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在未来，谁还会做一个非智能的产品？未来的产品只有人工智能产品，主要原因是：能提供10倍效率的产品只有AI能实现。 另外一个就是人工智能产品提升用户的体验。 常言道：懒是人类创新的一大动力。现在回到家有智能锁开门，然后通过智能音响可以打开空调，关上窗帘，享受音乐的心灵按摩——这种体验比到处找遥控器不知道要好出多少倍。 例子不胜枚举！ 人工智能伴随着大数据的累积已经从概念渗透到产品的需求定义、产品设计、产品运营的各个领域。 本文介绍入行人工智能产品经理的方法路线如下： 1. 观察：从现象看本质发现事务发展的需求趋势； 2. 发问：问题驱动学习； 3. 联系：把不同阶段的事务联系起来思考发现切入点； 4. 实践：知行合一。 观察 从现象看本质发现事务发展的需求趋势。 从2009年到2017年，淘宝双11产品从PC到All in移动互联网过渡，其并发呈现指数级的增长，其背后是其产品持续的增强，持续的满足用户的需求。 这里的数据从一开始2009年5000万，到2017年的1682亿，是淘宝产品经理及淘宝团队持续的挖掘流量，从一二线城市到三四五六线城镇，是淘宝产品经理持续的奔跑持续的迭代满足用户的需求。 从移动互联网到AI时代同理产品是个持续满足用户的过程，产品经理在AI时代需要做的是：用AI技术领先竞品10倍以上的效率启动AI产品。 发问 问题驱动学习。 1. 传统PC互联网时代的BAT和移动互联网时代的TMD都强调快速迭代，迅速试错，AI时代还有效吗？ 2. AI产品经理不懂高等算法，不会写代码可以做AI产品吗？ 3. AI产品与传统产品的区别是什么？ 4. 为什么企业的创始人是公司的第一位产品经理？ 5. AI人工智能已经是炙手可热的词汇，目前应该从哪些机会切入？ 这些问题再下面联系和实践章节会一一回复 联系 把不同阶段的事务联系起来思考发现切入点。 公司的创始人往往是发现了一个需求、一个想法然后就这个想法进行提取凝练然后打造一款产品，然后推向市场，创业之旅也就启动了。 浩如烟海的AI世界里，机器学习里有一种方法叫自适应增强算法；实际上，产品经理的经历时光也是一个自适应不断增强的过程。 这样的过程被成功的产品经理证明是正确的。 通过上面观察和发问，一方面我们发现AI时代确实已经到来，那么我们来看一个创始人就是公司的第一任产品经理且是个持续增强过程的例子： 滴滴投资人王刚是这样评价程维的： 下面联系自己作为产品经理，经历需求和不停增强的几个阶段： 一般工作10年以上的产品经理大多数经历过：分别是PC、移动互联网、和近两年的人工智能产品，这三个阶段不是替代关系是，是一种更加深度多元化的趋势。 PC互联网产品是产品经理的基本功课，在这里首先提出相对于制造业产品经理区别开来的互联网产品经理，有了PC互联网产品经理，CRM/ERP/WMS等软件开始讲求用户使用的体验，而不仅仅是一个录入信息流的软件。 移动互联网在信息产生效率上，是非常不同于PC互联网的。 例如：以前订票、订酒店都是提早在PC上定好，从移动互联网后开始随时需随时定。 还譬如：以前YY主要是主播在家用PC直播，现在很作主播都是走到哪播放到哪。这种信息产生的效率是指数级的增加。 那么AI时代呢？ 个人的AI产品打磨经历是错过PC你可以花一年来补，错过移动互联网你可以花3年来补，而错过AI可能一生都补不起来。 原因看如下三个阶段的特点分析： 第一个阶段：PC时代 第二个阶段：移动互联网时代 在移动互联网时代又有三拨组织： （1）传统PC互联网转型的 典型代表是：QQ到微信 PONY马2013年在GMIC上说微信获得了一张移动互联网的站票、2014年Jack 马宣布阿里All in 移动互联网，随之手机淘宝流量也超过PC淘宝，还有四大门户之一的PC网易新闻到其手机APP网易新闻。 （2）移动互联网新贵 典型代表：今日头条、滴滴、今夜酒店特价等 （3）移动互联网深耕者/回滚者 典型代表：抖音、探探、王者荣耀、吃鸡类游戏，这一波厂商主要是抓住90后95后较年轻用户的碎片化获取信息和社交的特点。且这一波产品里面机器学习的身影已经深深的印在其中，例如：抖音的视频推荐系统就是用机器学习里面的推荐算法。 第三个阶段：AI时代 （1）基础 有了PC互联网、移动互联网的发展的基础，有了各种功能的产品，同时有了多渠道的营销互联网手法。 AI起源源于科技网络发展的必然自然结果。 数据 大量的数据积攒的越来越多的时候，会促使AI自身变被动为主动去表达自己、发展自己，开始对事物有主动认知，有AI的概念。 淘宝的数据量已经使得阿里小蜜非常智能，这里有个对比如下图。 