在突变的AI行业，产品经理该如何应对？

编者按：本文来自微信公众号"hanniman"（ID：hanniman），作者：黄钊hanniman，图灵机器人-人才战略官，前腾讯产品经理；36氪经授权发布。

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：

1、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”。

2、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。

3、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：

1、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。

2、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。”

3、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。

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。

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：

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。

1、理论上，是存在很多可能性的。这点，在前文已叙述。

2、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。

3、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。