NSDT工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - AI模型在线查看 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割
人工智能即将改变整个行业。很快，你的冰箱可能会在牛奶快用完时自动订购牛奶，你的电子邮件程序会为你回复消息。各家公司都在竞相将人工智能融入其产品中，以保持竞争优势。
但谁在引领这场人工智能革命呢？一种新型的产品经理出现了—精通数据科学并善于指导人工智能“副驾驶”的人。
产品经理一直倡导客户的需求。但随着人工智能的发展，这项工作需要新的技术和道德技能。为了创造能够提供真正价值的负责任的人工智能产品，产品经理需要兼具工程师、伦理学家和翻译的双重身份。
这种转变已经开始。赢得人工智能竞赛的公司的产品经理既能说“人话”，也能说“机器话”。他们指导人工智能合作伙伴，融合互补优势，并根据客户需求进行调整。
对于产品经理来说，在这个美丽新世界中，提升技能是必须的。本指南将为你提供以下策略：
- 掌握人工智能和机器学习概念
- 根据人工智能洞察做出数据驱动的决策
- 在人工智能中倡导道德、透明度和可解释性
- 在整个产品生命周期中融入人工智能
- 使用专门构建的人工智能工具和平台提高技能
让我们探索 PM 如何有效地与人工智能共同驾驶并创造既巧妙又负责任的产品。产品管理的未来从现在开始。
1、产品管理的转变
几十年来，产品经理一直是客户的代言人。他们发现消费者洞察，指导战略规划，并召集团队实现产品与市场的契合。
但人工智能的兴起从根本上改变了 PM 的角色。公司正在任命专门的“人工智能 PM”来指导智能产品的开发。那么究竟发生了什么变化？
技术熟练现在是强制性的
在这个新时代，PM 需要掌握关键的机器学习概念。算法、训练数据、神经网络的熟练程度——这现在是强制性的。
如果不了解 AI 模型的运作方式，PM 就无法指导其开发或确保其符合客户需求。他们也无法提出正确的战略问题或发现偏见。
就像“狗语者”掌握犬类行为一样，PM 现在必须精通 AI 语言。机器将继续存在。
引导 AI 集成
随着 AI 渗透到产品中，PM 必须引导其集成。这意味着监督 AI 组件，如预测引擎、个性化算法和对话界面。
PM 现在不仅仅是传递客户反馈，还与 AI 系统一起共同推动产品开发。他们必须将人类需求与机器能力相结合，用一方的智慧引导另一方。
下一代 PM
寻求引领 AI 革命的公司正在提升其 PM 的技能或招募那些已经精通这一未来的人。他们想要能够同时与人交谈和机器交谈的 PM。
下一代产品经理将把他们直观的人类技能与 AI 的数字运算能力融合在一起。有了这样有能力的副驾驶，公司可以负责任地改变整个行业。激动人心的时刻即将到来！
现在让我们来探索 PM 如何提高技能并为这个由人工智能驱动的未来做好准备。机器即将到来，所以你最好做好准备！
2、技能提升：产品经理的 AI 流畅度 101
为了跟上他们的智能副驾驶，产品经理需要熟练掌握核心机器学习概念。请将此视为你的 AI 基础入门套件：
- 算法 - 使机器学习的代码。具有多层和参数的神经网络为深度学习提供动力。
- 训练数据 - 模型的命脉。需要高质量的数据集才能将 AI 训练到任何准确度水平。
- 偏差缓解 - 道德要求。检测和减少算法或数据中不公平偏差的策略。
- 其他关键概念包括过度拟合、强化学习、精确度与召回率等。首先用基础知识武装自己。
产品经理如何开始发展 AI 素养？
读书
- Coursera 和 Udacity 等在线学习平台提供机器学习和数据科学的基础课程。先学习理论。
亲自动手
- 除了书本学习之外，Fast.ai 等平台还提供动手深度学习体验。用代码和数据进行实验。
亲眼见证
- TensorFlow Playground 等交互式网络工具可让你调整神经网络并以视觉方式观察其行为。培养直觉。
