人工智能产品经理的崛起

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下单，而你的电子邮件程序会自动回复信息。公司们竞相将人工智能融入产品，以保持竞争优势。

但是谁在引领这场由人工智能驱动的革命呢？一个精通数据科学、善于引导他们的人工智能“副驾驶”的新型产品经理应运而生。

产品经理一直以来都是客户需求的倡导者。但在有了人工智能后，这个工作需要新的技术和伦理技能。为了创造出真正有价值且负责任的人工智能产品，产品经理需要既是工程师，又是伦理学家，还要是翻译者。

这种转变已经开始。那些在人工智能竞赛中领先的公司拥有能够同时“讲人话”和“讲机器话”的产品经理。他们引导人工智能合作伙伴，融合其互补的优势，并使之与客户需求保持一致。

在这个美好的新世界中，提升技能对产品经理来说是必须的，本指南将为你提供以下策略：

• 掌握人工智能和机器学习的概念
• 利用人工智能见解做出数据驱动的决策
• 倡导人工智能的伦理、透明度和可解释性
• 将人工智能贯穿产品生命周期
• 利用专为人工智能设计的工具和平台提升技能

让我们一起探索产品经理如何有效地与人工智能共同驾驶，创造出既聪明又负责任的产品。产品管理的未来从现在开始。如果你想了解更多关于人工智能的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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产品管理的转变

几十年来，产品经理一直充当客户的代言人。他们挖掘消费者洞察，指导战略规划，并带领团队实现产品市场契合。

但人工智能的兴起正在从根本上改变产品经理的角色。公司们正在任命专门的“人工智能产品经理”来引导智能产品的开发。那么究竟有什么变化呢？

技术流利度成为必需

在这个新时代，产品经理需要具备关键的机器学习概念的工作知识。熟练掌握算法、训练数据、神经网络——这是现在的必需品。

如果不理解人工智能模型的工作原理，产品经理就无法指导其开发，也无法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。

正如“狗语者”掌握犬类行为一样，产品经理现在必须流利掌握人工智能的语言。机器将会继续存在。

引导人工智能整合

随着人工智能渗透到产品中，产品经理必须引导其整合。这意味着要监督预测引擎、个性化算法和对话界面等人工智能组件。

产品经理不仅要传达客户反馈，现在还要与人工智能系统共同驾驶产品开发。他们必须将人类需求与机器能力对齐，用一种的智慧引导另一种。

新一代产品经理

寻求引领人工智能革命的公司正在提升产品经理的技能，或招聘那些已经熟悉未来的人才。他们需要能够同时讲与人沟通和与机器沟通的产品经理。

新一代的产品经理将把他们直觉的人类技能与人工智能的数字处理能力结合起来。有了这样的能干的副驾驶，公司可以负责任地变革整个行业。激动人心的时代即将到来！

现在让我们探讨产品经理如何提升技能，为这个由人工智能驱动的未来做好准备。机器即将到来，所以你最好准备好！

提升技能：产品经理的AI入门

为了跟上智能“副驾驶”的步伐，产品经理需要熟悉核心的机器学习概念。以下是你的AI基础知识入门工具包：

• 算法——使机器能够学习的代码。具有多个层次和参数的神经网络驱动着深度学习。
• 训练数据——模型的命脉。高质量的数据集是训练AI达到任何准确性水平的必要条件。
• 减轻偏见——道德上的必要性。用于检测和减少嵌入算法或数据中的不公平偏见的策略。
• 其他关键概念包括过拟合、强化学习、精确度与召回率等。首先掌握这些基础知识。

产品经理如何开始培养AI素养？

打好基础

• 像Coursera和Udacity这样的在线学习平台提供了关于机器学习和数据科学的基础课程。先学习理论知识。

实践操作

• 除了书本学习，像Fast.ai这样的平台提供实际的深度学习经验。尝试编写代码和处理数据。

观察实践

• 交互式网络工具如TensorFlow Playground允许你调整神经网络并直观地观察其行为。建立直觉。

学习术语

• 掌握AI术语和概念，使你能够在模型开发过程中提出有见地的问题并做出战略决策。

为什么这很重要？

技术流利度使产品经理能够有效地指导AI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。

机器已经到来。现在就提升技能，否则你将面临被淘汰的风险。

利用AI做出更好的数据驱动决策

AI解锁了以前人类无法访问的见解。数据洪流已经到来，需要熟练的分析能力来应对。

AI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。

• 像Google Analytics和Mixpanel这样的客户分析工具提供了产品内用户行为的详细见解。他们如何导航流程？在哪里中断？是什么引起了他们的挫败感？
• 像Heap和Amplitude这样的解决方案提供了产品内的细粒度行为数据。每一次点击、滑动和交易都被记录下来。
• MonkeyLearn或Aylien的情感分析可以大规模提取客户反馈中的关键主题。什么痛点不断出现？什么让用户感到满意？
• 强大的预测模型可以根据历史数据预测趋势和未来结果。像DataRobot这样的预测平台可以处理历史数据来预测未来趋势。用户需求可能如何演变？哪些功能将变得过时？

利用这些AI生成的输入：

• 精准定位用户痛点：AI揭示你从未知道的客户痛点。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的需求。让他们感到满意。
• 加倍提升让用户满意的功能：识别并强化驱动参与和忠诚度的功能。
• 淘汰过时的功能：淘汰那些很少使用或投资回报率低的功能。简化产品。

在AI时代，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时代创造出成功的产品，学会解读数据的预兆。让这些工具预示成功。

但记住——AI提供输入，人类做出决策。让数据为你提供信息和赋能，而不是控制你。优秀的AI产品经理将定量证据与定性洞察结合起来。人类背景下的数据处理是明智的。掌握这种平衡，你的AI副驾驶将引导你走向荣耀。

