企业官网建设流程全解析

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AI产品经理与传统互联网产品经理的区别AI产品经理本身也只是产品经理的一种并没有什么特殊性。只是这些年AI相对比较火理解AI技术需要一定的技术门槛和传统的交互产品经理、系统产品经理等对比起来入门门槛更高。传统的互联网产品经理不懂技术是可以成为一名优秀的产品经理但是对于AI产品经理来说完全不懂技术只具备产品经理应有的沟通能力、协调能力、项目管理能力等是很难成为一名优秀的AI产品经理的。AI产品经理与传统互联网产品经理最大的区别应该是“懂技术”成为了必要条件当然目前市场上很多AI产品经理都只对AI技术略知皮毛理不清机器学习和深度学习的区别不会算召回率和精准率等。而AI产品经理未来的大趋势是一定由“懂技术”的专业性人才担任而不是传统那些通用型产品经理人才担任国内外AI机器学习计算机科学等专业毕业的科班学生越来越多这方面的专业性人才也会越来越多。“懂技术”是一个相对比较宽泛的概念简单直接点说就是可以和算法研发们基本无障碍地进行沟通能够客观准确地评估他们的工作量这点产品经理懂得都懂。AI产品经理的类型我们弄明白什么是AI产品经理后那么AI产品经理具体可以分为哪些方向了。如下图总的分为两个大的方向一个是AI软件产品经理将AI等技术应用在某些场景中是一个AI软件解决方案。同时部分场景下需要调整AI应用的策略和效果等这种有时候也被称为AI算法产品经理这里我们不再继续细分。另一个是AI硬件产品经理最终产出的是一个实体的智能硬件比如百度的小度智能音箱和小米的智能家居等。下面分别介绍2.1 AI软件产品经理AI软件产品经理也可以分为两个大的方向专业领域型和平台型。2.1.1 专业领域型CV NLP ASR AR VR 自动驾驶等专业领域中如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、增强现实、虚拟现实、自动驾驶等都会有专门对应的产品经理可能Title并不完全叫做AI产品经理但工作本身和AI都是强相关。专业领域的AI产品经理更多的工作是如何将该领域的AI技术赋能不同领域的各个场景提升该场景下的人效和用户体验等。比如计算机视觉领域目前OCR应用很广泛AI产品经理就需要在各个领域比如金融、医疗等去做切实可落地的产品解决方案甚至孵化出一套通用的OCR平台。其他细分的领域也是一样很多AI技术都是需要在不同领域的不同场景中进行落地AI产品经理就需要尽可能地孵化出一套标准产品提升交付效率和实现大规模标准化场景应用。2.1.2 平台型单独将AI平台产品经理列出来是因为AI平台产品经理不局限于某一个AI研究领域更专注于打造一个通用的机器学习平台这里也可以细分为深度学习平台、强化学习平台等。这个平台可以用来各种AI应用场景的建模提升科学家们建模的效率以及一定程度上降低建模的门槛使得普通的产品运营等都可以在平台上进行简单地建模。国内以百度的Paddle-Paddle第四范式的先知阿里的Pai平台为主流的机器学习平台。AI平台产品经理可以说是AI产品经理中对技术能力要求最高的职位了下面是我从网上找的一个JD需要对整个机器学习建模流程十分熟悉比如数据处理、模型构建、特征工程、效果评估等。同时还要对工程化、大数据处理、算力资源管理等有一定了解。如果没有一定的机器学习背景是很难成为一名合格的AI平台产品经理。2.1.3 备注上述列举了两个大的方向但实际招聘市场上除了平台方向的AI产品经理招聘时会明确岗位是“AI平台产品经理”大部分招聘的AI产品经理都是2.1.1类型的专业领域AI产品经理。同时接触到的AI技术一般不止一个方向很多时候需要根据场景业务的需求找到合适的技术或技术组合来满足需求。目前CV和NLP方向应该是应用最广的两个AI技术领域了尤其是在教育业务。之前面过某跳动的教育业务线他们招聘的AI产品经理虽然JD里面没有明确写出是这两个方向但是和面试官沟通完就知道基本后续工作内容主要是接触这两个领域了。所以读者如果后续面试相关AI产品经理岗位如果从JD中看不出具体接触的AI领域就需要从面试官口中问出。如果面试官本身都讲不清楚那么很明显岗位不靠谱。还有一种传统企业的AI产品经理之前面试遇到过企业自身没有AI技术团队需要该AI产品经理从外部寻找AI厂商进行合作业务方需要什么技术就从外部寻找。这种AI产品经理更多只是一种项目管理的角色自身沉淀不下核心技能项目结束后对相应领域的AI技术也不够了解。2.2 AI硬件产品经理2.2.1 智能硬件产品经理智能硬件比如现在流行的智能音箱和智能手环等而智能硬件产品经理一种是规划应用AI技术统筹规划设计生产出智能硬件产品的产品经理角色。产品经理需要对整个产品设计、开发、测试、试产和量产等过程监控确保产品顺利按时保质保量的完成。