😆 AI产品经理介绍

• AI产品经理是推动AI产品落地的重要人员

• 是对基于AI能力打造的业务应用或产品进行管理的人员或职位

🥰 AI产品经理的技术要求

• AI产品经理需要懂AI相关技术，但处于不同产业链层的产品经理，对技术的要求也不同

• AI产业链从上到下可分为应用层、技术层和基础层

• AI产品越接近底层（即基础层），对应的产品经理对技术的要求越高

例如做一个人脸识别打卡App和做一个AI芯片产品，对技术的要求是有很大差异的，后者要求AI产品经理对技术理解更透彻、更全面

技术误区

• 懂技术不是目的，目的是如何让技术更好地辅助产品经理做出决策，进而做出更好的产品

• 懂技术不是懂代码，对于产品经理来说，要懂的是产品实现的核心技术逻辑、流程、路径和边界，目的是界定产品范围

懂技术的优势

• 更了解技术的局限性
• 技术是工具，了解这个工具的用法可以更好地理解和解决问题
• 对于业务和行业中不同的问题，一般可以通过变换技术手段来解决，当所用技术手段受限时，也可以通过产品规则规避
• 理解技术的局限性后，会在寻找解决问题的方案上更加游刃有余

• 更懂如何利用技术创新为产品创新提供弹药
• 早期打造AI产品好比在无人区拓荒，需要有很高的创新性
• 技术和业务是产品创新的两个源泉
• 当一项产品技术成熟时，技术创新的权重就降低了，而商业模式和业务创新的权重将升高
• 当一项产品技术尚未成熟时，技术突破创新对产品创新的贡献会更大

AI产品经理应充分认识到，技术突破带来的应用场景的解锁可以为早期产品落地插上翅膀，技术突破创新带来的是场景的解锁和产品可行边界的拓宽。

• 更好地沟通
• 产品经理理解技术可以更好地与负责研发的同事进行沟通，提高产品研发过程中的沟通效率，减少提出技术不可行的方案，以及因此带来的不必要争执

• 更专业
• 懂市场、懂业务还懂技术的产品经理，无论是在与外部客户沟通时还是对内部人员进行协调时，都会显得更专业、更可信

AI产品经理需要了解的AI算法知识

• 以深度学习为代表的算法的整体流程和基本原理

• AI产品中算法的效果

• 选择和权衡算力，实现算法和算力之间的配合

• 从数据层面定义业务，完成算法功能边界的定义

😆 成为AI产品经理

基本素质

• 技术：在深度学习相关技术或AI技术方面的认知和经验

• 产品：指的是与产品相关的能力及经验

• 项目：指在AI产品落地到项目时对解决方案、模式和应用闭环的认识

• 行业：指对AI落地业务场景或行业业务的理解。

自身优势

• 如AI算法工程师、AI系统后台工程师转型做AI产品经理，在技术认知维度上有一定优势

定位

途径

• 校园招聘

• 社会招聘

🥵 AI产品经理的职业规划和知识体系

职业规划

• 技术栈是某一类技术的集合
• 比如许多企业依托5G通信、AI、物联网、云计算等技术来打造产品和商业模式

• 行业业务是一个行业的痛点、知识、规则、产业链条、商业模式、标准等的集合
• AI不能算一个行业，只能赋能到某个行业
• 因此，还应该找到一个纵深的赛道，比如安防赛道、交通赛道，然后深入理解行业业务，只有这样才能更好地实现AI为行业的赋能

• 职能指的是工作和岗位类型，比如算法工程师、产品经理
• 在大分工的时代，职能是区分一个岗位的标签，它告诉一个员工应该做什么

• 平台是指企业或单位
• 不同的企业或单位可提供不同的平台
• 一线龙头企业可以提供很多顶级视角，让产品经理有参与大规模、高规格项目的机会
• 在小公司产品经理的工作内容可能更加全面，经历更丰富，有机会培养独当一面的能力

知识体系

产品经理在企业中是外部业务，以及内部的产品、技术、运营等的枢纽，因此是一个多面手，需要涉猎的知识非常全面

• 对AI产品经理而言，专业知识体系大体上包括：
• AI技术认知
• 产品生命周期过程管理知识
• AI项目管理知识
• 行业业务知识：具有较难获得、差异大、壁垒高、时效性差等特点

• AI技术认知主要包含理论性内容、工程应用两大方面
• 理论性内容主要包括各种AI算法的应用知识，如
• 机器学习
• 计算机视觉
• 语音识别
• 自然语言处理
• 工程应用主要包括
• 算法任务的定义
• 模型训练和评价
• 落地部署应用

• 产品生命周期过程管理: 关注产品全生命周期中每个环节的基本打造方法，其中涉及的知识是产品经理工作的基础
• 市场感知
• 产品定义
• 需求管理
• 产品设计
• 产品研发与协同
• 产品运营及营销

• 项目管理知识和行业业务知识
• 覆盖特定行业中项目从商机、订单、交付、验收到上线运行的完整过程，涉及行业政策标准、业务理解、项目管理等多个方向

🥳 AI总结

• AI产品经理的角色定位
• 在AI产品落地过程中扮演关键角色
• 需要具备技术、产品、项目和行业的综合素质
• 作为技术与业务之间的桥梁，促进产品创新与市场需求的结合

• 技术要求
• 了解AI算法的基本原理和流程
• 掌握AI产品中算法效果的评估
• 能够在算法和算力之间进行选择和权衡
• 从数据层面定义业务，完成算法功能边界的定义

• 职业发展
• 可以考虑成为技术型AI产品经理或行业应用型AI产品经理
• 职业规划需要考虑技术栈、行业业务、职能和平台四个维度
• 可通过校园招聘或社会招聘进入行业

• 知识体系
• AI技术认知：包括理论性内容和工程应用
• 产品生命周期过程管理知识
• AI项目管理知识
• 行业业务知识：具有较高壁垒和时效性

• 成功要素
• 深入理解AI技术的局限性和创新潜力
• 具备跨学科知识，能够有效沟通和协调
• 持续学习和适应快速变化的AI领域
• 将AI技术与具体行业需求相结合，创造价值