快速行动，但要注重伦理

随着AI带来的洞察力成倍增长，产品经理也必须关注伦理。用户隐私、安全、透明——这些比以往任何时候都重要。

负责任的AI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。

现在让我们探索产品经理如何在他们监督的AI产品中倡导伦理和可解释性。随着能力的迅速提升，责任也随之而来。

在AI时代倡导伦理

AI的潜力是惊人的，但它必须负责任且道德地开发。作为AI产品经理，你是这些原则的守护者。

你应该注意什么？

偏见缓解

• AI可以继承并放大数据或算法中存在的不公平偏见。严格审核任何形式的歧视，并予以纠正。

透明度

• 黑箱模型会侵蚀信任。清楚解释AI系统如何做出决策以及考虑了哪些因素。

隐私保护

• 保护个人数据。仅将其用于有利于个人的目的，并符合他们的同意。

安全性

• 在AI中构建健全的网络安全措施，确保防止误用或恶意攻击。

与伦理研究人员合作评估高风险使用案例。建立监督流程，将伦理审查嵌入开发周期中。

为什么这很重要

我们正在赋予AI巨大的且快速增长的能力。如果没有严格的监督，这些能力可能会被危险地滥用或误用。

不道德的AI会疏远用户，破坏信任，并损害社会。负责任的AI则会加强联系，创造价值，并提升人类。

选择在我们手中——无论是好是坏。用你的道德指南针指引方向，指引真正的北方。

照亮前进的道路

像AI合作伙伴关系的伦理指南这样的框架为开发有良知的AI提供了可操作的指导。

• 像IBM的AI Fairness 360和OpenAI的CLIP这样的工具有助于发现和缓解不公平的偏见。
• 像模型卡片这样的倡议通过清楚地记录AI模型的优缺点来实现透明。
• 嵌入伦理审查的监督流程可以帮助你的团队以正确的方式构建AI。

未来不一定是黑暗的。作为AI产品经理，你有巨大的影响力来使其变得更好。是时候站出来成为领导者了。

倡导可解释性和信任

AI模型可能表现得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产品经理，你必须倡导可解释性。让AI的思考过程对用户变得可理解和透明。

从哪里开始呢？

展示你的工作

• 解释AI生成的预测和推荐背后的原理。它为什么做出这样的选择？
• 允许用户检查影响特定输出的因素和数据。赋予他们审查的能力。

近似复杂模型

• 使用像LIME这样的工具构建简单的局部解释模型，以揭示复杂的黑匣子模型。

可视化思维过程

• 使用像TensorBoard这样的工具直观地展示神经网络在后台的操作方式。

记录能力

• 创建“模型卡片”，清楚描述你的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帮助用户信任AI。他们可以看到输出是有依据的，而不是随意的。

它还建立了用户对这些技术的深刻理解。没有困惑，没有恐惧。

可解释性也是遵守GDPR等法规的关键，这些法规赋予用户解释的权利。

以透明度为领导

作为AI产品经理，你必须成为可解释性的坚定倡导者。无畏地引领透明。

掩盖和保密会侵蚀对AI的信任。但清晰和理解铺平了采纳的道路。

设定方向，教育利益相关者，并为开发者提供工具，以揭示AI的内部工作原理。

照亮黑箱。赢得用户的信任。并自信地引导他们进入AI驱动的未来。

AI驱动的产品管理的未来

AI不能是附加组件或事后的想法。为了放大其利益，AI需要渗透到整个产品和过程之中。

以下是将AI贯穿产品生命周期的一些方法：

创意

• 利用生成式AI分析市场，模拟定价模型，并进行竞争对手基准测试。

设计

• 使用对话界面（如聊天机器人）进行大规模的快速客户研究。

开发

• 构建定制体验和推荐相关内容的预测算法。

测试

• 使用A/B testing平台实验，找出最佳功能和流程。

上线

• 实施虚拟代理，提供全天候自动客户支持。

优化

• 基于用户分析和反馈挖掘不断改进功能。

消息传递

• 使用AI文案生成营销内容、电子邮件和广告创意。

AI的全栈集成在整个产品生命周期中解锁了指数级的价值。采取这种综合方法。

产品经理的AI工具包

要保持领先，产品经理需要积极构建自己的AI技能。学习永不停止。

以下是一些为你准备的专用工具：

• 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 testing——Optimizely、Google Optimize
• 机器学习——TensorFlow、Ludwig
• 可解释性——LIME、SHAP、模型卡片
• 偏见检查——IBM AI Fairness 360、Deon

此外，通过以下方式直接与AI互动：

• 使用TensorFlow Playground，通过实验建立直觉
• 使用Colab等笔记本编写和运行AI代码
• 使用HuggingFace等模型亲眼见证其能力

花时间不断学习、实验和掌握AI能做什么。好奇心和批判性思维将照亮前进的道路。

结论

人工智能融入产品管理并非昙花一现，而是对产品如何构思、开发和管理的根本性转变。产品经理必须不断发展，才能在这个以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，前瞻性的产品经理正在奋勇向前。他们在：

• 提升自身对AI的熟练程度
• 引导负责任且合乎道德的AI应用
• 成为人类和机器的双语者
• 指导整个产品生命周期中的AI应用
• 通过倡导可解释性来建立信任

对于准备拥抱这一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。工具已经准备好了。道路已经清晰。引领潮流吧。

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原文作者：Liat Ben-Zur
翻译作者：文杰
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/@LiatBenZur/the-rise-of-the-ai-product-manager-8e90ecf8067c