如何从互联网PM蜕变成AI PM?
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以下为黄钊演讲实录,由人人都是产品经理团队笔记小组成员@王丹 依据嘉宾分享内容整理,编辑有修改:
时代背景
上个世纪机器人、人工智能、互联网有各自的发展路径,但在2015-2016年左右三者开始快速的交叉融合。从我们的经历来看,如果只具备三者背景之一的公司或团队将会面临前所未有的危机。比如纯互联网背景的公司去做集成硬件,会踩供应链的坑,做智能硬件的公司在与AI结合时,不知道怎么去落实。而且不仅是知识的积累,更是思维方式的转变,所以我认为从互联网转型到AI,将比传统行业转型到互联网难度更大。
AI现处于一个行业瓶颈,可能大家会想到数据、算话、算例等,但这都只是一些必要条件,国内目前缺少真正落地的AI产品,为什么?
- AI PM特别稀缺,现阶段AI技术的发展程度其实已经不影响PM去做一些demo和验证工作了;
- 想要从纯技术角度去打造一个非常完美的产品架构是不太现实,反而需要PM从实际的场景出发,根据用户反馈倒逼技术去优化算话和数据模型;
- 团队的升级,相比于个人升级困难的多。
尤其AI PM的稀缺才是现在AI行业发展的痛点,但行业在这块儿几乎是空白。现阶段AI PM的能力、分类,包括从互联网转型到AI PM没有一个标准,甚至AI PM的概念也是最近三个月才被普及和接受的。
AI PM的分类
1、平台网站类AI PM。
主要职责是网站架构流程设计,以及AI模块交互设计,比如提供一些AI接口,这与互联网PM有80%的技能重合,比较容易上手。
2、垂直场景类AI PM。
其与各个行业的重合度50%。包括:
- 2C的软件产品,如客服助理等;
- 2C的硬件产品,如亚马逊的echo音箱,其销售量在3000万台左右;
- 2B的云端服务,如在云端提供一些API;
- 2B的系统方案,如我们为某公司提供的机器人内部系统(Turing OS)的设计服务,此类门槛相当高。
3、对话聊天类的AI PM。
难度最大需要极高的人文素养。包括:
1)云端-架构/体系化
不管是siri或是微软小冰或是各类聊天对话内产品,其背后的框架是:用户提出问题,AI产品通过用户语言去判断其需求,如是否是在问天气,如果不是往下走,是否是在问百科,如果还不是继续往下一层走,最后会有一个万精油的回答。这块由于跟一些技术的结合,会是AI领域内最难做到的,行业内现在能有做这类产品的不超过10个。
2)云端-垂类产品(天气、旅游)
气象领域内的AI产品,其主要涉及对话流程、解析上下文。这样垂直领域类的产品,需要有较深的行业背景。
3)终端-QQ群/公众号等
我们跟Q群合作,然后在这个Q群里面,比如说我问小Q你几岁,显示出25岁,然后叫哥哥好,这跟我们前面说的云端区别在于这个场景,它有特殊性,产品经理需要针对这个场景设定一些特别的脾气和流程,如新用户刚刚加入该群,机器人自动跳转出来欢迎,或者说过生日了它会跳出来说,祝你生日快乐,来提高群的活跃度。
4)终端-支撑外部项目
AI技术部门的PM参与到第三方项目,进行需求对接以及项目管理,该领域是最好入手的,也能帮助大家了解AI整个行业。
我接触到的AI PM,都在这些类别里面,大家需要找到自己适合的一个细分方向。
最难分类的的PM,比如关于搜索关于出行,比如说滴滴或者大数据的PM,我个人认为应该叫泛的AI PM,就是他们确实会跟比如说深入学习相关,但不是最典型的。因为这种产品形态本身已经解决了从0到60分的问题,用搜索框,那基本可以用了,后面得很多的,都是这种偏向策略的优化效率提升,或者精细化运营这一类事情,也就是说有一定的产品sence的程序员,他也可以去做部分的事情,所以综合来说就这一类它的产出价值的稀缺度,至少相对聊天来说不够明显,但也适合我们去入行。
目前我所看过的最好的AI产品,日本的RoBoHoN手机机器人,既有硬件,又有软件的产品:http://v.youku.com/v_show/id_XMTM1MzE5MjY2MA==.htm该视频对我们有所启发,怎样更好的将AI技术和品相结合。
