成为AI产品经理——工作职责和要求

一、AI产品经理和传统产品经理的区别

AI产品经理=产品经理+AI，所以核心职责、底层能力是一致的，需要通过技术手段实现业务目标。

主要区别在下面三方面：

面向对象、技术手段、岗位边界

1.面向对象

就现在而言，AI产品经理大部分的是ToB业务，因为企业服务的方式更容易商业化，比如推荐算法。虽然现在chatgpt等AI愈发兴起，但是ToC业务的产品经理可能数量还比较少。

2.技术手段

传统的产品经理只需要对接研发工程师，但是AI产品经理需要对接算法工程师和研发工程师。因此，AI产品经理需要更多的算法知识，常用算法的原理，应用场景，模型评判的标准、模型构建的流程……

3.岗位边界

岗位边界分为两种——岗位要求边界、技术人员协作边界

岗位要求的边界现在还比较模糊，有些公司需要你懂技术，有些却不需要懂技术，因为作为一个刚刚细化的岗位，很多公司还不能确定这个岗位需要做的事情，所以不同公司对于这个岗位的要求不同。

技术人员协作边界和传统产品经理相比也有很大差异，传统的产品经理需要向研发工程师提供产品需求文档（PRD），但是我们作为AI产品经理很难量化需求，因为模型是一个不确定的东西，我只能要求模型在我们的业务样本上达到区分度30，但是在其他业务上又需要重新沟通需求。我们需要和算法同学多次的沟通确认来明确算法目标的设定。

二、AI产品经理的工作职责和要求

需要首先明白这项工作的下面三个问题

为什么要做？——背景、目的

怎么做？——技术手段

解决到什么程度？——目标

AI产品上线的大致流程如下：

将AI产品经理负责的模块大致分为以下四个部分，下面来详细讲解每个模块AI产品的能力要求

定义产品方向、产品方案设计、跟进产品开发、验收评估产品

1.定义产品方向

这个阶段要求AI产品经理要对AI行业有比较清晰的认知，AI在这个行业的应用，解决什么问题，大家是使用什么算法，具体应用场景以及产生的价值。

2.产品方案设计

这个阶段要求AI产品经理要有足够的算法知识储备，了解主流的算法是什么？应用场景是什么？它的基础原理是什么？能够帮助我们达到怎样的预期效果？

如果是软硬件的AI产品，还需要进行外观的设计，模型产品就是达到业务上的指标。

3.跟进产品上线

这个阶段了解模型构建的基本流程，每个流程需要的人员和负责的事情，了解模型构建上下游节点的产物，方便帮助算法同学调度资源，把控整体进度。

4.验收评估产品

知道模型评估的指标，评估的方法，评估结果的合理性。

参考文献：刘海丰——《成为AI产品经理》