功能不斷優(yōu)化，如增加豐富的字體、格式選項(xiàng)，便捷的圖表制作工具等，以提升用戶辦公效率。

在 AI 時(shí)代，產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念轉(zhuǎn)向以智能為導(dǎo)向，這是 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的核心思路。吳恩達(dá)認(rèn)為，AI 產(chǎn)品不僅要實(shí)現(xiàn)功能，更要能自主學(xué)習(xí)、持續(xù)進(jìn)化，為用戶提供個(gè)性化、智能化服務(wù)。例如智能客服領(lǐng)域，京東的智能客服 JIMI，運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不僅能快速回答常見(jiàn)問(wèn)題，還能在與用戶對(duì)話過(guò)程中學(xué)習(xí)用戶語(yǔ)言習(xí)慣、問(wèn)題類(lèi)型，不斷優(yōu)化回答策略。隨著使用時(shí)間增長(zhǎng)，能更精準(zhǔn)理解用戶意圖，提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

與之競(jìng)爭(zhēng)的阿里小蜜，同樣具備強(qiáng)大的智能客服能力。阿里小蜜基于阿里巴巴龐大的電商業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，利用 AI 技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)購(gòu)物場(chǎng)景問(wèn)題的快速響應(yīng)。它不僅能解答商品咨詢、訂單查詢等常規(guī)問(wèn)題，還能根據(jù)用戶歷史購(gòu)買(mǎi)行為和瀏覽記錄，進(jìn)行個(gè)性化推薦，如在用戶咨詢某類(lèi)服裝時(shí)，推薦搭配的飾品或其他相關(guān)商品，這都是智能導(dǎo)向設(shè)計(jì)理念在不同競(jìng)品中的體現(xiàn)，展示了 AI 產(chǎn)品根據(jù)用戶需求不斷進(jìn)化和提供個(gè)性化服務(wù)的能力。

三、工作重心

3.1 解決問(wèn)題的方向

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理主要解決連接問(wèn)題，致力于打破信息壁壘，將人、信息和資源連接起來(lái)。以社交平臺(tái)和電商平臺(tái)為例，社交平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理通過(guò)設(shè)計(jì)功能，方便用戶社交互動(dòng)；電商平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理則搭建購(gòu)物通道，促進(jìn)商品流通。

吳恩達(dá)認(rèn)為，AI 技術(shù)的核心在于提升效率和解決復(fù)雜問(wèn)題。AI 產(chǎn)品經(jīng)理主要聚焦于提升效率。像智能客服，借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，快速準(zhǔn)確回應(yīng)用戶問(wèn)題，極大提高了客戶服務(wù)效率。在制造業(yè)，AI 產(chǎn)品經(jīng)理運(yùn)用人工智能優(yōu)化生產(chǎn)流程，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和質(zhì)量檢測(cè)，大幅提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。據(jù)統(tǒng)計(jì)，采用 AI 技術(shù)的制造企業(yè)生產(chǎn)效率平均提高 20% 以上。

3.2 目標(biāo)用戶群體

傳統(tǒng)產(chǎn)品主要面向消費(fèi)者，滿足個(gè)人用戶需求。例如音樂(lè)播放軟件，圍繞個(gè)人音樂(lè)收聽(tīng)習(xí)慣和娛樂(lè)需求設(shè)計(jì)，提供個(gè)性化推薦、高品質(zhì)播放等功能。

吳恩達(dá)指出，AI 技術(shù)目前在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中有巨大潛力。當(dāng)下 AI 產(chǎn)品主要面向企業(yè)服務(wù)。在金融領(lǐng)域，AI 產(chǎn)品為銀行提供風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和反欺詐解決方案；在醫(yī)療行業(yè)，輔助醫(yī)生疾病診斷，提高醫(yī)療效率和準(zhǔn)確性。市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，AI 產(chǎn)品在企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)占比逐年增加，未來(lái)幾年有望持續(xù)快速增長(zhǎng)。