- 把文字读出的技术叫做TTS,语音交互功能;
- 语音识别成文字叫做ASR,触屏方便;
- 头部安装了触摸传感器,可以感知触摸动作;
- 拥有投影技术等;
- 自动识别拍照,当把机器人挂在胸前的时候,它的实际效果应该是有问题的,在走动的时候怎么去判断这个图片,有没有把人框进去,构图是不是合理的比例。也许有更合适的场景,把它放在家里去直接拍婴儿,比如说一分钟拍60张,然后通过计算机视觉的能力自动挑选出一张高质量图片,这个应该更现实一点;
- 大家看到这是一个双足机器人,它的这种走动其实很难的,它涉及到步态的控制算法,才能基本上走得平稳流畅。作为商用来说,暂时还没有特别好的产品,能够把双足走得很流畅;
- 涉及到叫做多模态交互,就不光是语言,它还有动作、表情,这跟互联网时代很不一样,这种多模态的时候,它的信息的维度和能量会更大。这类产品设计现在是AI的行业空白,没有标准化的交互体系,所以都是人为的拼装起来的,它可以每个单独做的效果很流畅,但没有标准的体系去做的话,就很难批量化的去产生动作;
- 计算机深度视觉,它的摄像头识别出这个女主角在哭,是可以通过AI去识别出来的,之后才会给交互反馈;
- 它会叫这个人的名字,就是在数据库里面已经有这个人的照片和名字,这就涉及到人脸识别的功能;
- 我们认为是有双足双手的机器人,体验效果会更好一些,只不过这个难度也会更大一些。他的跳舞的效果跟这个视频是一样的,关节非常的灵活、自然;
- 这里有一个技术叫声源定位,不光识别你的声音,还会判断声音来自哪个方向,然后把头转过去跟你说话。
AI PM的能力模型
对PM来说你的素质能力分别有哪几大类,哪几小类,每一小类都会有一个评分,一分到六分,最终会有一个图,这样就会知道你自己的能力成长路径。我个人理解,首先需要相对成熟的互联网领域的PM经验,然后有AI领域的积累,再加上偏素质方面的能力,才能有资格成为一个好的AI PM。
- 逻辑能力、沟通能力是最基础,最重要的;
- 快速学习能力是重点;
- AI技术的理解力不做强求,需要通过实战提高学习效率。是AI专业毕业的更好,如果不是也没有关系,对于技术理解力的积累,需要知道技术的边界,最高效的方式还是实战,学习知识看书还是离实际比较远,效率很低;
- 类机器学习思维方式,AI PM很不一样,需要看大量的数据,然后通过数据摸索出一些可能有效的用户体验的方式和流程,比如我们去做对话的产品设计,不是一开始我们就知道应该怎么引导用户去做对话交互,而是用眼睛看几十万的数据,这个效率就会很低。
- 多感官(多模态)人机交互设计,怎么把多模态交互设计的好,现在行业内是没有交互标准的。类比于有多个引擎的飞机,坏了一个并不影响飞机继续飞。就是说机器人,他的云交互突然失效了,服务器没有结果返回了,如果通过动作或者表情去表达,它也能够在特殊的极端情况下,继续把流程走下去。这种多模态的交互设计现在行业内,不光是没有标准,做这部分的人都很少,因为现在所谓AI的产品基本上还是划分得比较远,要么是做纯软件,要么是做纯硬件,真正把硬件和软件包括多模态结合起来的这种产品非常非常少,但这个方向我个人认为是应该是比较确定的;
- 垂直场景的认知,就是一些偏数据方面的,垂直场景认知AI还是偏横向的技术的支撑,所以它最终落地一定是具体场景里面去的。要么是自己学习这个领域的知识,要么是找一个互补的人协作,所以最终要出一个好的设计,肯定是要对这个垂直场景有深度认知的;
- 跨领域协作沟通能力,这特别重要,不光是要表达清楚,让别人明白你想什么,并且你要明白别人讲什么,把它对接起来。跨领域沟通能力在AI时代会放大十倍以上;
- 人文素养和灵魂境界,是最深层的,它是真正在去积累势能的能力。
这三个产品,第一个是刚说的我们babyQQ群里面这个机器人,第二个微软小冰,第三个是度秘。那前面两个是思路是偏有趣,像百度度秘的偏有用,这两个方向,现在没有结论说谁对谁错,但是如果我们要去做这种产品的话,首先要有自己的理念才行,就自己不能是一个骑墙派。
