麦子学院 2018-04-21 22:28
人工智能时代，产品经理需提升哪几个方面的能力？
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本文和大家分享的主要是人工智能时代，
产品经理
需要做哪些方面的提升，以应对时代需求，一起来看看吧。
未来已来，对产品经理而言，既是机会，更是挑战。
未来的产品经理其产品理念和专业技能都可能会发生重大转变，你是否有足够的准备去迎接全新的挑战？
随着AI时代的来临，过去我们所擅长的，未来可能不适应，过去我们所不擅长，可能正是未来起决定性的。在未来的产品设计中，单纯的逻辑性思维，很可能不再适应，情感类的因素占比会直线上升。——人工智能本质上一种拟人的人机交互。
产品经理的“纯专业技能”可能已经不足以改变和提升产品的能力，必须向横向扩展，必须更深入的理解技术，包括软件的，和硬件的技术，以及对数据的理解。
但更重要的是，可能会是对人文的理解。
1、更强的技术理解力
你需要深刻的理解技术，包括软件的、硬件的实现技术以及未来的发展趋势，比如软硬件技术发展方向如何？前沿新技术/新产品形态是什么？产品经理需要真的懂软、硬件开发到底是怎么回事，能够理解整个软硬件的框架和设计思路。要能知道技术边界—— 不光要知道能做什么，更要知道不能做什么，以及今天能做什么，未来能做什么 。
我记得刚开始做程序员的时候，我费了很大功夫在真正理解“面向对象编程”，对于产品经理而言，我认为能在这个基础有比较深入的理解，并能够兼顾一下基础的编程语言，理解一些基本的算法逻辑，大概也就能理解一些需求的代码实现逻辑了。
好的产品经理应该能协助/辅助工程师基于场景去分析和验证问题，能够与工程师共同去还原、分析究竟是出在应用层还是系统层，是软件导致还是硬件导致。
如果能在神经网络、深度学习、自动化等方面有更深的造诣，一定会极大的助力团队在赛道上跑得更块，更远。
最近经常和朋友聊天，讨论很多关于算法、或者数学话题，甚至很多朋友都在重新拿起数学。对这个问题，应该拆分来看，而不再究竟是谁更重要。在业务层的应用上（面向用户层的产品呈现），核心算法的研究上会相对轻很多，对产品经理需要掌握或者达到的水平要求也会低很多，特别是 tensorflow 出来后，应用层很多要求都会相对减轻。
对多数产品经理经理而言（很多产品经理难以真正去触碰算法层面，而注重客户化界面），解决的是 面向用户端的实际问题，所以带着问题场景的需求去展开相关的专业学习（研究）更有实际意义。
在核心算法层面，完全是高智商人群的领地，是科学家们的乐园，多数产品经理基本不会触碰，是另外一个完全不同的话题。在你搞清楚你的定位之后，你应该把精力聚焦与你擅长的领域。
大概只能说，你懂的技术多一点，可能和工程师的沟通会不一样，但反过来，也可能又会给你另外一些局限，让你在天马行空的时候，被一根绳所牵绊——好像不能实现吧。
2、更强的洞察力和创造力
场景的巨变，使得AI的交互方式从传统的GUI，升级到更接近人类自然行为的人机交互形式，这种更为复杂或者说更立体的人机交互方式，不仅是软件层面的，还可能是硬件层面的，但在现阶段远没有形成清晰的交互体系标准，同时这种立体式交互下的用户意图，极可能与GUI时代的用户意图会有很大的偏差。
AI相关的产品，它的门槛会高于互联网产品，它的设计也可能和硬件强相关，互联网时代通过数据驱动设计的思路，可能在很长一段时间都会存在极大的不适应，很可能在一段时期内还难以数据分析为主驱动来验证闭环。
未来的产品设计，需要更多的创意思考和想象力，去引导和把握需求。
人与人之间，始终存在着巨大的鸿沟，这是事实，就好像子非鱼，安知鱼之乐。我们很难去猜度，假想人与人的对话，或者说，我们难以把握彼此之间的相处。
从这种人文的角度出发，可能在未来的很长一段时期内，我们都难以真正理解彼此，并深刻的理解彼此。那AI的产品化，将会在这个地方陷入一种可能是长期的智障境地。
