2.1 什么是AI產(chǎn)品經(jīng)理

AI產(chǎn)品經(jīng)理就是對基于AI能力打造的業(yè)務應用或產(chǎn)品進行管理的人員或職位。

AI產(chǎn)品經(jīng)理需要懂AI相關技術，但處于不同產(chǎn)業(yè)鏈層的產(chǎn)品經(jīng)理，對技術的要求也不同。AI產(chǎn)業(yè)鏈從上到下可分為應用層、技術層和基礎層。AI產(chǎn)品越接近底層（即基礎層），對應的產(chǎn)品經(jīng)理對技術的要求越高。例如做一個人臉識別打卡App和做一個AI芯片產(chǎn)品，對技術的要求是有很大差異的，后者要求AI產(chǎn)品經(jīng)理對技術理解更透徹、更全面。

對于這里所說的“懂技術”，有一些誤區(qū)需要澄清：

1）懂技術不是目的，目的是如何讓技術更好地輔助產(chǎn)品經(jīng)理做出決策，進而做出更好的產(chǎn)品。

2）懂技術不是懂代碼，對于產(chǎn)品經(jīng)理來說，要懂的是產(chǎn)品實現(xiàn)的核心技術邏輯、流程、路徑和邊界，目的是界定產(chǎn)品范圍。

懂技術的產(chǎn)品經(jīng)理在工作過程中會得到如下好處：

1）更了解技術的局限性。技術是工具，了解這個工具的用法可以更好地理解和解決問題。對于業(yè)務和行業(yè)中不同的問題，一般可以通過變換技術手段來解決，當所用技術手段受限時，也可以通過產(chǎn)品規(guī)則規(guī)避。理解技術的局限性后，會在尋找解決問題的方案上更加游刃有余。

2）更懂如何利用技術創(chuàng)新為產(chǎn)品創(chuàng)新提供彈藥。早期打造AI產(chǎn)品好比在無人區(qū)拓荒，需要有很高的創(chuàng)新性。技術和業(yè)務是產(chǎn)品創(chuàng)新的兩個源泉，當一項產(chǎn)品技術成熟時，技術創(chuàng)新的權(quán)重就降低了，而商業(yè)模式和業(yè)務創(chuàng)新的權(quán)重將升高；當一項產(chǎn)品技術尚未成熟時，技術突破創(chuàng)新對產(chǎn)品創(chuàng)新的貢獻會更大。以人臉識別為例，在突破基于深度學習的人臉識別技術之前，市場上已經(jīng)存在許多人臉識別產(chǎn)品，它們使用傳統(tǒng)的特征技術，也可以構(gòu)建基于特定庫的只適用于特定環(huán)境的應用。但是，這類應用沒有技術的突破，市場非常小。

AI產(chǎn)品經(jīng)理應充分認識到，技術突破帶來的應用場景的解鎖可以為早期產(chǎn)品落地插上翅膀，技術突破創(chuàng)新帶來的是場景的解鎖和產(chǎn)品可行邊界的拓寬。

3）更好地溝通。產(chǎn)品經(jīng)理理解技術可以更好地與負責研發(fā)的同事進行溝通，提高產(chǎn)品研發(fā)過程中的溝通效率，減少提出技術不可行的方案，以及因此帶來的不必要爭執(zhí)。

4）更專業(yè)。懂市場、懂業(yè)務還懂技術的產(chǎn)品經(jīng)理，無論是在與外部客戶溝通時還是對內(nèi)部人員進行協(xié)調(diào)時，都會顯得更專業(yè)、更可信。

相對于其他產(chǎn)品經(jīng)理，AI產(chǎn)品經(jīng)理在技術理解方面要求更高。在當下許多AI業(yè)務流程中，算法都是作為獨立的職能模塊進行開發(fā)，AI產(chǎn)品經(jīng)理在懂得基本的軟件產(chǎn)品技術原理之外，還應該了解相應的算法維度的知識，具體包括：

□ 以深度學習為代表的算法的整體流程和基本原理；

□ AI產(chǎn)品中算法的效果；

□ 選擇和權(quán)衡算力，實現(xiàn)算法和算力之間的配合；

□ 從數(shù)據(jù)層面定義業(yè)務，完成算法功能邊界的定義。

上述這些都對理解AI產(chǎn)品需求、推進AI產(chǎn)品開發(fā)、實現(xiàn)產(chǎn)品順利交付有很大的作用，是AI產(chǎn)品經(jīng)理的必備技能。