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雷达卡
在与工程领导的会面中，我被告知：“我们稍后再讨论AI。”
在与β客户进行人种志测试时，有人问我AI是否会学习然后完美地完成所有工作。
在与工程学的讨论中，我不清楚我们将如何训练400维句子嵌入。
这些只是产品经理在使用人工智能时可能面临的挑战的一些示例。
作为从事该技术已有数十年经验的人（我成立了一家公司 ，该公司生产与AI相关的算法产品，现在在PARC上运行适用于Xerox的应用AI的产品管理），我想就产品管理的独特之处分享一些想法。对于AI。基于AI的应用程序的产品管理仍然是产品管理，但是它需要一些额外的专业知识，甚至还需要一些魔术。
产品管理基准
自20年代30年代以来，产品经理的角色一直存在，但工作职能的细节（“迷你CEO”） 通常含糊不清。然而， 近年来，产品管理职业的受欢迎程度猛增。人工智能也一直围绕 自从上世纪50年代，但在AI的兴趣最近才平流层。因此，现在是检查AI领域产品管理的好时机。
为了在进入AI领域之前进行讨论，Marty Cagan的书Inspired中的定义既清晰又包容，是我所听到的最好的定义：
产品经理负有两个主要职责：评估产品机会和定义要生产的产品。
评估机会 包括研究市场，与潜在客户交谈以确定他们的痛点，研究竞争对手和替代方案，以及至关重要的是，了解要开发产品的组织的能力。然后定义产品就是描述应该构建什么，产品应该做什么以及需要交付哪些功能来满足，然后超过用户需求的过程。
不管产品如何，这两个职责都不会改变；有效交付所需的技术和技能将有很大差异。对于AI驱动的产品，这些技能要求可能特别苛刻。将您的票 打入超级快乐魔术森林（我最喜欢的儿童读物100英里，由马蒂·朗（Matty Long）编写）不仅涉及将一些AI打入PowerPoint中。因此，让我们开始吧。
人工智能产品管理的特殊技能，技巧，态度和责任
产品经理的工具包包括产生想法，验证问题，定义解决方案，验证解决方案，定位产品以及以其他方式组合总体产品愿景和路线图的方法。尽管在较高的级别上，无论产品如何，所有这些都保持一致，但是当应用程序具有大量的AI组件时，许多方法都需要更新或修订，并且产品经理需要一组特定的基本构建块才能有效执行。需要少量用于AI的产品管理魔力。
根据个人经验，研究和与他人的对话，这里有几件重要的事情要考虑：
了解技术 -如果不了解AI模型的功能和局限性，将很难评估机会并定义AI驱动的产品。模型是什么，数据从何而来？是否有足够的数据量，数据是否“结构化”并标记有待培训？需要多少清洁和预处理？输入和输出是什么，什么算法将确定这种关系？当产品“学习”时，将使用哪些数据来进一步增强产品，以及当数据随时间和环境而变化时，它将如何工作？如果您不明白这些问题是关于什么的，那么我的下一篇文章将为您服务。
传达价值主张 -与每种产品一样，产品经理将需要描述要解决的问题，但是对于AI，您还需要说明是要消灭人类还是要改善人类。您的产品或解决方案将如何适应现有的工作流程，并且能够可靠地谈论该技术（请参见上文），以将解决方案“出售”给潜在的β客户？对于客户和内部管理利益相关者，您都必须管理围绕AI的“炒作”，以控制期望而不会感到悲观。您将如何确定指标以表明产品交付价值的程度？用户是否需要理解并接受“概率”结果或功能，从而使“这件事有用吗？” 一个很难回答的问题？用户会盲目相信结果吗，这会带来什么危险？
定义MVP- 定义产品（可能是任何产品经理工作中最棘手的元素），在与AI打交道时会变得更加复杂。在花费大量时间和精力通过更复杂的体系结构进行优化之前，是否有办法先端到端地构建快速脏系统？如果是这样，那么那些简单的系统是什么？假设您获得牵引力，您最终将如何切换到更强大的功能？此外，尽管产品可能会随着时间的推移“学习”，最终产生出色的结果，但最初的输出是否达到了最低质量要求，以便人们可以使用产品，从而可以学习？研究级的AI是否足以用于商业发行，还是现实的商业实现会令人失望？
不要忘记非AI东西 -所有最先进的AI东西都令人激动，但是即使钉牢了与AI相关的元素，也不能忽略围绕它的非AI东西。自动驾驶汽车仍需要饮料架。这可能并不那么诱人，但是如果AI产品没有得到应有的关注，那么AI核心周围的不良功能可能会破坏该产品。
更多来
该列表并不全面，并且显然充满了很多问题，但到目前为止，答案很少。尽管如此，希望它是思考与AI相关产品的产品管理方面的挑战的起点。我打算在以后的文章中探讨这四个主要领域中的每个领域，也许还有其他领域。
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