人工智能時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理需提升哪幾個方面的能力？

本文和大家分享的主要是人工智能時(shí)代， 產(chǎn)品經(jīng)理 需要做哪些方面的提升，以應(yīng)對時(shí)代需求，一起來看看吧。
　　未來已來，對產(chǎn)品經(jīng)理而言，既是機(jī)會，更是挑戰(zhàn)。
　　未來的產(chǎn)品經(jīng)理其產(chǎn)品理念和專業(yè)技能都可能會發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，你是否有足夠的準(zhǔn)備去迎接全新的挑戰(zhàn)？
　　隨著AI時(shí)代的來臨，過去我們所擅長的，未來可能不適應(yīng)，過去我們所不擅長，可能正是未來起決定性的。在未來的產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，單純的邏輯性思維，很可能不再適應(yīng)，情感類的因素占比會直線上升?！斯ぶ悄鼙举|(zhì)上一種擬人的人機(jī)交互。
　　產(chǎn)品經(jīng)理的“純專業(yè)技能”可能已經(jīng)不足以改變和提升產(chǎn)品的能力，必須向橫向擴(kuò)展，必須更深入的理解技術(shù)，包括軟件的，和硬件的技術(shù)，以及對數(shù)據(jù)的理解。
　　但更重要的是，可能會是對人文的理解。
　　1、更強(qiáng)的技術(shù)理解力
　　你需要深刻的理解技術(shù)，包括軟件的、硬件的實(shí)現(xiàn)技術(shù)以及未來的發(fā)展趨勢，比如軟硬件技術(shù)發(fā)展方向如何？前沿新技術(shù)/新產(chǎn)品形態(tài)是什么？產(chǎn)品經(jīng)理需要真的懂軟、硬件開發(fā)到底是怎么回事，能夠理解整個軟硬件的框架和設(shè)計(jì)思路。要能知道技術(shù)邊界—— 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，未來能做什么 。
　　我記得剛開始做程序員的時(shí)候，我費(fèi)了很大功夫在真正理解“面向?qū)ο缶幊獭?，對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，我認(rèn)為能在這個基礎(chǔ)有比較深入的理解，并能夠兼顧一下基礎(chǔ)的編程語言，理解一些基本的算法邏輯，大概也就能理解一些需求的代碼實(shí)現(xiàn)邏輯了。
　　好的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該能協(xié)助/輔助工程師基于場景去分析和驗(yàn)證問題，能夠與工程師共同去還原、分析究竟是出在應(yīng)用層還是系統(tǒng)層，是軟件導(dǎo)致還是硬件導(dǎo)致。
　　如果能在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、自動化等方面有更深的造詣，一定會極大的助力團(tuán)隊(duì)在賽道上跑得更塊，更遠(yuǎn)。
　　最近經(jīng)常和朋友聊天，討論很多關(guān)于算法、或者數(shù)學(xué)話題，甚至很多朋友都在重新拿起數(shù)學(xué)。對這個問題，應(yīng)該拆分來看，而不再究竟是誰更重要。在業(yè)務(wù)層的應(yīng)用上（面向用戶層的產(chǎn)品呈現(xiàn)），核心算法的研究上會相對輕很多，對產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握或者達(dá)到的水平要求也會低很多，特別是 tensorflow 出來后，應(yīng)用層很多要求都會相對減輕。
　　對多數(shù)產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)理而言（很多產(chǎn)品經(jīng)理難以真正去觸碰算法層面，而注重客戶化界面），解決的是 面向用戶端的實(shí)際問題，所以帶著問題場景的需求去展開相關(guān)的專業(yè)學(xué)習(xí)（研究）更有實(shí)際意義。
　　在核心算法層面，完全是高智商人群的領(lǐng)地，是科學(xué)家們的樂園，多數(shù)產(chǎn)品經(jīng)理基本不會觸碰，是另外一個完全不同的話題。在你搞清楚你的定位之后，你應(yīng)該把精力聚焦與你擅長的領(lǐng)域。
　　大概只能說，你懂的技術(shù)多一點(diǎn)，可能和工程師的溝通會不一樣，但反過來，也可能又會給你另外一些局限，讓你在天馬行空的時(shí)候，被一根繩所牽絆——好像不能實(shí)現(xiàn)吧。
　　2、更強(qiáng)的洞察力和創(chuàng)造力
　　場景的巨變，使得AI的交互方式從傳統(tǒng)的GUI，升級到更接近人類自然行為的人機(jī)交互形式，這種更為復(fù)雜或者說更立體的人機(jī)交互方式，不僅是軟件層面的，還可能是硬件層面的，但在現(xiàn)階段遠(yuǎn)沒有形成清晰的交互體系標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)這種立體式交互下的用戶意圖，極可能與GUI時(shí)代的用戶意圖會有很大的偏差。