四、技術(shù)要求

4.1 傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的技術(shù)要求

在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)熱潮時(shí)期，大量來(lái)自不同專(zhuān)業(yè)背景（如生物、英語(yǔ)、化學(xué)等）的人員成為產(chǎn)品經(jīng)理。他們大多不懂技術(shù)，工作重點(diǎn)集中在市場(chǎng)調(diào)研、用戶需求分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和項(xiàng)目管理等方面。與技術(shù)團(tuán)隊(duì)溝通時(shí)，主要依賴需求文檔和口頭交流，對(duì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)了解較少。

4.2 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備

吳恩達(dá)在其教學(xué)和研究中反復(fù)強(qiáng)調(diào)，扎實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)是 AI 從業(yè)者的必備素養(yǎng)。AI 產(chǎn)品經(jīng)理需要具備豐富的技術(shù)知識(shí)。要深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)原理，清楚遷移學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景。遷移學(xué)習(xí)能將一個(gè)任務(wù)的知識(shí)遷移到相關(guān)任務(wù)，加快模型訓(xùn)練；增強(qiáng)學(xué)習(xí)則讓智能體通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。

還要了解各類(lèi)特征，像圖像特征、情感特征等。在圖像識(shí)別中，顏色、紋理、形狀等圖像特征幫助模型識(shí)別圖像內(nèi)容。同時(shí)，需掌握多種算法，如做推薦系統(tǒng)，要懂協(xié)同過(guò)濾、最新最熱等常用算法。協(xié)同過(guò)濾根據(jù)用戶歷史行為推薦，最新最熱算法則依據(jù)熱度和時(shí)效性推薦。

4.3 技術(shù)能力對(duì) AI 產(chǎn)品經(jīng)理的重要性

AI 產(chǎn)品經(jīng)理只有懂技術(shù)，才能知道如何用 AI 解決客戶需求，確保產(chǎn)品靠譜。吳恩達(dá)也提到，在 AI 項(xiàng)目中，技術(shù)理解和跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。與數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師合作時(shí)，AI 產(chǎn)品經(jīng)理憑借技術(shù)知識(shí)，能更好理解技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程和難點(diǎn)，提出合理需求和解決方案。在評(píng)估產(chǎn)品可行性和性能時(shí)，技術(shù)知識(shí)也能幫助其確保產(chǎn)品滿足用戶需求和期望。比如評(píng)估圖像識(shí)別產(chǎn)品，可通過(guò)了解圖像特征提取算法和模型準(zhǔn)確率等指標(biāo)判斷產(chǎn)品性能。

五、工作內(nèi)容

5.1 AI 產(chǎn)品方案討論

吳恩達(dá)認(rèn)為，深入理解業(yè)務(wù)是 AI 落地的關(guān)鍵。在 AI 產(chǎn)品方案討論階段，梳理業(yè)務(wù)流程是關(guān)鍵的第一步。以保險(xiǎn)行業(yè)為例，從客戶購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)到保險(xiǎn)公司支付賠償金的流程中，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需分析各環(huán)節(jié)，找出可由 AI 解決的問(wèn)題，如車(chē)險(xiǎn)定損賠償流程中的人工審核環(huán)節(jié)，可借助 AI 提高效率。

同時(shí)，要梳理 AI 技術(shù)以匹配業(yè)務(wù)需求。各大招聘平臺(tái)對(duì) AI 產(chǎn)品經(jīng)理的崗位要求中，業(yè)務(wù)場(chǎng)景理解能力、組織溝通能力和邏輯思考能力是高頻要求。AI 產(chǎn)品經(jīng)理需與數(shù)據(jù)科學(xué)家緊密合作，深入了解業(yè)務(wù)需求，確定數(shù)據(jù)收集、處理和分析方法。比如為保險(xiǎn)行業(yè)設(shè)計(jì) AI 產(chǎn)品，需收集大量車(chē)險(xiǎn)照片數(shù)據(jù)，通過(guò)分析訓(xùn)練，讓機(jī)器準(zhǔn)確識(shí)別車(chē)輛破損情況，提升定損效率和準(zhǔn)確率。