我曾经在是行业闭门的会议上听过某大公司的负责人说,他们的产品只做理性的功能价值,其他的没考虑那么多,我当时还是比较惊讶的,因为我第一次现场看到这种大型工业的时候,被震撼到了,它把一个箱子从左边搬到右边,这种节奏感让我感觉像一个人,这种能量的波及不是我们认为想去把它给剥离掉就可以不管的,也就是说如果一个AI的产品他没有考虑感性价值或情感的话,最终的结局就是,这个产品的用户,可能觉得很奇怪或很不舒服,但是他说不出来为什么,并且这个PM它也不知道,因为根本就没有考虑这个事情,所以这一块是AI PM,跟互联网产品很不一样地方。
这种体系化的文科科学背景也很重要,比如说一个养老院里面如果两个老人,一个想要看新闻台,一个看体育台,怎么办,给哪个看不给哪个看,会涉及到一些伦理学的东西,甚至AI是有可能被教坏的,怎么解决呢?可以借鉴心理学,小孩子依恋对象就是它妈妈说的话,在它的学习系统里面权重在90%甚至更高,类似这种像艺术啊美啊传统文化,都是能够直接地去应用和借鉴到AI产品设计里面去的,这是很直接的一个个事情,并不是很虚的事情。
我个人认为:一个产品它的本质是公司和设计者灵魂能量层次的外化,一个精神层次高的团队才可能做出真正跨时代的AI产品。坦白说,现在行业内几乎没有真正的大的突破,不管是技术还是产品上的,我觉得还是有很大的空间。
那这句话是侯世达说的,他说现在主流的研究虽然很厉害,但却与真正的AI没有半点关系。他这个人比较有意思,他不算是AI领域的主流,但是它是一个真正的思想者,他写的这本书《哥德尔、埃舍尔、巴赫:集异壁之大成》是关于AI一本特别奇特的书,很厚,但这本书是非常有影响力的。
有这样一段话:“我们没有致力于开发实际的应用,诸如翻译引擎、问答机器、网络搜索软件此类的东西,我们只是在努力地理解人类概念的本质和人类思考的根本机制,我们更像是哲学家或试图探究人类心智奥秘的心理学家,而非旨在制造聪明的计算机或机灵程序的工程师。我们是一群老派的纯粹主义者,我们的动力源于内心深处的哲学好奇心,而不是制造实用设备的欲望。”
AI时代重大特质:高维+突变
现在行业内基本上还是在做设备或工具,那有没有可能从功利的角度去证明,这看似很虚的东西很重要呢?我想分享就是AI它的两大特质,一个是高维,一个是突变,我们一年的工作产出可能瞬间被一个高位给吞噬掉。
前段时间国内某知名大公司的一个技术负责人说,他做七年的翻译,然后看见谷歌的一篇文章,突然发现他的这个技术全白积累了。这个其实离我们并不遥远,并且在AI会经常的发生,这种它是一个类似于基因突变,行业的产品和市场的变化非常快,并且是大的调整。我个人认为现在行业内,我们都有可能被另外一个产品给会技术覆盖掉。
从我们的信息来看,是2012年3月份做的虫洞语音助手,2014年初发布了我们的统计全平台,2015年做到头牛,2016年整个行业这个主旋律是怎么去落地体验,今年2017年主旋律就是做市场做收入。基本每3到6个月,如果不去接触一线的市场,就会发现跟用户有脱节,会比在互联网时代要感受更明显一些。
结论:
- 第一点是一定要占到行业最前沿,就这样的话才会更加的保险一点,否则的话很容易被别人给吞噬掉;
- 第二点我们会强制要求我们的PM每隔一段时间去见客户,就是我们的销售反馈的用户意见跟你自己去看是不一样的,需要PM自己去接触实际的用户,听它们的声音,这个应该是跟互联网时代是很不一样的;
- 第三点重点不是细节,而是认知,通过认知解决60分的问题。就是当我们去探索一个场景的用户的发展产品的方案时,第一步先去做简单的闭环解决60-70分的问题,但是当我们想去解决80-90分细节打磨的时候,很有可能一个新的小波浪又过来了,你就没有时间去做,就是迭代的太快了。所以啊基本上是说用6到12个月的时间去验证一个60分的问题,很有可能是AI PM的真正的价值,甚至可能是他的常态,包括AI PM和互联网PM可能就不是同一群人。
那有的AI PM就会问,我们做这个产品什么时候是头,什么时候能够有用户量的大增长和爆发,什么时候能够有大的收入,有的人会觉得是遥遥无期。我个人认为是说这个反而它是一个正确的事情,他就应该花6到12个月去验证一个60分的事情,如果是不可行的,他就继续换一个细分的场景或者是交叉领域的蓝海的机会去验证,如果可行的话,他不需要做,它就把这个剩余的打磨工作交给传统互联网PM去做。