基于此， 未来的产品经理们，其观察世界的视角可能会变得不同，产品的设计也将会变得不同。洞察人心，富有创造，才可能让你的用户们为之惊叹，原来TA真的懂我。
3、更深的行业深耕和业务理解能力
尽管人工智能发展的拐点已经到来，但必然经历一个由点到面， 由垂直领域到通用领域演进的历程 。智能产品和服务是否能够切中用户的痛点需求，依赖于人工智能技术在产品背后能够给予多大的支撑，也就是，常说的强人工智能还有很远的距离。
人工智能本质上依然是为了解决用户的需求痛点，可能不同的是，它更能关注到生产力的提高 ，比如门诊挂号，通过AI的技术，在一些情景下，“额外提供了医疗资源”，可以缓解门诊排队的效率，可以减轻病人的恐惧和不适感，等等。
面向未来的产品经理需要更深刻的理解该领域下的用户“我现在怎样”，“我想要怎样”，才可能解决具体的问题，才会有切入的机会。
你需要更深刻的发现那些问题是连接的问题，那些问题是生产力的问题。而后者的解决，必定创造巨大的社会价值。
比如医疗、教育、金融等高度专业化细分领域，“弱人工智能”是未来人工智能发酵的突出领域。这些领域的共同特点是，从来都是人与人必须密切协作的领域，所以，有足够的用户接触点作为AI发挥优势的切口。这一类领域的产品经理，基于多年的行业沉淀，以及对用户痛点，业务流程的深刻理解，一定会在某个时间点闪现其突出的优势。
人工智能应该在一定时期内，仍然是为了解决单一的需求，也就是从垂直领域的应用需求出发，是寻找人工智能解决方案的第一步，单点解决问题人工智能才能真正落地。 在未来，人工智能将变成和电力一样重要，行业壁垒将一步显现，对产品经理来说， 基于对行业和场景的理解，对用户行为的洞察，将在未来成为决定性因素 。
4、写在最后
也许AI领域仍将可能面临一波挤泡沫的阶段，尽管人工智能技术严格来说，远未成熟，但未来已来，对产品经理而言，是时候需迎接和拥抱这一完全不一样的时代。
在AI时代，产品的设计思想需要站在对业界、算法、技术工程、用户意识、甚至竞争环境等层面的理解上，根据整体环境，深入融合到用户的情境下去制定。
对产品经理而言，除了在产品技能之外，对软、硬件层面的技术理解，以及对人、社会的深入理解和敬畏之心，也将和互联网时代发生巨变。
来源：网络
未来已来，对产品经理而言，既是机会，更是挑战。
未来的产品经理其产品理念和专业技能都可能会发生重大转变，你是否有足够的准备去迎接全新的挑战？
随着AI时代的来临，过去我们所擅长的，未来可能不适应，过去我们所不擅长，可能正是未来起决定性的。在未来的产品设计中，单纯的逻辑性思维，很可能不再适应，情感类的因素占比会直线上升。——人工智能本质上一种拟人的人机交互。
产品经理的“纯专业技能”可能已经不足以改变和提升产品的能力，必须向横向扩展，必须更深入的理解技术，包括软件的，和硬件的技术，以及对数据的理解。
但更重要的是，可能会是对人文的理解。
1、更强的技术理解力
你需要深刻的理解技术，包括软件的、硬件的实现技术以及未来的发展趋势，比如软硬件技术发展方向如何？前沿新技术/新产品形态是什么？产品经理需要真的懂软、硬件开发到底是怎么回事，能够理解整个软硬件的框架和设计思路。要能知道技术边界—— 不光要知道能做什么，更要知道不能做什么，以及今天能做什么，未来能做什么 。
我记得刚开始做程序员的时候，我费了很大功夫在真正理解“面向对象编程”，对于产品经理而言，我认为能在这个基础有比较深入的理解，并能够兼顾一下基础的编程语言，理解一些基本的算法逻辑，大概也就能理解一些需求的代码实现逻辑了。
好的产品经理应该能协助/辅助工程师基于场景去分析和验证问题，能够与工程师共同去还原、分析究竟是出在应用层还是系统层，是软件导致还是硬件导致。
如果能在神经网络、深度学习、自动化等方面有更深的造诣，一定会极大的助力团队在赛道上跑得更块，更远。
最近经常和朋友聊天，讨论很多关于算法、或者数学话题，甚至很多朋友都在重新拿起数学。对这个问题，应该拆分来看，而不再究竟是谁更重要。在业务层的应用上（面向用户层的产品呈现），核心算法的研究上会相对轻很多，对产品经理需要掌握或者达到的水平要求也会低很多，特别是 tensorflow 出来后，应用层很多要求都会相对减轻。
