时间:2018-09-17 07:52
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作者:admin
从传统角度来看,一款成功的产品需要拥有稳定的功能,至少要满足甚至超出用户的期望,并且能够为业务的增长作出重大贡献。产品经理的主要职责包括设定和管理用户期望,定期收集可量化的反馈信息,严格地与工程师进行沟通,并确保产品能够应对业务和市场的不断变化。
AI 产品相比传统产品来说则有很大的不同。比如,在我担任产品经理的时候,交付让客户感到满意的“确定性”产品是衡量成功的标准。只要标准一样,那么硬件产品的产出结果也几乎一样。同样的,相同的用户预期使得软件产品形态也不会有太大差异。但是,一个人工智能(AI)驱动的产品可能并不总是具有确定的产品形态,实际的结果可能与直觉有所差异,个性化的推荐系统能够学习不同偏好,因此可能产生不同的结果。
对于产品经理来说,如果想要交付一款成功的 AI 产品,除了履行常规的产品经理职责之外,还需要具备新的思维方式并增强一些其他技能。在本文中,我将围绕产品构思、原型设计以及早期发布来介绍一些新的思维方式。
1.密切跟踪 AI 技术动态
麦肯锡全球研究院(MGI)对160多个行业的人工智能使用案例进行了调研,调研发现只有12%的案例突破了实验阶段,并且这些案例局限在技术部门之外。MGI 报告中提到的最佳案例是一家采用敏捷、测试和学习方法的公司。它建立一个跨职能的人工智能任务组,该任务组在几周内完成原型构建以及业务单元测试,然后进行下一次迭代。对 AI 应用具有敏锐洞察力并且能够把握行业趋势的产品经理才能在 AI 领域里脱颖而出。我个人觉得 MGI、Gartner 的 AI 市场报告以及 CB 人工智能研究栏目内容都非常有见地,我密切关注着它们的 Twitter 来了解 AI 动态。
2. 把握深度学习的研发趋势
AI 产品经理的核心竞争力并不在于精通多少高深的算法,他们的主要职责是尽快将这些算法转变为产品和服务并推向市场。即便如此,我们仍然需要密切关注算法的最新研究进展。
AI 领域大多数有影响力的人物(比如谷歌的 Peter Norvig,Facebook AI 研究的 Yann LeCun 以及微软的 Eric Horvitz)似乎都乐于享他们研究 AI 算法和体系结构上的突破,你可以在公司网站上找到他们的论文和方法。
除了这些大公司之外,如果想要关注其他公司的深度学习社区动态,我推荐 Andrej Karpathy 网站,这上面总结了在 Arxiv 上发布的最新机器学习和 AI 研究。