感性大于理性
相对于互联网时代来说,AI时代的这种感性的能力,它的稀缺度会更甚于理性,这不是理性不重要,但是感性的稀缺度更重要,就这个时候,文科生特别是文科女生有机会会比互联网时代会更大一些。从我们面试来看,面试聊天对话类的AI PM的时候70%是女生,这在互联网的时代是比较少见的。
产品经理跟程序员的协作
产品经理跟程序员的协作关系,边界会更加的模糊,就是程序员不能再等PM给你写出非常具体的需求文档,比如说我们设计一个场景,需要识别出用户五种情绪,比如说愤怒、喜悦等,那这一套情绪识别体系,不可能写出一个很好的架构的,所以需要研发去理解PM的意图,自己去设计一个实验的方式,然后再通过数据去做聚类,最终的这个模型和数值是研发去最终确定下来的,这个时候就需要引发跟产品互相理解,多跨一步。
利益回报两级分化
前两个月一个AI PM提给我的问题,他说这种好的AI PM他的利益回报在AI时代跟互联网相比是否比程序员更大?我认为以后的AI PM会两极分化,好的PM,它的价值和能力更接近于CEO,因为他就在处理场景里战略,找痛点初做闭环,而剩余的打磨工作它的价值需求来说相对就没有这么大了。
AI PM的稀缺程度?
那如果这样的话,AI PM跟CEO的区别又在什么地方呢?我的理解是AI PM它是垂直场景的小CEO,就是在互联网时代一个公司或者一个一个事业部,他的产品主线可能就一个,但是在AI时代就变了,因为无数个细分的场景和交叉领域需要我们去验证去探索,这个时候CEO它的能力再强,它也会不熟悉,它也会无能为力,所以就需要在这个细分方向上,把这个事情给撑起来,帮它独当一面。
说了这么多,那到底稀缺到什么程度呢?这个因为没有一个标准的,所以往往严格来说可能行业内就几十个人,说可能就200人左右,而且问题是说手熟的人才非常少,有一年的相关AI PM行业经验的特别少,甚至一些大公司的AI部门的总监级别的人物都是刚刚从非AI的背景转型过来的。
AI PM的人才真空期还有多久?
我个人认为是6到12个月,一个中级的互联网pm或大公司的总监级别的人,去做AI聊天对话类的产品的话,至少得六个月才能去上手,而且是没有捷径的,因为即使我们把工作中的教教训经验总结出来,它只看了以为懂了,但是实际工作中一定会有无数个的常规的场景是没有看不到的,它还是会面临要去问的情况。
据我了解大公司它们现在因为很缺人,所以会去内部转岗去,有一些其他的产品的PM去转来做AI PM,所以当一年之后这些PM他们也相对成熟了,那个时候这种完全得真空期或者红利息会少一些。而真空期就意味着转型的红利期,体现在两个方面,一个是面试的门槛低,我们在筛选简历的时只要有一点点的相关,我们会尽量的给他机会,但是入职的要求还是比较高的;第二个溢价高,不管是产品还是技术,只要是AI领域的,它的溢价比互联网相对要高一些。
如何从互联网PM转型到AI PM?
我把它叫做一个转型的三部曲,就是培养兴趣,选择方向,实施转型。
现在很多朋友说AI很感兴趣,但是真正重要的是说兴奋之后,具体做到什么东西用行动来。比如书单大家可以到处去找,但是有没有去一本一本去深入看。这里我个人是比较推荐《科学的极致:漫谈人工智能》,这本书比较适合PM看的,很通俗易懂的方式,把AI里面的一些最关键的概念给提纲挈领讲一遍。
电影,他是人类念头的划线,电影会领先于现实大概30-50年,我现在会看哆啦A梦,我会去从里面去发现一些灵感,他会有一些很自然但是又很微妙的体验细节,所以看电影在AI时代它是一个必修课,它不是选修课。
那看完这些书啊电影之后,去参加各种课程,去体验实际的产品或者看视频,最终是要去找到自己感兴趣的事,去挖掘自己的信心,第一个出来的输出才是我们自己的,拿着这个自己给自己背书争取实习或者面试机会,这才是最有效的方式,但是看起来会比较的需要时间。
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