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AI产品经理入门:产业分类与技能策略
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更新于2024-06-28
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"AI产品经理入门手册深入探讨了AI在现代产业结构中的应用和角色划分,分为行业+AI、AI+行业和基础平台三种类型。首先,行业+AI公司注重行业背景,产品经理需具备深厚的行业理解和洞察力,同时需具备场景分析能力,如智能家居、智能车载等领域的产品经理。这类公司的战略趋势是向垂直场景细化发展。 其次,AI+行业公司则依赖于AI技术驱动,产品经理需拥有强大的沟通技巧,能理解并满足B端客户的需求,如智能客服、智能外呼等场景,他们负责项目的管理和需求挖掘。这类公司的商业模式主要是为企业提供解决方案,促使产品价值提升。 基础平台公司则专注于提供底层技术支持,如计算和算法平台,帮助其他企业快速接入AI,产品经理需要对技术框架有深入理解,可能具备研发背景会更有优势。 AI产品经理的分类则分为狭义和广义。狭义AI产品经理直接应用语义、语音、计算机视觉和机器学习等技术,他们的工作涵盖了产品设计、研发、推广和生命周期管理,且由于这些技术近年来才达到商业可用阶段,因此产品形态和交互方式创新明显,如实体服务机器人、智能音箱等,同时催生出如对话、知识图谱、机器翻译等特定产品经理角色。 总结来说,AI产品经理的角色随着AI技术的发展而不断演变,不仅需要掌握AI技术的应用,还要理解不同类型的公司战略和客户需求,具备相应的专业技能和跨领域协作能力。无论是行业背景还是技术专长,都是成为优秀AI产品经理的关键要素。"
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经理在如下方面提出了更高的要求:
(1)找准商业变现模式和闭环
资本寒冬里,整个市场都在重新洗牌,这种情况下找准自己产品
的商业模式就显得格外重要。陆奇曾说过,人工智能落地最关键的是
找到场景和商业模式,做出极致体验,并快速迭代。
目前 AI 市场实现商业变现主要有两种方式:
一种是 AI 直接产出价值,通过 AI 来取代部分人力,提高生产效
率并节省人力成本,例如智能客服系统等;
另一种则是 AI 赋能人类,为人类决策提供支持,例如 AI 在医疗
领域的应用,辅助医生诊疗,AI 都是作为助手的角色来帮助人类。
不管是哪种变现方式,要想把 AI 技术跟垂直行业结合,都要求
AI 产品经理真实地参与到业务的整个过程中,对行业有足够纵深的理
解。从而从当前行业痛点入手,寻找具有商业价值并足够细分的垂直
场景分析透彻,提炼出场景中可以帮助产品建立优势的关键点,评估
投入产出比,调研用户若使用我们的产品解决当前问题愿意支付的价
格,之后制定合适的商业推广策略和产品定价包装策略,最终实现产
品变现。
目前商业化程度做的较好的行业有安防、金融、互联网服务、企
业服务:
安防领域,在“雪亮工程”的政策推动下,针对人像数据、车辆
数据的智能摄像机、后台分析系统等产品落地速度快。
在民用市场,人脸闸机成为民用市场的明星产品。
金融领域,智能风控和量化投资的技术应用商业化程度较高,作
为“离钱最近”的行业,金融业原本积累的海量数据,使得人工智能
在金融领域快速落地。
互联网服务领域,以翻译、P 图、智能推荐、语音转写等服务为
主,这些服务以智能手机为主要入口,与公众工作和生活的关系较紧
密。
企业服务领域,智能营销和智能客服是两大主要落地的应用,前
者重点基于人群大数据、通过数据挖掘技术实现精准营销,后者基于
知识图谱和语音交互技术而正在被广泛应用于各行业。
(2)把控产品需求
找准产品的商业变现模式之后,就要深挖产品需求。首先要对公
司整体产品架构有比较清晰的认识,在这个框架体系里评估当前需求
是否符合公司整体战略规划,之后在这个战略方向上做 MVP,验证
成功则可以继续打磨细节持续优化,验证失败则再探索下一个方向。
业内通常认为人工智能的发展离不开三大要素:数据、算法、计
算力,但人工智能落地的应用场景同样是一款产品能否取得成功的关
键。
AI 产品经理最核心的技能也在于此,即通过人工智能技术去重新
定义场景和需求,提供一套可行的人工智能解决方案。在明确了具体
的需求场景后,需要考虑清楚我们产品的客户会在当前流程里的哪个
环节使用它,以及现有的方案是什么,我们的产品解决方案比现有方
案好在哪里。AI
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春哥111
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