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AI产品经理的价值和未来|学习俞军老师分享有
感
AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经理”。
这两天,被俞军老师讲产品经理的文章刷屏了,推荐大家先看完《深度对话俞军:关于
产品经理的价值、天赋、能力、成长及未来,最系统的分享》,再看下文。
俞军老师确实是大神级人物,关于互联网产品经理的认知,我们都需要向其学习;本文,
我主要针对“AI产品经理”,分享交流3个方面:
互联网产品经理,更多是“体验产品经理”;AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经
理”。
AI时代,可能会有更多的2C新需求要素产生,只不过,目前时机未到。
AI产品经理的行业认知度、分类、能力模型等等。
一、AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经理”
俞军老师关于“互联网产品经理演进史”的定义,确实非常清晰简明:
消费品时代,产品经理(ProductManager)的本质是“营销产品经理”。因为需求相对
明确、产品同质化、生产标准化。
软件时代,PM本质是“项目产品经理”。因为需求相对容易明确,用户对产品体验要求不
高(选择少,必须用)——PM“在管理生产上更能创造价值,沟通协调,版本控制,按时
交付。”
互联网时代,PM本质是“需求产品经理”。因为需求+体验,能产生更大价值。
关于第3点,有朋友和我交流疑问:互联网产品经理,确实都会“涉及”需求和体验,但
其拥有的决策权(同时也有“做不好被追责”的压力),好像更多的还是在体验上,而不
是需求上(没有产品决策权)。那么多互联网产品,可能最后拍板的,还是老板或者部门
总经理。
对这个疑问,我个人观点是,AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经理”。为什么呢?
——
AI领域需求特点是,机会多、难度大、变化又快又大,导致老板无法兼顾,必须让AI产
品经理成为细分领域的小CEO。
1、机会多
先说我经常举的这2个例子——
自动驾驶,长期价值毋庸置疑,但民用车的自动驾驶,中短期内难以落地;反而是“卡车
自动驾驶”能在短期可行,因为能减小卡车车队在城市之间运输行驶的成本。
人脸识别,也是非常热的领域,但整体落地进展相对比较慢;而某家创业公司选择“嫌犯
识别”切入,直接从公安系统合作中获得了不菲的收入。
以上2个例子,只是个案,如何证明这种机会是非常多的呢?
上图,是AndreiCheremskoy提出的“组合矩阵”方法,能系统性研究深度学习的应用机
会。
他在听觉、视觉、运动和符号等模态下,分出“生成器”和“识别器”两种子维度,然后
做排列组合。——其中,每一个矩阵格,就是一个可能的机会,再结合特定领域,就能产
生非常多的灵感。
比如,将Imagerecognizer(图像识别)和Naturallanguagegenerator(自然语言生
成)组合在一起之后,就可以得到看图说话的应用;而将Motionrecognizer(运动识别)
和Speechgenerator(语音生成)组合在一起之后,就可以得到给无声电影配音这样的深
度学习应用。更多详情,可见文章《透视深度学习,畅想未来应用——AI视野(二)|张
江》
而且,我们知道,AI技术本身,就有非常多的细分领域,比如自然语言处理、计算机视觉、
机器学习等等
而自然语言处理下面,又可以细分出这么多
来自《百度副总裁王海峰:百度在NLP领域都做了什么?》
这每一个模块,里面还有很多层级内涵,暂不赘述了。
而且,不仅有以上理论分析,现实已经有不少公司在同时尝试多个产品方向了,比如,我
曾在一个活动现场,亲耳听见某知名自动驾驶领域创业公司创始人说,他们同时在做“高
速无人驾驶低速辅助驾驶”,还有一家公司同时做了手表、车载、家居、开放平台等各
种业务线。
也许有人会问,在这些细分场景和交叉领域,市场空间会不会太小?个人认为不会的,因
为虽然看起来群体(流量)被细分了,但是,AI会重构这个细分场景的价值链,将单位流
量价值放大10倍以上。——这可能是目前整个行业都没意识或做到的。
多引申一句,很多企业想和AI结合,但不知道如何结合,这是为什么?一个很重要的原
因,就是他们还站在“通用需求”角度去想——这是很难看到结合点的,可能必须去找细
分场景和交叉领域。
2、难度大
分3方面:选方向、找痛点、做设计。
这里,从我之前分享的《【重磅福利】人工智能产品经理的新起点(200页PPT下载)》
里,摘取7张图:
3、变化又快又大
这是因为我分享过的“AI时代两大重要特质”——高维+突变。
高维,意思是说,我们1年的工作产出,可能在瞬间被“高
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