5.2 數(shù)據(jù)和模型選擇

吳恩達(dá)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)是 AI 的燃料，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和合適模型是 AI 成功的基礎(chǔ)。確定產(chǎn)品方案后，傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理通常直接畫(huà)原型圖，而 AI 產(chǎn)品經(jīng)理需先明確讓機(jī)器識(shí)別證件或車(chē)輛破損所需的數(shù)據(jù)和模型。

數(shù)據(jù)方面，通俗來(lái)講，輸入大量破損或正常圖片訓(xùn)練機(jī)器，以提高精準(zhǔn)度。但照片數(shù)據(jù)可能因遮擋、背景、書(shū)寫(xiě)規(guī)范等因素影響模型精準(zhǔn)度。例如北京某保險(xiǎn)科技公司收集車(chē)險(xiǎn)照片數(shù)據(jù)時(shí)，因照片質(zhì)量參差不齊，模型準(zhǔn)確率僅 70% 左右，經(jīng)篩選清洗數(shù)據(jù)，去除模糊、遮擋和背景復(fù)雜的照片后，準(zhǔn)確率提升到 85%。

模型方面，要選擇適合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的算法。算法模型工作包括需求確定、算法設(shè)計(jì)、討論、確認(rèn)和驗(yàn)收等環(huán)節(jié)，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需不斷循環(huán)迭代，直至模型滿足用戶需求。比如車(chē)險(xiǎn)定損識(shí)別，可考慮使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，因其在圖像識(shí)別方面性能出色，經(jīng)多次試驗(yàn)優(yōu)化，最終確定合適算法模型，提高了定損效率和準(zhǔn)確率。

5.3 傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理階段

在原型設(shè)計(jì)和對(duì)接工作階段，AI 產(chǎn)品經(jīng)理與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理有相似之處，但也有不同要求。傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理根據(jù)需求設(shè)計(jì)原型圖，并與開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)對(duì)接，確保產(chǎn)品開(kāi)發(fā)順利。AI 產(chǎn)品經(jīng)理也需進(jìn)行原型設(shè)計(jì)，但要考慮 AI 技術(shù)應(yīng)用及與算法團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

比如設(shè)計(jì)智能客服產(chǎn)品原型，傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)注界面友好性和功能完整性，而 AI 產(chǎn)品經(jīng)理需思考如何融入自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提高回答準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度。對(duì)接工作中，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需與算法團(tuán)隊(duì)、運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)緊密合作，確保產(chǎn)品上線后持續(xù)優(yōu)化改進(jìn)。

5.4 產(chǎn)品上線維護(hù)

吳恩達(dá)指出，AI 產(chǎn)品的持續(xù)優(yōu)化是其保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。AI 產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品上線后需持續(xù)維護(hù)和優(yōu)化，這與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理差異較大。傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理上線后主要關(guān)注用戶反饋和市場(chǎng)推廣，AI 產(chǎn)品經(jīng)理還需具備與算法團(tuán)隊(duì)對(duì)接及迭代模型的能力。

由于實(shí)際使用環(huán)境復(fù)雜多變，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需清楚產(chǎn)品上線后的維護(hù)和解決方案。比如智能客服上線后遇到新問(wèn)題類(lèi)型，AI 產(chǎn)品經(jīng)理需與算法團(tuán)隊(duì)合作，及時(shí)更新模型，提高回答準(zhǔn)確率。同時(shí)，要具備算法模型迭代能力，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問(wèn)題和用戶需求。以某電商平臺(tái)智能推薦系統(tǒng)為例，上線后通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)部分商品推薦滿意度不高，AI 產(chǎn)品經(jīng)理與算法團(tuán)隊(duì)深入挖掘數(shù)據(jù)，調(diào)整推薦算法參數(shù)，提升了推薦準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度，提高了用戶滿意度和購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率。