硬件产品经理可能还需要对生产流程、质量控制方法等有一定了解软件产品是没有生产工艺这一环节的。2.2.2 算力产品经理大部分人了解到的AI硬件产品经理都是前面这一种但其实在大型的AI厂商中还会存在后面这一类硬件产品经理。因为AI的三大要素是数据、算法和算力。对应的有数据产品经理、算法产品经理自然也就有算力产品经理。只不过这部分产品经理更多是从服务器厂商出来的因为AI的算力基本就是服务器资源了对应的厂商有华为、浪潮、联想等。这一类产品经理相对来说对AI技术不需要很了解对算力资源的配置和使用足够了解就可以了简单了解不同场景应用哪类算力资源最合适即可当相对来说工作岗位也比较少。3.AI产品经理必备的技能上面介绍完AI产品经理的类型那么成为一个优秀的AI产品经理需要具备哪些技能了对于任何一个产品经理都应该具备的普适技能这里也不再提了。3.1 技术能力这里主要将技术能力分为两个大的方面。算法AI的三大要素算法、数据和算力。作为一个设计AI产品解决用户实际需求并和算法团队一起不断优化产品效果的AI产品经理如果对算法完全不懂可能目前这个时代这种AI产品经理还能滥竽充数但是未来一定会被淘汰。对于AI产品经理了解算法需要了解到什么程度了首先必须得懂机器学习建模的基本流程分得清不同的机器学习深度学习任务了解不同任务下该使用哪种算法对常见算法的原理有一定了解知道如何评估不同场景下模型的效果。同时不同领域的AI产品经理需要对该领域一些经典的模型和算法比较熟悉甚至可以清晰地讲解出其算法原理。比如CV领域的AI产品经理需要对卷积神经网络十分了解ASR领域的AI产品经理需要对RNN十分了解。系统架构了解Hadoop、Spark、Hive、ES、Flink、Kafka等组件清楚各个组件的作用以及如何进行连接更多的是对工程化有一定了解。这里并没有将编程能力列入但我认识的优秀AI产品经理要么是技术出身本来就懂编程要么是自学了编程。因为你不懂编程有时候很难对算法理解的很透彻理解的不够透彻和算法工程师的交流就不会很顺畅。面对业务方的一些简单技术问题都只能寻求算法工程师的帮助上限相对比较低。3.2 数据驱动的逻辑分析和策略优化能力AI产品经理同样要具备数据产品的能力因为数据也是AI的三大要素之一。需要熟练使用sql和hive相关数据查询语言。对于一个AI产品经理来说使用sql和hive是基本因为这两门语言学习的门槛相对降低自学都可以很快上手。通过数据分析可以快速找到后续模型效果优化和策略调整的方向有据可依。对于使用Tableau这种实话实说真的是小儿科这种可视化的界面查询只能做一些简单的结果分析和精美图表对于更好的策略调整和模型效果优化必须进行数据库查询。对于AI产品经理来说仅仅只会数据分析也不够还需要很强的数据sense才可以。3.3 业务sense除了上述偏技术的能力之外还有一个十分核心的能力就是业务sense也就是从业务需求到技术解决方案的转化能力。面对一个全新的业务场景如何将该场景转化为一个机器学习的任务或者是应用哪些AI技术技术组合是最有效的。因为AI技术是一项新型领域在很多场景中的应用都属于未知数并没有过多的经验可以参考。那么面对一个新的场景AI产品经理的角色就很重要了。比如说如何将机器学习应用到零售领域的智能补货场景中如何将CV技术应用到零售领域的线下门店数字化中。3.13.2里面介绍的能力需要产品经理沉下心来花长时间去学习和沉淀尤其对于非科班出身的产品经理来说学习之路是相对比较漫长的。3.3里面介绍的能力需要产品经理多去学习先进经验多去和先进AI厂商进行交流不能闭门造车。4.如何成为AI产品经理4.1 在校生如果你还是一个未毕业的在校生其实想要成为一个AI产品经理最直接的方式就是找对应的实习实习的要求相对是最低的然后通过实习经验作为筹码校招时找对应的AI产品经理岗位。如果校招时无法找到完全对口的AI产品经理也可以退而求其次找对应的AI咨询或者AI解决方案工作后期转AI产品经理也是比较对口。但是3.13.2里面提到的技术能力也需要提前学习和准备起来。对于在校学生如果想做AI产品经理强烈建议辅修一门计算机或者人工智能/机器学习课程。4.2 传统互联网产品经理如果你现在是一个传统的互联网产品经理对AI技术完全不懂想直接转行AI产品经理。实话实说很困难你需要一个契机。可以通过学习相关AI知识然后先从小公司开始转方向积累一定AI领域经验后可以再应聘大厂。每个领域都各有各的优势不是说现在AI比较热就必须往AI领域转。当然AI未来会充斥着我们生活的每个地方可以学习一定的AI知识毕竟对于产品经理来说一项普适的技能就是持续学习的能力。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 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