AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经理”。
这两天,被俞军老师讲产品经理的文章刷屏了 ,推荐大家先看完《深度对话俞军:关于产品经理的价值、天赋、能力、成长及未来,最系统的分享》,再看下文。
俞军老师确实是大神级人物,关于互联网产品经理的认知,我们都需要向其学习;本文,我主要针对“AI产品经理”,分享交流3个方面:
- 互联网产品经理,更多是“体验产品经理”;AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经理”。
- AI时代,可能会有更多的2C新需求要素产生,只不过,目前时机未到。
- AI产品经理的行业认知度、分类、能力模型等等。
一、AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经理”
俞军老师关于“互联网产品经理演进史”的定义,确实非常清晰简明:
- 消费品时代,产品经理(Product Manager)的本质是“营销产品经理”。因为需求相对明确、产品同质化、生产标准化。
- 软件时代,PM本质是“项目产品经理”。因为需求相对容易明确,用户对产品体验要求不高(选择少,必须用)——PM“在管理生产上更能创造价值,沟通协调,版本控制,按时交付。”
- 互联网时代,PM本质是“需求产品经理”。因为需求+体验,能产生更大价值。
关于第3点,有朋友和我交流疑问:互联网产品经理,确实都会“涉及”需求和体验,但其拥有的决策权(同时也有“做不好被追责”的压力),好像更多的还是在体验上,而不是需求上(没有产品决策权)。那么多互联网产品,可能最后拍板的,还是老板或者部门总经理。
对这个疑问,我个人观点是,AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经理”。为什么呢?——
AI领域需求特点是,机会多、难度大、变化又快又大,导致老板无法兼顾,必须让AI产品经理成为细分领域的小CEO。
1、机会多
先说我经常举的这2个例子——
自动驾驶,长期价值毋庸置疑,但民用车的自动驾驶,中短期内难以落地;反而是“卡车自动驾驶”能在短期可行,因为能减小卡车车队在城市之间运输行驶的成本。
人脸识别,也是非常热的领域,但整体落地进展相对比较慢;而某家创业公司选择“嫌犯识别”切入,直接从公安系统合作中获得了不菲的收入。
以上2个例子,只是个案,如何证明这种机会是非常多的呢?
上图,是Andrei Cheremskoy提出的“组合矩阵”方法,能系统性研究深度学习的应用机会。
他在听觉、视觉、运动和符号等模态下,分出“生成器”和“识别器”两种子维度,然后做排列组合。——其中,每一个矩阵格,就是一个可能的机会,再结合特定领域,就能产生非常多的灵感。
比如,将Image recognizer(图像识别)和Natural language generator(自然语言生成)组合在一起之后,就可以得到看图说话的应用;而将Motion recognizer(运动识别)和Speech generator(语音生成)组合在一起之后,就可以得到给无声电影配音这样的深度学习应用。更多详情,可见文章《透视深度学习,畅想未来应用——AI视野(二)| 张江》
而且,我们知道,AI技术本身,就有非常多的细分领域,比如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等等
而自然语言处理下面,又可以细分出这么多
来自《百度副总裁王海峰:百度在NLP领域都做了什么?》
这每一个模块,里面还有很多层级内涵,暂不赘述了。
而且,不仅有以上理论分析,现实已经有不少公司在同时尝试多个产品方向了,比如,我曾在一个活动现场,亲耳听见某知名自动驾驶领域创业公司创始人说,他们同时在做“高速无人驾驶&低速辅助驾驶”,还有一家公司同时做了手表、车载、家居、开放平台等各种业务线。
也许有人会问,在这些细分场景和交叉领域,市场空间会不会太小?个人认为不会的,因为虽然看起来群体(流量)被细分了,但是,AI会重构这个细分场景的价值链,将单位流量价值放大10倍以上。——这可能是目前整个行业都没意识或做到的。
多引申一句,很多企业想和AI结合,但不知道如何结合,这是为什么?一个很重要的原因,就是他们还站在“通用需求”角度去想——这是很难看到结合点的,可能必须去找细分场景和交叉领域。
2、难度大
分3方面:选方向、找痛点、做设计。
这里,从我之前分享的《【重磅福利】人工智能产品经理的新起点(200页PPT下载)》里,摘取7张图:
3、变化又快又大
这是因为我分享过的“AI时代两大重要特质”——高维+突变。
高维,意思是说,我们1年的工作产出,可能在瞬间被“高维”的人或产品所吞噬……。比如,有的人工智能产品经理最近告诉我,针对一个AI产品形态,他曾研究了1年,然后突然发现,自己做的这个事情是没有意义的(因为使用场景等各种问题,导致做不成;其实整个行业都是这样,并不是他个人的能力问题。)
不仅是产品设计,在技术方面也一样,下面是翻译和TTS方面的截图例证,大家可以感受下:
(来自傅盛文章)
(来自知乎)
突变,意思是说,类比基因突变,AI行业(产品/市场)变化太快,而且是大调整。最多6个月,如果不去接触一线的情况,就会突然发现自己不熟悉市场了。
总之,机会多、难度大、变化又快又大,导致老板得承认自己的知识背景和精力有限,可能无法兼顾所有可能方向,必须让AI产品经理成为细分领域的小CEO,来做决策和承担更大压力。
这也是为什么一开始我认为,AI产品经理,可能才是真正的“需求产品经理”。
二、AI时代,可能会有更多的2C新需求要素产生
最开始文章里说,“下一波 AI 很可能不是一个能创造很多 to C 新产品的新要素,可能跟二三十年前的软件计算机类似,主要价值在于跟原有产品结合,提升企业效率。”
有朋友问我,提升效率,确实是AI的一个重要价值。不过,历史不是螺旋式上升的吗?为何会回到2、30年前?是简单重复吗?
