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大红鹰担保网亚博 AI浪潮下的产品经理生存指南

时间:2020-01-11 09:15:58

大红鹰担保网亚博 AI浪潮下的产品经理生存指南

大红鹰担保网亚博,在人工智能时代,产品经理的职责和能力要求发生了什么变化?为了适应这一趋势,产品经理应该注意什么?让我们看看课文:

人工智能产品经理的概念开始兴起后,人们经常问我,人工智能产品经理和普通产品经理有什么区别?每个人都在做的不全是需求研究,产品设计?为什么当你到人工智能的时候会有所不同?

这也是我今天想和你讨论的问题。人工智能给产品经理带来了什么变化?

我们从四个方面谈到了这一点:

近年来,有几个事件真正将人工智能带入公众视野:

经过两年的发展,现在我们的生活充满了人工智能的痕迹:

就像一百年前电的出现一样,人工智能改变了每一种产品,仿佛它重建了每个人的生活方式。

总是有两种不同的负面声音:

事实上,我们已经在日常生活中每天使用人工智能,但我们只是没有意识到。约翰麦卡锡在1956年首次使用人工智能这个词。他总是抱怨“一旦人工智能实现了某些东西,人们就不再称之为人工智能了。”

由于这种效应,人工智能听起来总是像未来的神秘存在,而不是我们周围已经存在的现实。同时,这种效果也让人们觉得人工智能是一个从未实现的流行概念。

我个人认为人工智能对互联网的影响在于两个方面,“改善用户体验”和“提高决策效率”。

举一个非常常见的例子:

俞军曾经说过,产品经理行业的变化伴随着新元素融入人类生活。虽然人工智能出现在上个世纪,但目前,人工智能正采取全新的态度,给产品经理带来巨大变化。

在传统互联网时代,由于流量效应带来的红利,产品经理的工作主要集中在挖掘用户需求和改善用户体验两个方面。

随着人工智能的发展,产品经理行业出现了一个细分领域,称为人工智能产品经理。他们的工作围绕着人工智能技术在场景中的应用,将人工智能能力作为解决问题的有力武器,使产品功能具有人工智能能力,从而实现用户体验和提高效率。

虽然两者本质上都是为了满足用户的需求,但在思维方式和解决方案上有很大的差异。这表现在以下两个方面:

在互联网时代,流量至上,“用户至上”已经成为各大互联网企业的共识。无论是在电子商务领域还是社会领域,产品经理每天都在研究用户的行为和表现,希望挖掘用户的内心想法,创造出满足用户需求的产品。

在人工智能时代,数据是王,数据已经成为企业的风向标。

我们的产品和用户可以用数据来描述他,而不是用假设的经验主义来思考用户想要什么。此时,我们有一种更具体和可量化的方式来判断客户的需求。

下图解释了数据、信息和知识的层次关系和重要性。我们的任何决策知识都应该基于信息。我们只是基于直觉和意识做出一些决定。如果没有数据支持,就没有办法通过积累和沉淀形成知识。一些企业只收集数据,但不知道如何以及在哪里使用。

如果数据被悄悄地放在那里就没有价值了。有效的数据驱动可以将企业中的数据充分转化为信息,形成结构化的知识体系,有效地指导企业中各种业务的快速发展。

正如邓雄博士所说,人工智能代表了一个巨大的变化。我们不再把用户作为围绕用户执行各种任务的中心。相反,用户变成了数据,所有用户行为都变成了数据,用户的表现通过数据反映在产品中。这种模式是数据思维导向的结果。

过去,我们通过两种方式对传统产品进行创新。一是将另一个领域的知识和经验用于另一个领域。例如,婴儿培养箱首先使用动物园中使用的培养箱来生产适合新生儿的产品。

另一个是引入了新的跨行业元素,使产品看起来仍然像原来的产品,但它已经成为一个新的物种。例如,多雅酒店采用众筹作为新元素,这种消费和再投资方式使他们成为多雅最忠诚的客户。

现在,人工智能技术的升级也促进了产品经理的认知升级。我们在产品解决方案方面取得的变化是一项颠覆性创新。这种变化不仅是旧元素的重组,也是人工智能对新生产元素的升级。

