火狐直播:AI 产品司理入门需求知道什么

  本文总结了司理入门前的必备须知，以及入门 AI 产品司理前需求树立的开端认知结构。

  许多产品司理或许还未入行的新人，都在纠结究竟要不要做AI产品司理，究竟带了“AI”就觉得十分光鲜、十分前沿了，好像自己能够赶上一波年代盈余。

  前两年人工智能职业大热，现在现已降温了许多，可是现在商场上仍旧处处可见各种人工智能训练班或许各种Python训练课，好像不学个Python就跟不上年代的脚步了。

  这儿就存在两个问题，一是学Python是否真的对自己有用，二是人工智能职业是否真的是人们宣扬的那样远景无限。

  并不是说学Python没有用或许学习一门新技能没有用，而是说要结合自己的实际状况，在方针清晰的状况下挑选要学的东西。

  不然仅仅跟风去做一件事时，终究不只花了时刻花了钱，还阅历了一个苦楚的学习进程，但终究学到的东西不是浅尝辄止，便是对自己的作业底子发挥不了任何作用。

  而关于职业的展开问题，假如自己要是清晰想冲入人工智能职业，赶上所谓的年代盈余，寻觅一些作业时机，比方做一名AI产品司理，那仍旧是劝退。

  信息的传达是有推迟的，根据信息的传达途径能够看到，一个细分范畴的职业展开现状和前沿信息，必定是本职业从业者先获取到的，比方一些专门做人工智能公司的从业者，然后是出资圈从业者，究竟各种风投都在严密重视着各种职业意向，对各职业的风吹草动仍是很灵敏的，终究才是媒体端。

  从细分职业从业者，到出资圈人士，再到媒体端，原始的信息经过了N手传达，不只现已严峻失真，而且也没有时效性了。

  所以当你在媒体上看到漫山遍野的新闻，宣扬一个职业十分好时，这个职业早现已产生了天差地别的改变，要么适合的商场环境现已消失，要么商场格式现已成型。

  当你没有从事某一个职业，仅仅在媒体端或许道听途说了解到一个“风口”，就不要梦想赶上所谓的年代盈余了，现在再冲进去就仅仅韭菜了，只能被割，就比方现在跟风各种报班学Python的人。

  一是自己进入这个职业，亲身去做一下，之前传闻许多大牛产品司理在创业前，都会先去方针职业摸清状况，获取了充沛的一手信息后，才实在杀入这个职业开端创业。比方在开咖啡店前，先去瑞幸或许星巴克打几个月的工，而不是轻率创业。

  第二种方规律简略一些，去咨询这个职业的长辈就行，虽然是二手信息，但至少要比在互联网各种媒体上看到的各种信息靠谱得多，尤其是一些所谓专业大组织做的职业剖析陈述，信源都不能确保实在性，而且许多职业数据也或许是自己伪造的。

  人工智能职业也是相同的，要想知道人工智能职业现在究竟是什么状况，要么自己去头部公司做一下，要么就去和从业者直接聊聊。

  许多人很认真地在长篇大论，剖析不同职业的被代替难度，可是有一个答复是：不知道未来能代替多少职业，也不知道会形成多少赋闲，但现在人工智能的从业者很多都赋闲了。

  其实这便是当时人工智能职业的实在现状，在职业从过热到现在的遇冷，热钱逐步退去，也总算知道究竟是谁在裸泳了。

  所谓的烧钱抢商场是不行继续的，中心是能不能找到实在的用户需求，并实在能处理问题。

  能盈余，至少能够靠自己活下来，阐明不是一门坏生意，可是否是一门好生意还要看商场规划，也便是天花板是否足够高，以及自身是否具有规划效应，在扩张的进程中边沿本钱能够下降。

  用PPT讲故事的，大多是伪需求，现在人工智能落地比较好的几个职业，也是需求现已被证明了的，比方安防、金融等。

  拿自动驾驭举例，自动驾驭或许确实是未来，可是近5到10年没有全面运用的或许。现在你要去做自动驾驭产品司理，觉得有先发优势，实际上能学到的东西很少。

  由于现在自动驾驭仍旧在试验和测验阶段，产品还没有成型，且产品的中心也在技能团队，产品司理能发挥的价值十分有限。

  所以现在直接去做自动驾驭产品司理，或许会无事可做，由于没有那么多用户，没有那么多场景，天然也没那么多需求。

  不过，能够先去滴滴这样的出行公司，由于滴滴根本现已成为出行职业的“水电煤”，承当了互联网职业根底设施的人物，不光职业十分老练，而且堆集了很多的出行数据，做自动驾驭天然也十分有优势。