　　AI相關(guān)的產(chǎn)品，它的門檻會高于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，它的設(shè)計(jì)也可能和硬件強(qiáng)相關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代通過數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計(jì)的思路，可能在很長一段時(shí)間都會存在極大的不適應(yīng)，很可能在一段時(shí)期內(nèi)還難以數(shù)據(jù)分析為主驅(qū)動來驗(yàn)證閉環(huán)。
　　未來的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，需要更多的創(chuàng)意思考和想象力，去引導(dǎo)和把握需求。
　　人與人之間，始終存在著巨大的鴻溝，這是事實(shí)，就好像子非魚，安知魚之樂。我們很難去猜度，假想人與人的對話，或者說，我們難以把握彼此之間的相處。
　　從這種人文的角度出發(fā)，可能在未來的很長一段時(shí)期內(nèi)，我們都難以真正理解彼此，并深刻的理解彼此。那AI的產(chǎn)品化，將會在這個地方陷入一種可能是長期的智障境地。
　　基于此， 未來的產(chǎn)品經(jīng)理們，其觀察世界的視角可能會變得不同，產(chǎn)品的設(shè)計(jì)也將會變得不同。洞察人心，富有創(chuàng)造，才可能讓你的用戶們?yōu)橹@嘆，原來TA真的懂我。
　　3、更深的行業(yè)深耕和業(yè)務(wù)理解能力
　　盡管人工智能發(fā)展的拐點(diǎn)已經(jīng)到來，但必然經(jīng)歷一個由點(diǎn)到面， 由垂直領(lǐng)域到通用領(lǐng)域演進(jìn)的歷程 。智能產(chǎn)品和服務(wù)是否能夠切中用戶的痛點(diǎn)需求，依賴于人工智能技術(shù)在產(chǎn)品背后能夠給予多大的支撐，也就是，常說的強(qiáng)人工智能還有很遠(yuǎn)的距離。
　　人工智能本質(zhì)上依然是為了解決用戶的需求痛點(diǎn)，可能不同的是，它更能關(guān)注到生產(chǎn)力的提高 ，比如門診掛號，通過AI的技術(shù)，在一些情景下，“額外提供了醫(yī)療資源”，可以緩解門診排隊(duì)的效率，可以減輕病人的恐懼和不適感，等等。
　　面向未來的產(chǎn)品經(jīng)理需要更深刻的理解該領(lǐng)域下的用戶“我現(xiàn)在怎樣”，“我想要怎樣”，才可能解決具體的問題，才會有切入的機(jī)會。
你需要更深刻的發(fā)現(xiàn)那些問題是連接的問題，那些問題是生產(chǎn)力的問題。而后者的解決，必定創(chuàng)造巨大的社會價(jià)值。
　　比如醫(yī)療、教育、金融等高度專業(yè)化細(xì)分領(lǐng)域，“弱人工智能”是未來人工智能發(fā)酵的突出領(lǐng)域。這些領(lǐng)域的共同特點(diǎn)是，從來都是人與人必須密切協(xié)作的領(lǐng)域，所以，有足夠的用戶接觸點(diǎn)作為AI發(fā)揮優(yōu)勢的切口。這一類領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理，基于多年的行業(yè)沉淀，以及對用戶痛點(diǎn)，業(yè)務(wù)流程的深刻理解，一定會在某個時(shí)間點(diǎn)閃現(xiàn)其突出的優(yōu)勢。
　　人工智能應(yīng)該在一定時(shí)期內(nèi)，仍然是為了解決單一的需求，也就是從垂直領(lǐng)域的應(yīng)用需求出發(fā)，是尋找人工智能解決方案的第一步，單點(diǎn)解決問題人工智能才能真正落地。 在未來，人工智能將變成和電力一樣重要，行業(yè)壁壘將一步顯現(xiàn)，對產(chǎn)品經(jīng)理來說， 基于對行業(yè)和場景的理解，對用戶行為的洞察，將在未來成為決定性因素 。
　　4、寫在最后
　　也許AI領(lǐng)域仍將可能面臨一波擠泡沫的階段，盡管人工智能技術(shù)嚴(yán)格來說，遠(yuǎn)未成熟，但未來已來，對產(chǎn)品經(jīng)理而言，是時(shí)候需迎接和擁抱這一完全不一樣的時(shí)代。
　　在AI時(shí)代，產(chǎn)品的設(shè)計(jì)思想需要站在對業(yè)界、算法、技術(shù)工程、用戶意識、甚至競爭環(huán)境等層面的理解上，根據(jù)整體環(huán)境，深入融合到用戶的情境下去制定。
　　對產(chǎn)品經(jīng)理而言，除了在產(chǎn)品技能之外，對軟、硬件層面的技術(shù)理解，以及對人、社會的深入理解和敬畏之心，也將和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代發(fā)生巨變。


來源：網(wǎng)絡(luò)