六、新能力要求

6.1 了解 AI 技術(shù)的能力邊界

吳恩達(dá)多次提醒從業(yè)者，要正確認(rèn)識(shí) AI 技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和局限。AI 產(chǎn)品經(jīng)理要清楚 AI 技術(shù)并非萬(wàn)能，有特定適用范圍和局限性。要了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大模型的關(guān)系與優(yōu)缺點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但需大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源；機(jī)器學(xué)習(xí)部分算法在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)更高效。

要熟悉技術(shù)名詞，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，理解主流算法原理和適用場(chǎng)景。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于圖像識(shí)別，能自動(dòng)提取圖像特征；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)（如自然語(yǔ)言處理）中具有優(yōu)勢(shì)。還要了解模型構(gòu)建全流程，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練、評(píng)估和優(yōu)化等環(huán)節(jié)，明確各流程節(jié)點(diǎn)產(chǎn)出物和職責(zé)。比如數(shù)據(jù)收集階段，與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)合作確定數(shù)據(jù)來(lái)源和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)；模型訓(xùn)練階段，與算法工程師溝通訓(xùn)練進(jìn)度和效果。

6.2 擁有評(píng)估模型的能力

吳恩達(dá)認(rèn)為，科學(xué)評(píng)估模型是 AI 產(chǎn)品成功的保障。明確評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)和方法是 AI 產(chǎn)品經(jīng)理必備能力。對(duì)于二分類(lèi)模型，可采用準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、召回率、特異度、F1 分?jǐn)?shù)、ROC 曲線和 AUC 等指標(biāo)評(píng)估。例如垃圾郵件檢測(cè)，準(zhǔn)確率衡量整體分類(lèi)性能，但樣本不平衡時(shí)可能不準(zhǔn)確；查準(zhǔn)率關(guān)注預(yù)測(cè)正例中真正例比例，避免正常郵件誤判；召回率衡量真實(shí)正例中被正確預(yù)測(cè)的比例，確保捕捉垃圾郵件。

對(duì)于回歸模型，可用 MSE（均方誤差）、RMSE（均方根誤差）、MAE（平均絕對(duì)誤差）和 R2（決定系數(shù)）等指標(biāo)評(píng)估預(yù)測(cè)值與真實(shí)值差距。MSE 放大差異，適合開(kāi)發(fā)過(guò)程使用；MAE 計(jì)算簡(jiǎn)潔，常作為實(shí)際評(píng)估指標(biāo)；R2 直觀表達(dá)模型預(yù)測(cè)效果，越接近 1 效果越好。

6.3 積極發(fā)現(xiàn)適用業(yè)務(wù)場(chǎng)景并選擇合適算法模型

吳恩達(dá)鼓勵(lì) AI 從業(yè)者積極探索 AI 在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用。AI 產(chǎn)品經(jīng)理要積極發(fā)現(xiàn) AI 適用業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并根據(jù)具體情況選擇合適算法模型。這需要深入理解業(yè)務(wù)需求，具備豐富技術(shù)知識(shí)。

比如智能客服場(chǎng)景，可選擇基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理算法，如 Transformer 架構(gòu)的語(yǔ)言模型，更好理解用戶問(wèn)題并準(zhǔn)確回答；圖像識(shí)別場(chǎng)景（如人臉識(shí)別支付），可選擇精度高、速度快的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。選擇算法模型時(shí)，要考慮設(shè)備性能和系統(tǒng)平臺(tái)。若 AI 能力部署在本地硬件設(shè)備，需基于設(shè)備性能權(quán)衡，避免選擇過(guò)于復(fù)雜的算法導(dǎo)致設(shè)備性能不足。不同系統(tǒng)平臺(tái)支持庫(kù)不同，算法適用部署平臺(tái)也不同，選擇算法時(shí)需綜合考慮。例如 Android 系統(tǒng)上，某些輕量級(jí)算法更適合移動(dòng)設(shè)備性能要求；服務(wù)器端 Linux 系統(tǒng)上，可選擇更復(fù)雜、性能更強(qiáng)的算法。

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