  当你在出行职业堆集了很多经历后，比及自动驾驭老练，再进去也不迟，由于能够复用已有的经历，反而会优势更大、前进更快。

  比方特斯拉，马斯克做电动汽车时，高薪挖了很多传统汽车职业的人才，在已有职业根底上再进行立异。

  科技的展开必定是接连的，在已有技能的根底上不断迭代改善，终究在某个节点上，完结从量变到突变。

  假如经过上面的劝退，你的方针仍旧没有被不坚定，并现已有了充沛的心思预期，那要进入人工智能职业，做一名AI产品司理，也是十分不错的。

  在AI职业做产品司理和其他职业做产品司理，没有什么实质不同，产品方法论是根本共同的，可是不同点是AI职业更着重事务落地。

  以下是在读《人工智能产品司理》一书时，我收拾的10个问题，能够对入门AI产品司理树立开端的认知结构。

  比方在出行范畴，出行渠道直接连接了司机和乘客，重构了线上、线下的出行流程；可是人工智能则是从自动驾驭技能切入，重构了车辆和司机自身。

  根据过往堆集的数据，核算接下来或许产生事情的概率，这便是所谓的猜测未来。

  人工智能没有遍及的原因是：在不同职业的不同场景中，人们对人工智能在概率体现方面的希望值不同，这就形成了不同范畴的遍及速度不相同。

  比方医疗范畴，人工智能完结85%的确诊精确率，是不能得到遍及运用的，可是概率上升到99.99%，就能够完结遍及运用。

  之前特斯拉由于自动驾驭出了多个事端，马斯克发推特说自动驾驭比人工驾驭安全得多，产生事端的概率远远低于现在社会的全体交通事端概率。

  这好像也契合人们的直觉，特斯拉产生的交通事端或许仅仅个位数，可是路上的交通事端天天都有，所以是不是对新技能过分苛责了？

  其实马斯克的言辞犯了一个过错： 他在说特斯拉的事端率时，样本是很少的，而全体交通事端率是根据整个社会上的车辆数和路程数，这个样本则是巨大的，或许特斯拉自己再多出几回事端，事端率立刻就翻番了。

  因而根据现有样本核算出的特斯拉事端率是不精确的，不能直接下结论说，自动驾驭的事端率就低于人工驾驭的事端率。

  只需比及特斯拉自动驾驭的车辆数和路程数堆集到必定量级，样本足够大后，才干和人工驾驭的事端率进行比较，也才干实在证明自动驾驭是否更优于人工驾驭。

  产品司理需求判别能满意用户需求的概率是多少、用户接纳的最低规范是什么、超出用户预期的规范是什么，根据这些判别去决议产品研制的投入战略。

  （1）算法层面：产品司理应该对干流的算法模型和结构有根本的认知，要做到在不同算法在不同场景下的运用作用进行量化评价；

  （2）算力层面：产品司理要从需求动身，衡量产品功用所需算法模型需求怎样的体系架构支撑，并能够评价硬件开支，归纳评价后要判别选用渠道即服务仍是自建核算渠道；

  （3）数据层面：产品司理在规划之初就要考虑数据从哪里来、数据质量怎样确保、数据办理的作业怎样展开等问题；

  （2）产品化：宣扬产品价值（以方便、低门槛的方式触及用户）、快速证明价值（拟定战略运用户快速了解产品、快速用价值感动用户）、交给用户价值（确保长时间安稳地将价值传递给用户）、延展价值（让用户依靠产品，将产品融入用户的日子中）。

  （3）商业化：产品化决议了产品的价值空间，商业化决议了产品将价值变现的才干。

  了解根本的机器学习算法，知道各种算法的运用场景是什么、别离能处理什么问题、各自的好坏是什么就足够了。

  （1）产品司理应该对地点范畴的产品研制进程中每一个技能动作的原理和最佳实践有深化的了解，能够进行娴熟的解说阐明。

  （2）产品司理要能够融入到研制进程，比方想办法为团队供给高质量的学习数据集；

  （3）把握前沿技能的实践运用；对技能展开趋势有所洞见，才干规划出有竞争力和前瞻性的产品；

  人工智能的运用和服务分为三大类：语音和文字处理、图画和视觉、大数据剖析和猜测。

  （1）职业+人工智能公司：依靠自身的多年范畴堆集，给用户供给人工智能赋能后的产品或服务；比方福特、通用等研制自动驾驭技能的传统车企；

  运用AI技能公司的商业模式以TO B为主，产品司理的KPI是项目回款，因而产品司理需求有必定的商务技能（售前、出售）；一起由于需求定制化开发，产品司理要清晰区别规范化产品和定制化产品；

  （3）研讨中心技能/根底渠道的公司：从底层渠道需求动身，构建AI核算渠道的硬件单元研制、数据办理、AI建模等；

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