例如,运输业的本质是解决运输的时间限制问题。从马车到汽车的过渡本质上是从动力的角度提高速度,减少运输所需的时间。

今天,电力不是限制运输时间的最大问题。可以看出,在高速公路上,限制大型卡车速度的主要原因是卡车在高速行驶时不安全、不可控,速度过快而无法刹车,容易造成事故。此外,卡车司机不能长时间驾驶,容易造成疲劳驾驶。这些都是限制货运速度的因素。

另一方面,大型卡车自动驾驶的研究是从调度和控制两个维度,借助人工智能来减少人为带来的负面因素。在升级过程中,“人”的因素突然变得不那么重要了。过去,我们认为必须有一辆车,必须有人来控制它。无论如何优化,“人”的因素仍然是关键的瓶颈。现在我们使用人工智能来学习驾驶,让机器控制汽车本身。

这种认知升级是产品经理在处理同一个场景时从不同维度思考所带来的变化。我们不再考虑如何从旧因素中提高效率,而是以新的方式升级旧因素。

目前,市场上的大多数人工智能产品,其中绝大多数是机器学习和深入学习,在过去几十年的研究成果的基础上,已经逐渐走向具体的场景。虽然在技术上有了很大的突破,但算法仍然有很大的局限性,只能针对一个点进行最大限度的优化。

因此,人工智能技术的特点也决定了人工智能产品的特点:精细化、个性化、智能化和多模态产品。该产品在特定领域和特定场景中足够智能,充满人性化。

快递行业因其操作流程标准化、人工成本高、分拣效率低,一直是人工智能技术应用的重要领域之一。事实上,快递行业通常将快递分为大件商品和小商品,并根据产品特点将快递分为贵重商品、易碎商品和普通商品。

如果我们按照传统的产品设计理念制造全自动分拣装置,我们希望制造出一种能够适应不同快递的通用产品。这就要求我们的分拣设备有足够的能力来分离大型物品,同时能够平稳地运输贵重物品或易碎物品,甚至可以应用于其他场景,如垃圾分拣,这是产品经理的最爱。然而,对该系统的要求非常高,几乎不可能完成。

所以在这种情况下我们不能做任何推广吗?不,如果我们只使用人工智能技术来实现这种小物品和普通物品的分拣装置,难度会大大降低。可见,人工智能技术的应用可以大大提高细分场景下的物流效率。

如果我们想从一开始就成为一个满足一般需求的产品,人工智能技术可能无法为我们提供太多帮助。只有不断细分大的不确定性,我们才能找到技术与场景的匹配部分,然后通过不断的进化来满足我们的需求。精细结构是人工智能产品的最大特点。

过去,主流的人机交互是一个非常具体的过程,在这个过程中,一个人向计算机发送指令,然后计算机返回结果。然而,在人工智能时代,我们可以通过不同的和个性化的互动来创造更富想象力的场景。

当我们使用搜索引擎查找电影时,我们的核心吸引力是找到一部“我想看”的电影,而不是增加许多维度让我们选择一部电影。在过去,我们只能根据电影的类型定义一个范围,然后慢慢浏览每部电影的介绍或评价,找到我们感兴趣的电影。

这种方法效率很低,大多数时候用户没有明确的需求。如何让用户更有效地找到合适的电影是产品经理需要解决的核心问题。

通过人工智能技术,我们可以告诉搜索引擎我想看一部悬疑电影《众神的逆转》,或者直接寻找《长安12小时追逐狼卫队》的片段。即使没有明确的观看目标,让电脑根据我的当前状态推荐一部有用户偏好的电影。

这个过程更像是我在和一个非常喜欢看电影的朋友交流。当你问他一个问题时,他会在给你反馈的同时给你很多意见。与此同时,他也会考虑你下一步想要什么,并主动提供给你。个性化是人工智能产品和传统产品的最大区别。

