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。

2022年将至,谈谈对AI产品经理的新认知

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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