学习术语
- 掌握人工智能术语和概念可让你在模型开发过程中提出明智的问题并做出战略决策。
为什么这很重要？
技术熟练度使 PM 能够负责任且有效地指导人工智能产品。你可以发现偏见，确保模型符合客户需求，并与数据科学家进行智能沟通。
机器已经存在。立即提高技能，否则可能会失去意义
3、利用AI做出更好的数据驱动决策
人工智能解锁了以前人类无法获得的洞察力。数据洪流已经到来，它需要分析流畅性。
人工智能解锁了大量的行为数据和预测能力。产品经理必须学会利用这些超能力。
- Google Analytics 和 Mixpanel 等客户分析工具提供了对产品内用户行为的详细洞察。他们如何导航流程？他们在哪里离开？是什么导致了挫败感？
- Heap 和 Amplitude 等解决方案在你的产品中提供细粒度的行为数据。每次点击、滑动和交易都会被记录下来。
- MonkeyLearn 或 Aylien 的情绪分析可以从大规模客户反馈中提取关键主题。哪些痛点不断出现？什么让用户感到高兴？
- 强大的预测模型可以根据历史数据预测趋势和未来结果。DataRobot 等预测平台会处理历史数据以预测未来趋势。用户需求可能会如何发展？哪些功能会过时？
利用这些 AI 生成的输入来：
- 精确定位用户痛点：AI 揭示你从未发现的客户难题。解决这些问题。
- 主动预测需求：在用户自己知道之前预测他们想要什么。取悦他们。
- 加倍取悦用户：识别并扩大推动参与度和忠诚度的功能。
- 淘汰过时的功能：淘汰很少使用或投资回报率低的功能。清理杂乱。
借助 AI，产品决策从猜测演变为基于证据的策略。直觉现在与数据合作运作。要在 AI 时代创造成功的产品，请学会阅读数据。让这些工具预言成功。
但请记住——AI 提供输入，人类做出决定。让数据为你提供信息和赋能，而不是指挥您。优秀的 AI PM 将定量证据与定性见解相结合。在人类真空中处理数据是不明智的。掌握这种平衡，你的 AI 副驾驶将引导你走向辉煌。
快速行动，但要合乎道德
随着人工智能洞察力的不断增长，PM 还必须控制道德问题。用户隐私、安全、透明度——这些比以往任何时候都重要。
负责任的人工智能是建立客户信任和忠诚度的唯一途径。让你的道德指南针指向正北。
现在让我们探讨 PM 如何在他们监督的人工智能产品中倡导道德和可解释性。能力的快速发展带来了义务。
4、在AI时代捍卫道德
人工智能的潜力令人震惊，但必须以负责任和合乎道德的方式开发。作为人工智能项目经理，您是这些原则的守护者。
你应该注意什么？
偏见缓解
- 人工智能可以继承和放大数据或算法中存在的不公平偏见。严格审核任何类型的歧视 - 并加以纠正。
透明度
- 黑盒模型会削弱信任。清楚地解释人工智能系统如何做出决策以及考虑哪些因素。
隐私保护
- 保护个人数据。仅将其用于造福个人并征得其同意。
安全
- 在人工智能中构建强大的网络安全，确保防止滥用或恶意攻击。
与道德研究人员合作评估高风险用例。建立将道德审查嵌入开发周期的监督流程。
为什么这很重要
我们赋予人工智能巨大且快速增长的能力。如果没有勤勉的监督，这些权力可能会被危险地滥用或滥用。
不道德的人工智能会疏远用户、破坏信任并损害社会。负责任的人工智能可以加强联系、创造价值并提升人类。
选择权在我们手中——无论是好是坏。用你的道德指南针指引方向。
照亮前进的道路
像人工智能伙伴关系的道德准则这样的框架为开发认真的人工智能提供了可行的指导。
- IBM 的 AI Fairness 360 和 OpenAI 的 CLIP 等工具有助于发现和减轻不公平的偏见。
- 通过清楚地记录人工智能模型的优势和局限性，模型卡等计划实现了透明度。
- 将道德审查嵌入到开发中的监督流程可以帮助你的团队以正确的方式构建人工智能。
未来不一定是反乌托邦的。作为人工智能项目经理，你拥有巨大的影响力来塑造它，使它变得更好。是时候站出来成为领导者了。
5、培养可解释性和信任
