AI PM VS 互联网PM,AI VS 互联网

Abstract:传统互联网时代PM的大量涌现是由于流量方式的改变;而AI时代将带来交互方式的改变。本文将从几个点阐述AI PM与互联网PM的区别。

流量方式的改变(流量的场景、定义与价值)—>PM的批量化涌现

AI—>带来交互方式的本质改变

流量方式:点—>线—>面,人获取信息的方式在不断变化

百度开发DUerOS的原因:数据(流量)资源枯竭;开发智能终端—>(每个智能终端连接一个人)机器获取的信息规模变大

AI:人才 + 场景 + 数据 + 算法

AI VS 互联网

  • 互联网是线性结构,而AI是非结构化,不好对信息进行归类。

线性结构时有序元素的集合,元素间一一对应;非线性结构中的各元素不保持在一个线性序列,元素关系比较复杂。

比如拍电影的叙事手法,单线叙事是线性,双线或多线叙事诗非线性。

  • 终端+ 存储空间 +算力 + 领域专业性:把AI比作人的神经元,需要通过终端来进行声光电的信息采集 + 更大的存储空间 + 更强大的计算能力 + 领域专家设计数据模型(把知识灌输到机器中,用可量化的数据模型进行总结,投入算法,再通过机器获取新的经验)

AI PM VS 互联网 PM

  • 都需要考虑产品 + 用户 +场景
  • 互联网时代,用户对已知生态圈抱有熟悉感;AI PM要考虑如何设计产品才能让用户很快地适应新的生态圈——新场景有很深的可挖掘性

  • AI PM的工作复杂度高于互联网 PM:

比如。产品经理的工作产出是一个拳头,那么互联网产品经理的第一步MVP,是做一个目标拳头的mini版,是一个小的、明确的目标,并且可被拆分、倒推、可控。而AI产品经理的第一步MVP,是做一个握拳70%的拳头,还没有完全握紧,需要一点点的聚拢,是一个大概的雏形,从目标、效果、方案等等,都有各种不确定性。

比如从“数据”这个角度来说,从收集(TTS,3个月)、分析(看大量聊天对话数据,才能自己提炼规则feature)、应用(产品早期,数据的价值甚至大过技术模型算法)到测试(产品需求、TE测试、用户使用,数据集都是不一样的,越来越不可控)等等,每个环节都有很大不同。

拿钱去买猫粮和狗粮嗷 ~