2022年将至,谈谈对AI产品经理的新认知
2021即将结束，今年有一些AI公司已经上市，也有一些AI公司即将上市，但AI商业逻辑没有变化，作为从业者对AI的认知有一些新的变化，趁年底之际，盘点下对AI产品经理的认知变化。AI产品经理范畴2014年之后国内兴起AI创业潮，AI产品经理作为工种出现也就几年时间。广义定义跟AI相关的产品经理都可以称为AI产品经理，但确实又不存在一个所谓的AI行业，因为AI实际是落地在各行各业。所以AI产品经理又不是一个垂直的岗位，因为如果企业落地的是语音相关产品，肯定不会找视觉或NLP的相关的产品经理，AI产品经理看起来是个伪命题。从业至今，无论做AI平台还是做AI应用，最终都要落地到垂直场景并且要产生ROI更高的价值，相比原来的方案或付出的价格。因此AI产品经理无论哪个方向，最终仍然是要落地客户价值或商业价值。对AI理解在一个业务是否能做成上，重要性远远不及对业务和市场的理解重要。因此不少AI产品从业者，从业一段时间就会发现，要么业务起不来，要么业务起来了产品逐步没有售前重要，这都是正常的。并且随着技术普及和竞争加剧，AI业务起来逐步变得更为艰难。从结果看，AI产品经理是个伪命题，懂点AI，拿到业务和商业结果更能落地。主流AI方向前文所述，粘点机器学习和算法都可以称为AI产品经理，而实际AI又有不同领域的划分。感知AI比较常见的有视觉和语音，这类场景相对来讲现实场景丰富，不需要对内容做理解，更容易泛化。因此市面上AI独角兽企业多是视觉或语音企业，但问题也在于技术的普及，任何一家AI公司都难以形成真正的技术壁垒，市面上视觉和语音的服务低价竞争越来越惨烈。认知AI涉及NLP和机器学习一些场景，凡是涉及认知的场景，对于不同人来讲会有不同认知，而AI本质是个概率问题，又不能保证完全准确，即出现「千人千面」的认知，需要定制化才能完成交付。相比感知AI就很难有足够多标准化场景，场景碎片化、算法定制化、交付难度大。从业以来，分别做过智能推荐、知识图谱、预测等AI方向，整体都偏向于机器学习和NLP领域，起初专注于智能推荐，而随着互联网颓势明显、技术普及和市场低价竞争，智能推荐已经不是好生意。后续从事了一段时间知识图谱方向，但受限于千人千面的认知，知识图谱构建和交付都有巨大问题，除非有强大的交付团队，否则交付很难，再有就是知识图谱难以证明直接业务价值。不难看出，市场需求、可标准化程度、价值易验证，从底层决定着AI产品是否能够顺利推进。踩坑多了，对很多事情认知也就形成了，相比一年前，局限于个性化推荐的视野，要打开不少。有趣的AI方向除了主要的应用方向外，还有一些AI方向能够帮助AI产品更好落地，也非常有趣。自动化机器学习技术，可以在无需人工调参的情况下，自动化寻找最优参数，大大降低了AI的使用门槛。有望成为AI平权的主要技术支撑。强化学习技术，则是在技术不足的情况下，通过自动生成数据，并以外界惩罚或奖赏作为改进方向，能够大大降低数据不足时，机器学习落地的可能性。迁移学习技术，则是通过预先训练模型，保存知识，将此模型应用到其他场景或作为进一步训练的基础，即训练不再是0-1，而是可以在巨人的肩膀上去应用AI。预训练大模型已经成为业界争相宣传的方向，只有大量资金和数据，才能生产大模型，大模型也是AI平权重要的方向。可解释性AI技术，为了解决人类对AI结果信任问题，将AI结果以人类可理解的方式，呈现给人类，从而在感知或认知领域，降低人类对AI的不信任感，更有助于AI应用。这些有趣的方向，对于AI产品应用来讲，可以解决不同场景和数据情况下的问题。AI产品经理的价值如上文简单探讨回顾了AI产品经理范畴和AI技术方向，实际AI产品经理做落地工作，需要解决三个问题：AI技术依赖、产品价值、产品推广。在工作中，对AI理解类似于对其他技术理解，主要大致懂得应用场景和输入输出，通常能够满足工作需要。更大的问题是如何构建产品，落地AI产品，这只是从技术视角看，而从客户或外界来看，业务价值才是最终依归，因此不纠结于算法技术，而是围绕业务价值深耕产品，这是「AI产品经理」title容易给人的误导。更重要的是无论To B还是内部赋能，实现规模化复制和推广，否则ROI不及预期或者产品实际是一次性的项目，产品经理价值便难以体现。《AI重新定义企业》给出了未来企业都将会被AI定义的论断，但从业实践证明，很多企业和场景是不需要AI定义的，无论ROI还是数据量。因此衡量AI的价值，就只需要关注能创造商业价值的AI应用，或者有社会价值的AI应用也应该被提倡，正像《AI重新定义企业》中提到的各种针对环境、生物多样性、弱势群体的AI应用。从落地角度来讲，MLOps是非常有趣的理念，将AI问题定义、研发、运维联动起来，既能够避免有些企业只谈AI不谈落地，也能解决为了落地而落地的问题。
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