我个人观点是:现阶段2C的新产品需求,确实不多见,但可能并不是“未来”没有,而是“目前”还没做出爆款,让大家看到。
- 理论上,是存在很多可能性的。这点,在前文已叙述。
- 现实中,2C爆款产品的机会需求点在哪里呢?
目前我能看到相对可能性比较大的,有3个点,但是,其中1个,还没人能做到足够好(儿童机器人);第2个,可能做出海量用户,但行业内还没人真正深入去做;第3个,和知识内容相关,但行业内还没有人去做,技术上可能也有难度。
其他的,确实没有太多好的机会和产品出现。
- 为何没有爆款,有个重要原因是产业链的积累并不扎实。一般行业也会说,只有当交互、硬件、OS三大标准都成型时,才可能迎来真正的爆款产品。
比如,未来的交互标准,会是语音或者CUI吗?这里有潜在问题的,不一定。
总之,个人判断,AI时代的2C新需求要素,可能会更多,而不是更少。只不过,目前时机未到。
三、AI产品经理的行业认知度、分类、能力模型等等
这里,结合之前的3篇分享文章,概述下重点:
1、AI产品经理的行业认知度:
《“人工智能产品经理”正开始被行业接受!》
到今年第二季度,不论是从业者、媒体甚至投资人,都在更多的提及AI产品经理;可以说,从现在起,AI产品经理算是开始被AI行业接受(正视)了。
2、AI产品经理的分类等:
《福利 | 《从互联网产品经理到AI产品经理》PPT下载及讲解(58P)》
- AI PM分类:3大类-10小类
- AI PM的真正价值是什么
- AI PM和互联网PM,可能就不是同一群人
- 为何体系化的文科知识背景很重要?比如伦理学、心理学
- 为何说文科生、女生,做AI PM更有优势
- AI PM和程序员协作关系的变化
- 好的AI PM,利益回报是否比程序员更大
- AI PM和CEO的区别在哪里
- AI PM稀缺到什么程度
- AI PM的人才真空期还有多久
……
3、AI产品经理的能力模型等:
《【重磅福利】人工智能产品经理的新起点(200页PPT下载)》
目录大纲:
(一)AI PM在做什么、如何做
- AI的时代背景及真正瓶颈
- 如何选行业方向 in AI
- 如何找场景痛点 in AI应用层(2B/2C)
- 如何做体验设计 in 对话聊天产品
(二)如何从互联网PM转型成AI PM
- AI PM能力模型
- AI技术概念厘清
- 如何转型
(三)人工智能的本质及脑洞
- AI的过去和现在
- AI的未来和突破口
- AI的本质、效用和终局
总之,AI产品经理人才非常稀缺,相关的认知也在探索中,感兴趣的朋友,欢迎一起交流探讨。
#专栏作家#
hanniman,微信公众号/知乎/在行/饭团“hanniman”,人人都是产品经理专栏作家,前腾讯产品经理。5年人工智能实战经验,8年互联网行业背景。“人工智能产品经理”概念的推动者,被AI同行广泛传播的200页PPT《人工智能产品经理的新起点》的作者。关注人机交互(特别是语音交互)在手机、机器人、智能汽车、智能家居、AR/VR等前沿场景的可行性和产品体验。
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