这里的对比并不是说爱奇艺不好，只是为了向大家说明：即使的优秀如爱奇艺的人工智能团队，做的人工智能产品也没有阿里这么大数据量的基础上做的人工智能产品阿里小蜜有优势。 算力 计算能力、量子计算。 算力架构是按冯诺依曼体系来做的，这还是基于现有的架构，未来我们可以看到非冯诺依曼体系架构，现在发了TrueNorth，随着量子计算的出现，个人觉得人工智能会出现更加新的变化。 阿尔法狗其实需要1920个CPU+280个GPU，才能完成它的计算，在以前这是不可想象的；人工智能的深度崛起确实是它的原始的动力，但是真正的能够让它稳固地往前走，必须是算力的演进。 而算力已经能实现阿尔法狗的运算需求。阿里的算力也能抗住双十一的峰值25.6万笔/秒。 算法 数学的发展尤其是在深度学习上的突破，使得阿尔法狗战胜大师李世石，算法的突破相比较算力和数据也是一个更加缓慢的科学进程——就像我们研究生时代的实验室，算法的进展往往以10年为一个小的周期；但是一旦算法出现系统级的突破往往会产生工业革命级的变革。 （2）区别 AI产品与传统产品的区别： 市场环境 AI产品诞生的市场背景是甚至一个垂直的细分领域均有一个APP产品的市场环境，这个时候需要AI产品做到比原来的产品好上10倍的体验或者比原来的产品快10倍以上才能赢得市场的环境。 供应链产业 在做纯APP的时候是不需要考虑供应链的，但是由于广义范畴上的AI产品是从数据获取到数据分析再到数据应用上，少不了硬件等外设的采用。 AI产品是更加考验产品经理综合素质的，除了设计管理好传统的软件上下游之外，还融入了供应链产业的深挖。 例如：当你的摄像头与AI主体硬件产品出现BUG的时候，你需要联系的事摄像头生产厂商，而不像APP时代仅仅需要再成熟的手机上研发即可，这个时候需要产品调动的是摄像头整个研发甚至一个工厂来配合你。 需求 这里需求的变化有： 实践 知行合一。 联想到自己做产品多年来的经历，感觉产品经理是每年一个市场环境、每月一个不同的迭代周期，这种迭代即是迭代自己的产品，更是我们产品经理对自己的思维方法数据的迭代！ 食物过期很容易辨识，但是思维过期了有时候不好辨识，且影响更大！ 不同的思维方式，对事物会产生不同的理解和认知，不同的理解和认知就会产生不同的概念。 实际上这样的例子不胜枚举，天涯也算是没有抓住移动互联网的例子之一。 大厂成功的产品经理，之所以离开大厂后没有产生杰出的战果，往往是用大厂原有成功的方式继续往前多走了一步，所以导致还没有结果；当我离开大厂后踩了许多坑，经过不断总结才形成自己的方法论。 不过正是因为新的产品没有大量可供参考的数据，没有一个确定的商业模式供产品去添加功能，才更能磨炼产品经理的综合产品思考能力，从0开始思考产品每一层的增长点，而不是仅仅添加功能。 另外实践证明AI+时代有没有算法功底、有没有Coding功底不是最重要的，相反这个方向出身的产品经理，记得帮技术身份放下来，需要秀技术、不要用技术的身份思考，出发，要从用户出发。 因为用户体验你的产品时，不会研究你背后用什么技术实现的，你的算法有多高效，你的参数服务器有多智能、你的底层服务器有多么支持数据借调。 用户更关注的是AI产品究竟给他提供了什么用处，这种用处市场上有无其他产品，比其他竞品领先多少倍，AI时代只有用户的用户好过10倍以上产品才能活下来！ 此文对产品经理增强的建议不是说藐视技术，是技术应该在台下用功给用户的技术应该由技术人员来实现，产品经理对技术只是知道有搜索引擎、有算法、有算力且知晓其成熟度然后应该做的事是思考把如此庞大的技术简约的高于原来10倍体验以上呈现给用户。 综上所述：AI时代学习做AI产品经理的方法是观察、发问、联系、实践。 产品经理只有先除掉PC时代的上亿PV，移动互联网时代的数亿DAU，在产品经理眼中的障碍，才能看得清AI时代并解决PC和移动互联网时解决不了的痛点。 最后小结一下 做产品经理的历程是一个不停的增强的过程——所有的坑都是在踩过以后，屡败屡战、越战越勇！产品经理要持续的锻炼自己的的观察、发问、联系能力，然后在实践中进步。 AI是时下和未来一段时间最先进的生产力。 作为产品经理，要观察和掌握最先进的生产力，并把最先进的生产力落地在手头的产品里。 过去成功的经验不断来套是很难的。 AI时代也是一样的，只有提早准备好AI时代的思维方法才不会被时代所错过。 再以家居为例： AI时代的家居是人工智能的家居，生活模式接触的配件外设变了，合作伙伴也变了。以前装修平台只需要跟建材生产企业合作，AI时代装修平台必须跟数据公司，和人工能能赋能的供应链企业合作，同时需要跟人工智能算法公司合作。 AI时代，产品经理的荣耀法则要求产品经理掌握驾驭先进AI生产力，时刻记得产品经理是通过观察、发问、联系、实践持续增强的过程！ |
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