电话销售代理的非法销售检测是所有金融机构都头痛的问题。如果代理商在销售过程中违反规定,他们很容易被客户投诉。

在早期,金融机构只能通过抽查来听电话录音,以判断这个座位上是否有任何违法行为。然而,这种方法效率很低,而且是事后测试,客户投诉可能早就发生了。

现在,人工智能技术已经取代了手工工作来完成质量检测。使用语音识别来确定对应于呼叫内容的语义可以有效地检测所有代理的违规行为。即使在通话过程中,也会实时判断座席的通话内容,以防止违规。这是人工智能产品智能和人工智能产品价值的体现。

所谓模式是德国生理学家亥姆霍兹提出的生物学概念。也就是说,生物体通过感知器官和经验接收信息的通道,如人类视觉模式、听觉模式等。

如果我们把“模式”理解为感官,那么智能扬声器就是一个只有听觉模式的物联网设备,而装有人工智能分析能力的摄像头可以被看作是一个有视觉模式的物联网设备。多模式物联网诞生于听觉、视觉甚至更多模式相结合的时代。

在一些新的智能空调解决方案中,空调将基于语音交互通过机器视觉来判断用户的位置,以提供智能冷却,并将结合传感器来判断室内温度和湿度,以提供更精确的环境解决方案。

今天,集成不同的信号模式以实现设备的多维感知正以相对较快的速度进入应用市场。

在当前的产品市场中,技术领先但产品认可度低并不罕见。例如,虽然投影键盘是创新的,但很少有人真正买单。许多用户对采用新技术没有很强的认识,导致企业对新技术的投资往往与其商业价值不成比例。

因此,人工智能产品经理的职责是找到技术与市场的匹配点,将已验证的技术应用到已验证的场景中,并提供一套可行的人工智能解决方案,从而为用户创造更多的价值。众所周知,技术和市场都不是静态的,都处于动态演化的过程中,这在人工智能领域尤为明显。

技术的发展促进了新场景的出现。新技术的突破给了人们两个希望:

在过去,“想做但做不到”和“不想做”的场景可能只需要一两年时间,更成熟的技术就能满足这一场景的需求。

例如,图像识别是一种广泛应用于我们生活中的人工智能技术。2012年以前,基于机器学习的图像识别技术的准确率不高,所以当时,图像识别只能用于简单的场景,如车牌识别和符号识别。

2012年后,随着深度学习技术的兴起,图像识别技术的准确率有了很大提高。此时,我们尝试使用图像识别来帮助我们做更多的事情,例如将人脸识别应用于考勤现场和车站客流检测,甚至在畜牧业中使用猪的人脸识别来实现农场的智能化管理。

直到2015年,反代网络技术一夜之间将图像识别的准确率推到了前所未有的水平。图像识别技术开始应用于认证、安全和金融等精度要求较高的领域,如假币认证、名画认证等专业场景。

由此,我们可以看到技术的发展有几个阶段,但是产品经理可以为每个阶段找到合适的应用场景。

因此,人工智能产品经理不仅需要有判断市场和分析需求的能力,还需要掌握模型和算法的实现原理。这样,可以更好地评估该技术的可行性,评估该算法在这种场景下可以达到的最佳程度,并根据内部和外部资源评估产品价值和技术实现之间的平衡点,使人工智能技术能够在产品中充分发挥其最大价值。

人工智能产品经理应熟悉常用人工智能技术的逻辑、主流算法的实现原理,并注意技术的趋势和领先类型。只有具备足够的技术知识,产品经理才能在整个产品周期中充分发挥其最大价值。

当然,当我们说场景管理器应该理解人工智能技术时,我们并不是要掌握整个算法的数学推导过程,而是要知道算法能做什么、不能做什么、为什么能做,以及上限在哪里。只有这样,我们才能确保当算法没有达到100点时,产品能够充分发挥其作用。

以上内容来源于作者分享的“人工智能浪潮中的产品经理变革”主题。

阿基乌,微信公众号:阿基乌。平安科技高级产品经理,《高级产品经理:理解人工智能100例》作者;他擅长人工智能技术在金融领域的商业应用,具有丰富的实践经验,并对产品设计方法论有深入的洞察力。

这篇文章最初是由每个产品经理发表的,未经允许不得转载。

主题地图来自unsplash,基于cc0协议。

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