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您需要AI产品经理吗
简介：   什么是AI产品经理，以及在需要时如何知道。
产品经理（PM）的角色可能取决于公司的具体情况，市场，渠道和产品种类。除了由PM负责产品所护理产品的所有特性和功能外，几乎不可能在PM的责任上贴上唯一标签。
在中小型公司中，PM的角色可能非常广泛，扩展到供应链，合同制造，分销，渠道选择和维护以及定价等。在大型公司中，它可能被狭义地定义为确定产品功能，与许多其他产品一起构建和维护产品。
在任何情况下，PM的任务始终是一项艰巨的任务，使职位持有者在公司成功中发挥关键作用，并广泛地了解其产品或服务如何实现这一目标。
最近，关于名为“ AI产品经理”（AI PM）的新型PM进行了大量的讨论。关于这个角色似乎有很多困惑。
这是否意味着如果将AI / ML功能引入产品中，就需要单独的AI PM？
这是对传统PM的补充还是替代？
这对您的数据科学团队的角色和职责以及他们与LOB经理的互动方式意味着什么？
问题清单还在继续，需要进行一些澄清。
当PM是良好的组织选择时
如果要将AI / ML添加到内部功能中（可能是为了提高功能或降低成本），则这些项目通常不是您可以为其分配PM的项目。
例如，沃尔玛（Walmart）正在使用计算机视觉，加权货架传感器和其他IoT功能来帮助员工确定何时特定产品库存不足或产品变坏。
埃克森美孚将AI / ML用于其钻井咨询系统，以优化海底钻井方法的安全性，性能和成本。
它也可能像应付帐款中的RPA应用程序一样简单，以减少错误或加快处理速度。
这些显然是AI / ML内部关注的良好用途。您的高级数据科学项目负责人及其LOB经理团队成员将继续处理这些内部项目。
通常，只有在有明确定义的外部客户并且需要解决相应的外部客户时，我们才会考虑围绕PM进行组织。
那么什么时候普通PM才能成为AI PM？
我们将特别省略PM在AI优先公司工作的案例。如果您在Apple，Microsoft或任何数量的AI创业公司中都在开发AI优先产品，例如改善Siri结果，制造自动驾驶汽车或使照片可搜索以进行电子商务，那么就可以定义为AI PM。
尽管您更有可能使用AI / ML来支持面向主要客户的产品或服务，如下所示：
联合健康在授权医生推荐的药物治疗中实施了广泛的NLP。
CVS Health建立了一个系统，以提供由AI驱动的医疗保健建议，从而使患者摄入自动化并询问有关症状和以前的健康史的一系列问题。
AT＆T使用ML算法来更好地将广告客户与理想客户匹配。
美国银行推出其应用内客户服务机器人。
其中一些（例如CVS示例）代表了全新的产品或服务。但是，其他示例是应用于现有服务的重大创新。
在新兴的数字环境中，所有经理，尤其是PM都需要非常高的数据素养。这扩展到每种AI / ML类型的功能和局限性。AI / ML更改现有产品（或创建新产品）的程度将决定PM必须具备的技能集。
AI PM必须具备哪些AI技能？
您的项目经理是必须亲自拥有这些技能还是要由其他拥有这些技能的人来协助，这个问题主要取决于项目的规模和公司的规模。显然，如果投资和潜在回报很高，那么资源必须匹配。
在具有中等规模但同样重要且复杂的AI / ML应用程序的中小型公司中，您可能需要具有广泛的动手数据科学技能的PM。无论哪种情况，功能列表最可能包括以下功能：
对每种类型的AI / ML能够提供什么具有基本的了解，同等重要的是，其局限性是什么。
从这里开始，产品开发阶段将经历与非AI / ML产品或服务相同的过程：
明确说明客户的需求，并确定问题的范围和范围。
使用与传统开发相同的模型，线框和用户调查进行创新，设计和UX开发。
选择敏捷，快速的发展过程。
AI / ML在功能开发中脱颖而出，这通常取决于AI / ML技术或方法的选择以及数据评估。有数据吗？能否以可接受的成本和时间提供它？是否可以在产品或服务的整个生命周期内对其进行管理？
创建模型或AI功能（文本，语音和计算机视觉）是一个迭代过程，可能需要数十甚至数百次实验才能正确完成。这些是重型AI / ML技能，您的AI PM将需要内部或外部数据科学资源的广泛支持。
选择模型后维护模型是一项单独的任务。如果使用Python或R自定义编码，则资源需求可能仍然很重。在产品设计中，还应考虑使用诸如DataRobot或Tazi之类的自动化或半自动化平台，这些平台可使连续监视，更新和提供生产代码的工作效率更高。
项目的AI / ML组件越广泛，AI PM的定义就越重要。一个完全胜任的AI PM将具有具备完整AI / ML技能的传统PM的一般业务头脑。尽管您的AI PM至少也将拥有以下经验：
软件工程
AI / ML特有的专业UX设计
全面的开发渠道和持续支持的知识
数据生命周期和管道管理
AI / ML实验与测量
以及AI / ML开发的独特方面，例如CRISP-DM开发过程和持续部署。
在一个人中很难找到一套技能。您可能需要一支内部或外部资源团队，以使您的AI / ML项目取得成功。

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