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成为AI产品经理,应该具备哪些条件?

喜新  · 公众号  ·  · 2024-09-29 17:53

正文

开篇勘误标题:未来不会有 AI产品经理 这个岗位,就像没有 移动产品经理 一样。

如果你是个产品经理,但是不懂移动端的产品交互和设计,那你就只能在自己的头衔前面加上一个“PC”: PC产品经理 代表你的细分或者不完整

未来在面试的时候,只会出现以下场景:

哦,你只会设计传统的产品,不懂 AI 对吧?
那你应该在简历上写“移动产品经理”或者“传统产品经理”。
你这写的是“产品经理”,我以为你会 AI。
回去等通知吧,辛苦跑一趟。

而不会出现“我们招 AI 产品经理”这样奇怪的表达。

今天的“AI 产品经理”就像 2011 年前后出现的“无线端产品经理”一样,只在时代交接的那一两年里临时用了一下。

我猜如果没有前面的背景信息,直接说这个岗位大部分人都不知道它是个啥……

(以前的互联网公司,在移动互联网到来的时候,把 App 称为“无线端”)

回到正题,成为正常的产品经理,应该具备哪些能力?

省流版:

  1. 产品经理必备的互联网思维、产品思维、洞察力、抽象能力、批判性思考能力、写文档能力……
  2. 生成式 AI 的底层运作原理,以及由此导致的能力边界;
  3. 确保生成式 AI 可控、严格听话的调教、约束能力;

以及在以上能力基础上,延伸出来的“把生成式 AI 的能力融入现有产品”的判断力,包括:

  1. 这个交互,可不可以加上生成式 AI,来提升体验;
  2. 这个本来实现不了的需求,可不可以引入生成式 AI,实现;
  3. 这个勉强实现了的需求,可不可以通过引入生成式 AI,让鲁棒性更强;

以上三个问题,不只需要可以回答“是”,还要在回答的时候给出引入 AI 后带来的风险 List,以及在回答“不行”的时候,给出明确的理由。

接下来浅盘一下。

产品经理要比常人更懂 AI

注意,我在上面说到新时代产品经理的必备能力时,使用的是“生成式 AI”,而不是“AI”。

AI 前面加的那三个字非常重要,产品经理们应该习惯这样称呼它。

这可以确保你在“利用” AI 时,保持清醒的头脑:时刻提醒自己它的能力边界。

这里有两个关键信息: 利用 能力边界

第一个关键词,是产品经理跟普通人的区别:普通人 使用 AI,产品经理 利用 AI。

除了日常提效,AI 对产品经理们来讲,应该是像“互联网思维”、“移动交互体验”一样的基础性技术原则,它是融汇到你产品设计、让你的产品体验更好的支撑。

所以,在用 AI 的时候,产品经理不能像普通用户那样,只知道怎么让 AI 生成自己需要的答案

(实际上大部分普通用户不知道怎么做,需要产品经理们再向前一步,让不知道怎么让 AI 生成正确答案的人也能得到答案)

也就是说,AI 是你的“同事”,而不是“乙方”。

要想跟同事一起把项目做好,你必须非常熟悉这位同事的能力边界。

大模型的所有能力边界,都来自于 生成式 三个字,这三个字背后是 Pre-trained Transformer

是的,就是就是 ChatGPT 里跟你“Chat”的那三个字母:G(Generative,生成式)、P(Pre-trained,预训练)、T(Transformer,一种神经网络架构)。

只有透彻搞懂了运行原理,才有探讨这项新技术 能力边界 的可能性,否则就是个“围观群众”。

“围观群众”会怎样?

就像之前的所有 PC 端产品都会有一个 APP 一样,今天的 APP 未来都会在各种不同的场景能力、交互里包含 AI。

作为产品经理,如果搞不清楚你引入的那个 AI 的能力边界,浅了说,你搞不出好用的产品;严重的话,AI 在你的产品里捅了娄子,你都不知道……

关于 生成式 AI 的底层原理,强烈建议大家读一下《这就是 ChatGPT》,里面有大概 1/2 的篇幅介绍了今天的 AI 是如何“一个字一个字的往外蹦”,并通过“预训练”和“神经网络”让蹦出来的字很对味的。

如果你读起来很吃力,可以瞅瞅我 10 月 14 日开营的《AI 产品经理行动营》,我在里面会有大概 1/5 的章节内容为你通俗易懂的把那些复杂、高级的底层原理。

产品经理要比常人更会管 AI

产品经理在“利用”作为“同事”的 AI 时,肯定不是“对话式”的。

没有对话框、没有“新开个窗口”、没有“重新生成”,更没有“追问”修改需求。

你会“写死”一条 System Prompt ,把它扔进某个功能点上,等待着用户或者上游功能点发来 user content ,给出一条响应。

这条不可修改、重置、重新生成、追问的“响应”,必须满足直接用户的预期,或者传到下一个功能点时不引发报错。

用户在使用你的产品时,不再像容忍 ChatGPT、Kimi 甚至文心一言一样,允许你胡说八道;因为他们使用你的产品就是为了要正确的回答,否则他们会秒级长按、删除,然后打开 App Store。

如果 AI 生成的内容会被发往下一个功能点,那对“答案”的精度要求就更大了,因为下游可能只接受结构化的信息,所以你得知道如何让 AI 生成 JSON 格式。

这前提,肯定是你也知道啥是 JSON……

除此以外,普通人不需要了解的 temperature top_p penalty stop ,在产品经理这里,就是得是基本常识了。







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