AI 模型的行为可能像难以捉摸的黑匣子。但用户希望了解它们的工作原理，而不是盲目信任它们。
作为 AI PM，你必须倡导可解释性。让 AI 思维对用户来说易于理解和透明。
从哪里开始？
展示你的工作
- 解释 AI 生成的预测和建议背后的原理。为什么会做出这样的选择？
- 允许用户检查影响特定输出的因素和数据。授权询问。
近似复杂模型
- 使用 LIME 等工具构建更简单的本地解释模型，以阐明复杂的黑匣子模型。
可视化思维过程
- 使用 TensorBoard 等工具来直观地可视化神经网络在后台的运行方式。
文档功能
- 创建“模型卡”，清楚地描述你的 AI 系统可以做什么和不能做什么。设定正确的期望。
为什么这很重要
可解释的 AI 有助于用户信任 AI。他们可以看到输出是合理的，而不是任意的。
它还建立了心理模型，以便用户深入了解这些技术。没有困惑，没有恐惧。
可解释性是遵守 GDPR 等法规的关键，这些法规赋予用户解释权。
以透明度为先导
作为 AI PM，您必须坚持不懈地倡导可解释性。无畏地引领透明度。
混淆和保密会削弱人们对 AI 的信任。但清晰度和理解为采用铺平了道路。
设定方向，教育利益相关者，并为开发人员提供工具来阐明 AI 的内部工作原理。
照亮黑匣子。赢得用户的信任。并自信地引导他们走向 AI 驱动的未来。
6、人工智能驱动的产品管理的未来
人工智能不能只是一种附加功能或事后想法。为了扩大其优势，人工智能需要渗透到您的整个产品和流程中。
以下是在整个产品生命周期中融入人工智能的一些方法：
构思
- 利用生成式人工智能来分析市场、模拟定价模型和对标竞争对手。
设计
- 使用聊天机器人等对话界面进行大规模快速客户研究。
开发
- 构建预测算法，定制体验并推荐相关内容。
测试
- 使用 A/B 测试平台进行实验，以确定最佳功能和流程。
发布
- 实施提供 24/7 自动客户支持的虚拟代理。
优化
- 根据用户分析和反馈挖掘不断改进功能。
消息传递
- 使用人工智能文案生成营销内容、电子邮件和广告创意。
人工智能的连贯、全栈集成可在整个产品生命周期中释放指数级价值。采用这种集成方法。
产品经理的 AI 工具包
为了保持领先，产品经理需要积极培养自己的 AI 技能。学习永无止境。
以下是一些专门打造的工具供你使用：
- 数据可视化 — Tableau、Looker、Power BI
- 用户研究 — Hotjar、UserTesting
- 竞争对手分析 — Semrush、SimilarWeb
- A/B 测试 — Optimizely、Google Optimize
- 机器学习 — TensorFlow、Ludwig
- 可解释性 — LIME、SHAP、模型卡
- 偏差检查 — IBM AI Fairness 360、Deon
此外，通过以下方式直接与 AI 交互：
- TensorFlow Playground 通过实验建立直觉
- 像 Colab 这样的笔记本可以编写和运行 AI 代码
- 像 HuggingFace 这样的模型可以亲眼看到功能
花时间不断学习、实验和掌握 AI 可以做什么。好奇心和批判性思维将照亮前进的道路。
7、结束语
AI 融入产品管理不仅仅是一种转瞬即逝的趋势，更是产品构思、开发和管理方式的根本性转变。产品经理必须不断发展，才能在以 AI 为中心的环境中保持相关性和有效性。
AI 正在彻底改变产品开发，而进步的产品经理正在冲锋陷阵。他们：
- 提升自己对 AI 的熟练程度
- 引导负责任且合乎道德的 AI 采用
- 成为人机双语者
- 指导整个产品生命周期的 AI 采用
- 通过倡导可解释性来建立信任
对于准备好迎接未来的产品经理来说，一个前所未有的机遇时代正在等待着他们。工具就在这里。道路很清晰。引领道路。
原文链接：The Rise of the AI Product Manager
BimAnt翻译整理，转载请标明出处