对多数产品经理经理而言（很多产品经理难以真正去触碰算法层面，而注重客户化界面），解决的是 面向用户端的实际问题，所以带着问题场景的需求去展开相关的专业学习（研究）更有实际意义。
在核心算法层面，完全是高智商人群的领地，是科学家们的乐园，多数产品经理基本不会触碰，是另外一个完全不同的话题。在你搞清楚你的定位之后，你应该把精力聚焦与你擅长的领域。
大概只能说，你懂的技术多一点，可能和工程师的沟通会不一样，但反过来，也可能又会给你另外一些局限，让你在天马行空的时候，被一根绳所牵绊——好像不能实现吧。
2、更强的洞察力和创造力
场景的巨变，使得AI的交互方式从传统的GUI，升级到更接近人类自然行为的人机交互形式，这种更为复杂或者说更立体的人机交互方式，不仅是软件层面的，还可能是硬件层面的，但在现阶段远没有形成清晰的交互体系标准，同时这种立体式交互下的用户意图，极可能与GUI时代的用户意图会有很大的偏差。
AI相关的产品，它的门槛会高于互联网产品，它的设计也可能和硬件强相关，互联网时代通过数据驱动设计的思路，可能在很长一段时间都会存在极大的不适应，很可能在一段时期内还难以数据分析为主驱动来验证闭环。
未来的产品设计，需要更多的创意思考和想象力，去引导和把握需求。
人与人之间，始终存在着巨大的鸿沟，这是事实，就好像子非鱼，安知鱼之乐。我们很难去猜度，假想人与人的对话，或者说，我们难以把握彼此之间的相处。
从这种人文的角度出发，可能在未来的很长一段时期内，我们都难以真正理解彼此，并深刻的理解彼此。那AI的产品化，将会在这个地方陷入一种可能是长期的智障境地。
基于此， 未来的产品经理们，其观察世界的视角可能会变得不同，产品的设计也将会变得不同。洞察人心，富有创造，才可能让你的用户们为之惊叹，原来TA真的懂我。
3、更深的行业深耕和业务理解能力
尽管人工智能发展的拐点已经到来，但必然经历一个由点到面， 由垂直领域到通用领域演进的历程 。智能产品和服务是否能够切中用户的痛点需求，依赖于人工智能技术在产品背后能够给予多大的支撑，也就是，常说的强人工智能还有很远的距离。
人工智能本质上依然是为了解决用户的需求痛点，可能不同的是，它更能关注到生产力的提高 ，比如门诊挂号，通过AI的技术，在一些情景下，“额外提供了医疗资源”，可以缓解门诊排队的效率，可以减轻病人的恐惧和不适感，等等。
面向未来的产品经理需要更深刻的理解该领域下的用户“我现在怎样”，“我想要怎样”，才可能解决具体的问题，才会有切入的机会。
你需要更深刻的发现那些问题是连接的问题，那些问题是生产力的问题。而后者的解决，必定创造巨大的社会价值。
比如医疗、教育、金融等高度专业化细分领域，“弱人工智能”是未来人工智能发酵的突出领域。这些领域的共同特点是，从来都是人与人必须密切协作的领域，所以，有足够的用户接触点作为AI发挥优势的切口。这一类领域的产品经理，基于多年的行业沉淀，以及对用户痛点，业务流程的深刻理解，一定会在某个时间点闪现其突出的优势。
人工智能应该在一定时期内，仍然是为了解决单一的需求，也就是从垂直领域的应用需求出发，是寻找人工智能解决方案的第一步，单点解决问题人工智能才能真正落地。 在未来，人工智能将变成和电力一样重要，行业壁垒将一步显现，对产品经理来说， 基于对行业和场景的理解，对用户行为的洞察，将在未来成为决定性因素 。
4、写在最后
也许AI领域仍将可能面临一波挤泡沫的阶段，尽管人工智能技术严格来说，远未成熟，但未来已来，对产品经理而言，是时候需迎接和拥抱这一完全不一样的时代。
在AI时代，产品的设计思想需要站在对业界、算法、技术工程、用户意识、甚至竞争环境等层面的理解上，根据整体环境，深入融合到用户的情境下去制定。
对产品经理而言，除了在产品技能之外，对软、硬件层面的技术理解，以及对人、社会的深入理解和敬畏之心，也将和互联网时代发生巨变。
来源：网络